CN115186526A - 基于无人机监测的特高压输电线路放电预警方法 - Google Patents

Abstract

一种基于无人机监测的特高压输电线路放电预警方法，利用无人机拍摄目标测量区域的航空影像，生成三维点云和数字模型后，输出对应的数字正射影像DOM和数字表面模型DSM，利用基于数字模型的障碍物高度提取方法和基于点云信息的障碍物高度提取方法获取对应障碍物高度值，根据障碍物高度值、获取的地面基准数据来验证障碍物高度值精度，将精度最高的障碍物高度值作为最终障碍物高度计算值，对交直流输电线路和障碍物进行建模，通过基于有限元法的计算，确定输电线路和障碍物之间的最小安全距离，根据最终障碍物高度计算值、输电线路的高度值和最小安全距离值，产生对应的输电线路放电预警信息，使电力检修人员根据输电线路放电预警信息对输电线路作出相应处理。

Description

基于无人机监测的特高压输电线路放电预警方法

技术领域

本发明涉及无人机监测及高电压工程领域，尤其是涉及一种基于无人机监测的特高压输电线路放电预警方法。

背景技术

在输电线路的安全运行中，过高的障碍物会对电网的安全运行造成威胁，引发跳闸、放电等事故,因此快速、准确的对输电走廊中的障碍物高度进行估测能够提早发现输电线路运行隐患，对于保障电力供应具有重要意义。

当前测量障碍物高度的方式可以分为传统测量和遥感反演等方法。传统的高度测量主要依赖人工使用测高仪或者激光测距仪等来进行，人力成本较高，工作效率低，且测量精度受仪器质量和人为因素等影响。而现阶段的遥感反演技术，如正在发展中的极化干涉合成孔径雷达反演技术(Pol-InSAR)虽能够大面积反演障碍物高度，但是大部分都还处于实验阶段，实际应用中精度方面不够高；机载激光雷达和地基雷达等能够较为精确的提取障碍物高度，但其成本较高，大范围测定一般需要多次采集,机载激光雷达会造成高昂的费用。而近年来兴起的无人机遥感具有低成本、高分辨率、操作便捷、采集周期灵活等特点，在地形测绘、农业生产等领域已有较为广泛应用。目前利用无人机提取地面障碍物高度的方法主要分为基于数字模型的提取和基于点云提取两种。因此需要对这两种主流的无人机提取树高方法进行有效的精度验证使其满足要求。

此外，在输电线路安全运行方面，国内有关标准在确定架空线路与障碍物的最小安全距离时，多以最大过电压间隙来考虑。近年来，因注意到在强电场下出现了由于障碍物过高导致输电线路发生放电事故的的现象，一些国内的标准和文献开始将电场效应也作为确定架空线路与障碍物最小安全距离的依据。国外一般也以满足送电线路的安全运行来确定架空线路与障碍物的最小安全距离。由于我国是世界上第一个研究、建设特高压工程的国家，国外没有该电压等级线路与障碍物之间距离的规定。

发明内容

有鉴于此，本发明提供一种基于无人机监测的特高压输电线路放电预警方法，利用该方法来及时实现对输电线路放电的预警。

一种基于无人机监测的特高压输电线路放电预警方法，包括以下步骤：

地面基准数据获取：利用全站仪对目标测量区域内不同障碍物的高度进行测量；

无人机航片数据获取与处理：利用无人机拍摄目标测量区域的航空影像，采用软件对航空影像进行处理，生成三维点云和数字模型后，输出对应的数字正射影像DOM和数字表面模型DSM；

障碍物高度值计算：分别利用基于数字模型的障碍物高度提取方法和基于点云信息的障碍物高度提取方法获取对应障碍物高度值；

确定最终障碍物高度计算值：根据障碍物高度值、获取的地面基准数据来验证障碍物高度值精度，并将精度最高的障碍物高度值作为最终障碍物高度计算值；

输电线路最小安全距离值计算：对不同电压等级下的交直流输电线路和选取的目标障碍物进行建模，通过基于有限元法的计算，确定输电线路和目标障碍物之间的最小安全距离值；

输电线路放电预警：根据与目标障碍物对应的最终障碍物高度计算值、输电线路的高度值和最小安全距离值，产生对应的输电线路放电预警信息，以使电力检修人员根据输电线路放电预警信息对输电线路作出相应处理。

由上述技术方案可知，本申请利用全站仪对目标测量区域内障碍物高度进行测量，在进行测量的同时区分障碍物种类以获得地面基准数据，利用利用无人机拍摄目标测量区域的航空影像，采用软件对航空影像进行处理，生成三维点云和数字模型后，输出对应的数字正射影像DOM和数字表面模型DSM，分别利用基于数字模型的障碍物高度提取方法和基于点云信息的障碍物高度提取方法获取对应障碍物高度值，根据障碍物高度值、获取的地面基准数据来验证障碍物高度值精度，并将精度最高的障碍物高度值作为最终障碍物高度计算值，对不同电压等级下的交直流输电线路和障碍物进行建模，通过基于有限元法的计算，确定输电线路和障碍物之间的最小安全距离值，根据最终障碍物高度计算值、输电线路的高度值和最小安全距离值，产生对应的输电线路放电预警信息，以使电力检修人员根据输电线路放电预警信息对输电线路作出相应处理，极大的减小了巡视成本。

附图说明

图1是本发明的流程图。

图2是本发明实施例中以测量区内数字地表模型DSM减去数字高程模型DEM相减得到的数字模型。

图3是本发明实施例中通过对CHM进行圆形邻域分析得到的树木顶点提取结果图。

图4是本发明实施例中的树木障碍物的点云图。

图5是本发明实施例中以基于CHM的树木障碍物高度提取值与全站仪测量的真值进行比较的精度对比图。

图6是本发明实施例中以基于CHM的树木障碍物提取值与全站仪测量的真值进行比较的绝对误差图。

图7是本发明实施例中基于两种方法提取的树木障碍物高度与与全站仪测量的真值进行比较的总体精度对比图。

图8是本发明基于有限元仿真计算直流离子流场的步骤流程图。

图9是本发明基于仿真得出的电场强度计算结果确定目标障碍物与输电线路最小安全距离的流程图。

具体实施方式

下面通过实施例，并结合附图，对本申请的技术方案作进一步具体的说明。这有助于公众理解本发明，但不能也不应当将申请人所给出的具体的实施例视为对本发明技术方案的限制，任何对部件或技术特征的定义进行改变或对整体结构作形式的而非实质的变换都应视为本发明的技术方案所限定的保护范围。

一种基于无人机监测的输电线路放电预警方法，包括以下步骤：

地面基准数据获取：利用全站仪对目标测量区域内障碍物高度进行测量，在进行测量的同时区分障碍物种类。在本步骤中，全站仪使用尼康全站仪(±(2+2ppm×D)mm)，用悬高测量的方法从不同方向测量并记录，最后取平均值作为实测高度；在进行测量的时候需要对障碍物进行分类，障碍物分类包括但不限于树木或是建筑物，为方便说明，后续以树木障碍物为例进行说明。

无人机航片数据获取与处理：利用无人机拍摄目标测量区域的航空影像，采用软件对航空影像进行处理，生成三维点云和数字模型后，输出对应的数字正射影像DOM和数字表面模型DSM。在本步骤中，所用无人机型号为大疆PHANTOM4RTK，搭载一体化云台相机；影像采集时间为下午,天气状况为晴天，微风，为了能够生成足够的点云密度提高提取的精度，设置实验的飞行高度为80m，航向重叠率为85％，旁向重叠率为75％，并用载波相位差分技术RTK测量航片控制点坐标；采用Pix4D软件处理航拍影像，由于光照，风向气流等因素会影响航摄效果，导致影像产生信息缺失和几何畸变，因此在处理前先检查并剔除无效影像，接下来使用Pix4D软件对航拍影像进行处理，首先使用之前量测的航片控制点校正坐标，并优化相机内外方位元素，接下来进行空中三角测量，生成三维点云和三维模型，最后输出数字正射影像DOM和数字表面模型DSM。

障碍物高度值计算：分别利用基于包含有障碍物高度等信息的数字模型的障碍物高度提取方法和基于点云信息的障碍物高度提取方法获取对应障碍物高度值。其中，“利用基于数字模型的障碍物高度提取方法获取对应障碍物高度值”具体为：其中，利用测量区内数字地表模型DSM(表示障碍物表面高度变化)减去数字高程模型DEM(表示地面变化)相减得到数字模型用于反应障碍物高度的变化，例如针对本例树木障碍物的数字冠层模型(CHM)见图2；通过对数字模型进行邻域分析计算得到障碍物高度值，根据障碍物的特征，使用圆形邻域来进行分析，邻域半径根据障碍物大小和模型的分辨率进行多次试验后确定，焦点统计得到邻域内的最大值为待定顶点，结合正射影像图删去错误的“顶点”后将该障碍物的高度信息提取出来以获得第一障碍物高度值，其中针对本例树木障碍物顶点提取结果见图3。

“利用点云信息的障碍物高度提取方法获取对应障碍物高度值”具体操作方法如下：首先对三维点云进行滤波去噪，以防止孤立噪声点影响提取结果；接下来圈定预定的范围并提取该范围内的障碍物的点云，该范围内包括地面点云和障碍物点云，并且尽可能排除其他无关物体的干扰，为提取所需障碍物高度做准备，其中针对本例树木障碍物的点云图见图4，根据点云高度值的数量分布将地面点云和障碍物点云区分开，使用地面点云的平均值来代替高程，取障碍物点云最高点作为障碍物顶点，最后减去地面高程即为所测障碍物的第二障碍物高度值。

确定最终障碍物高度计算值：根据计算出的同一类障碍物的第一障碍物高度值及第二障碍物高度值、获取的地面基准数据来验证障碍物高度值精度，并将精度最高的障碍物高度值作为最终障碍物高度计算值。在本步骤中：将第一障碍物高度值、第二障碍物高度值与全站仪测量的障碍物的实际高度真值分别进行比较，并通过计算相关性和绝对误差来检测其精度。基于数字模型的精度对比见图5，基于数字模型的绝对误差见图6，基于CHM方法提取的树木高度与实测高度相关性为0.97，树高的误差绝对值均低于110cm，误差绝对值最大为104cm，最小值为0.1cm。计算可知平均绝对误差MAE为26.4cm。说明基于数字冠层模型能够很好地提取树高。另外，根据图6中绝对误差的分布可以发现大部分的误差值都在50cm以下，仅有几株树木的误差大于80cm。误差较大的值都出现在前半部分，主要原因是生成DSM时部分树木的树顶点被平滑以及生成DEM时由于榕树根部较大被误认为地面导致高程增大，从而使最后提取到的树高偏低。从总体的精度对比的图7中可以看出，总体看基于CHM的提取方法和基于点云的提取方法都有较高的精度，并且后者对于树木高度的提取精度优于前者。从不同方法提取结果上来看，基于CHM方法提取的树高比实际值略低，可能是因为树顶点被平滑所致；而基于点云提取的树高则与实测树高相近。从不同树种来看，两种方法对于平坦树冠的树高提取精度高于锥形树冠。两种方法的相关性分别为0.97和0.98，故选择利用点云信息的障碍物高度提取方法获取对应第二障碍物高度值作为最终障碍物高度计算值。

输电线路最小安全距离值计算：对不同电压等级下的交直流输电线路和选取的目标障碍物进行建模，通过基于有限元法的计算，确定输电线路和障碍物之间的最小安全距离值。本步骤具体为：建立三维高压输电线路仿真模型，利用有限元软件进行求解计算，计算交流输电线路下方、不同类型的且指定了输入高度值及输入位置值的目标障碍物的表面的最大的电场强度；根据目标障碍物的类型，选取对应的相对介电常数作为计算所需的物理参数，并根据极不均匀棒-板模型确定目标障碍物的流注放电起始场强；将目标障碍物的表面的最大的电场强度与目标障碍物的流注放电起始场强进行比较，在比较出目标障碍物的表面的最大的电场强度不小于目标障碍物的流注放电起始场强时，根据输电线路的高度值及所述目标障碍物的输入高度值计算出最小安全距离值。以下对上述“输电线路最小安全距离值计算：对不同电压等级下的交直流输电线路和障碍物进行建模，通过基于有限元法的计算，确定输电线路和障碍物之间的最小安全距离值”做详细解释说明：

采用有限元软件COMSOL的静电模块进行交流输电线路仿真，建立三维交流输电线路仿真模型，设置边界条件：导线表面电位设置为导线实际运行电压，地面电位设置为0，目标障碍物视为接地导体，设置端子电压为0。采用稳态求解器可以直接得到计算域内的空间电场分布情况，即可以得到障碍物表面场强的最大值。在模型中设置目标障碍物的不同的高度和水平距离，目标障碍物表面的电场强度的最大值不同。

采用直流合成场计算中应用最广泛的有限元法以及Kaptzov假设来进行时域下的直流合成场计算。Kaptzov假设，即认为导线起晕后，表面场强保持在起晕场强不变。目前绝大多数的直流合成场计算研究均基于此假设。采用COMSOL Multi-physics中的静电以及稀物质传递模块，在静电模块中设置泊松方程及其边界条件，在两个稀物质传递模块(正、负离子各一个)中设置电荷守恒方程及其边界条件。将一个静电和两个稀物质传递模块耦合，求解得到空间电场分布。从导线表面开始电晕到形成定向移动的离子流需要经过一段时间，而在这段时间内空间电荷密度分布会有显著变化，采用时域算法进行求解可以展现空间电荷密度和空间电场强度变化的过程。导线表面电位设置为导线实际运行电压，地面电位设置为0，目标障碍物视为接地导体，目标障碍物的表面电势设置为0。采用电晕程度等效原理的方法计算等效导线的等效起晕场强。分裂导线的起晕场强

其中E₀'和m为经验常数，m为导线的表面粗糙系数，δ为空气的相对密度，r_eq为等效导线半径。利用Comsol软件建立模型，仿真计算可以得到分裂导线的表面最大工作场强E_max和等效导线的表面最大工作场强E_maxeq，使用公式

计算出等效起晕场强，式中k₁为分裂导线的起晕场强与表面最大工作场强之比，k₂为等效导线的起晕场强与表面最大工作场强之比。当输电线路表面场强达到临界起晕场强时，导线开始电晕，则需要给导线表面设置浓度边界，此处的正、负电荷密度需要设置为能使导线表面场强维持起晕场强并保持不变。故需要对导线表面电荷密度在MATLAB中迭代，采用预估-校正法用电荷密度迭代公式逐次修正导线表面电荷密度：设置相近的导线表面电荷密度后开始仿真计算，将导线表面场强与起晕场强作比较，通过公式

修正导线表面电荷密度。内层循环所采用的稳态条件判据是对于地面合成场强的误差来衡量空间电荷分布是否达到稳态。外层循环所采用kaptzov假设判据来检验导线表面电场强度与起晕场强的误差是否满足要求。具体仿真计算流程图如图8所示：步骤1，设定正负极导线等效起晕场强、导线表面电荷密度初值；步骤2，用有限元法求解时域离子流场控制方程，具体为采用有限元法(FEM)计算泊松方程及采用有限元法(FEM)计算电流连续性方程；步骤3，校验空间电荷分布是否达到稳态，若满足稳态校验时，获得此时的导线表面电场强度；若不满足稳态校验，时间步(例如为Δt＝0.05s)加一，亦既t_i＝t_i-1+Δt，i为自然数，跳转至步骤2进行下一时步仿真的计算，以实现内层循环；步骤4，校验获得的此时的导线表面场强是否满足Kaptzov假设；步骤5，若满足Kaptzov假设时，获得当前计算的导线表面电场强度、目标障碍物的表面上的最大的电场强度；若不满足Kaptzov假设时，采用预估-校正法用电荷密度迭代公式逐次修正导线表面电荷密度修正导线表面电荷密度后，跳转至步骤1执行以实现外层循环，亦既将修正导线表面电荷密度作为导线表面电荷密度初值。通过上述步骤可以仿真得出目标障碍物表面的电场强度的最大值。

最小安全距离确定过程如图9，每改变一次所选定的目标障碍物的位置，即改变目标障碍物的高度H和距离输电线路中心的水平距离S，通过上述仿真得出指定电压等级下交直流输电线路下方的障碍物表面的电场强度的最大值。设定目标障碍物的初始高度值H₀和初始水平距离值S₀，该初始高度值即为所述输入高度值，以此初始高度值、初始水平距离值作为仿真初始条件：初始水平距离为0，位于输电线路正下方，最大水平距离S_max为边导线外2m，给目标障碍物指定一个起始的输入高度值，输入高度值指定的原则是既不会离输电线路太远避免增加寻找次数也不会离输电线路太近避免障碍物表面最大场强超过流注起始场强。然后将目标障碍物的输入高度值逐渐增加ΔH，若没有达到流注起始场强，则在水平距离上增加ΔS直至水平最大距离S_max，在不同的水平距离下判断是否击穿，若目标障碍物表面的最大场强值达到流注放电起始场强，则此时的目标障碍物的高度即为当前电压等级下的临界高度，亦既，临界高度＝输入高度值+i*ΔH，i为ΔH的增加次数。若未达到击穿场强，亦既目标障碍物表面的最大场强值没有达到流注放电起始场强，则继续以ΔH为基准增加目标障碍物的高度，重复上述过程，直到计算出目标障碍物的临界高度，用输电线路高度减去临界高度即为最小安全距离。

输电线路放电预警：根据最终障碍物高度计算值、输电线路的高度值和最小安全距离值，产生对应的输电线路放电预警信息，以使电力检修人员根据输电线路放电预警信息对输电线路作出相应处理。例如，可以形成障碍物高度预警云图，在障碍物高度预警云图中，输电线路的高度值减去障碍物的最终障碍物高度计算值的值大于最小安全距离值时，该障碍物显示为绿色，说明障碍物对输电线路没有影响；输电线路的高度值减去障碍物的最终障碍物高度计算值的值大于最小安全距离值时，该障碍物显示为黄色，说明障碍物对输电线路有一定影响，黄色代表若不进行处理，则该障碍物会使输电线路存在放电风险，需要对该片区域进行巡视；输电线路的高度值减去障碍物的最终障碍物高度计算值的值为负时，该障碍物显示为红色，说明障碍物已经影响输电线路，会使输电线路存在极大放电风险，需要立即处理。

以上所揭露的仅为本发明较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分流程，并依本发明权利要求所作的等同变化，仍属于发明所涵盖的范围。

Claims (8)

1.一种基于无人机监测的输电线路放电预警方法，包括以下步骤：

地面基准数据获取：利用全站仪对目标测量区域内不同障碍物的高度进行测量；

无人机航片数据获取与处理：利用无人机拍摄目标测量区域的航空影像，采用软件对航空影像进行处理，生成三维点云和数字模型后，输出对应的数字正射影像DOM和数字表面模型DSM；

障碍物高度值计算：分别利用基于数字模型的障碍物高度提取方法和基于点云信息的障碍物高度提取方法获取对应障碍物高度值；

确定最终障碍物高度计算值：根据障碍物高度值、获取的地面基准数据来验证障碍物高度值精度，并将精度最高的障碍物高度值作为最终障碍物高度计算值；

输电线路最小安全距离值计算：对不同电压等级下的交直流输电线路和选取的目标障碍物进行建模，通过基于有限元法的计算，确定输电线路和目标障碍物之间的最小安全距离值；

输电线路放电预警：根据与目标障碍物对应的最终障碍物高度计算值、输电线路的高度值和最小安全距离值，产生对应的输电线路放电预警信息，以使电力检修人员根据输电线路放电预警信息对输电线路作出相应处理。

2.根据权利要求1所述的基于无人机监测的输电线路放电预警方法，其特征在于：“利用基于数字模型的障碍物高度提取方法获取对应障碍物高度值”具体为：将测量区内数字地表模型DSM及数字高程模型DEM相减得到用于反应障碍物高度的变化的数字模型，通过对数字模型进行邻域分析计算得到障碍物高度值，根据障碍物的特征，使用圆形邻域来进行分析，焦点统计得到邻域内的最大值为待定顶点，结合正射影像图删去错误的“顶点”后将障碍物的高度信息提取出来以获得第一障碍物高度值。

3.根据权利要求1所述的基于无人机监测的输电线路放电预警方法，其特征在于：“利用点云信息的障碍物高度提取方法获取对应障碍物高度值”具体为：首先对三维点云进行滤波去噪，以防止孤立噪声点影响提取结果；圈定预定的范围提取出目标障碍物的点云，范围里包括地面点云和障碍物点云，并且尽可能排除其他无关物体的干扰，为提取所需障碍物高度做准备；根据点云高度值的数量分布将地面点云和障碍物点云区分开，使用地面点云的平均值来代替高程，取障碍物点云最高点作为障碍物顶点，最后减去地面高程即为所测障碍物的第二障碍物高度值。

4.根据权利要求3所述的基于无人机监测的输电线路放电预警方法，其特征在于：选择利用点云信息的障碍物高度提取方法获取对应第二障碍物高度值作为最终障碍物高度计算值。

5.根据权利要求1至4中任意一项所述的基于无人机监测的输电线路放电预警方法，其特征在于：“输电线路最小安全距离值计算：对不同电压等级下的交直流输电线路和障碍物进行建模，通过基于有限元法的计算，确定输电线路和障碍物之间的最小安全距离值”的步骤具体为：建立三维高压输电线路仿真模型，利用有限元软件进行求解计算，计算交流输电线路下方、不同类型的且指定了输入高度值及输入位置值的目标障碍物的表面的最大的电场强度；根据障碍物类型的不同，选取不同的相对介电常数作为计算所需的物理参数并根据极不均匀棒-板模型确定对应类别的障碍物的流注放电起始场强；将同类的障碍物的表面的最大的电场强度与障碍物的流注放电起始场强进行比较，在比较出同类的障碍物的表面的最大的电场强度不小于障碍物的流注放电起始场强时，根据输电线路的高度值及所述同类的障碍物的输入高度值计算出最小安全距离值。

6.根据权利要求5所述的基于无人机监测的输电线路放电预警方法，其特征在于：获得“目标障碍物的表面的最大的电场强度”的步骤具体为：步骤1，设定正负极导线等效起晕场强、导线表面电荷密度初值；步骤2，用有限元法求解时域离子流场控制方程；步骤3，校验空间电荷分布是否达到稳态，若满足稳态校验时，获得此时的导线表面电场强度；若不满足稳态校验，时间步加一，亦既t_i＝t_i-1+Δt，i为自然数，跳转至步骤2进行下一时步仿真的计算；步骤4，校验获得的此时的导线表面场强是否满足Kaptzov假设；步骤5，若满足Kaptzov假设时，获得当前计算的导线表面电场强度、目标障碍物的表面上的最大的电场强度；若不满足Kaptzov假设时，采用预估-校正法用电荷密度迭代公式逐次修正导线表面电荷密度修正导线表面电荷密度后，跳转步骤1执行。

7.根据权利要求6所述的基于无人机监测的输电线路放电预警方法，其特征在于：其中，“校验空间电荷分布是否达到稳态”是指利用地面合成场强的误差来衡量空间电荷分布是否达到稳态；其中，“是否满足Kaptzov假设”是指采用kaptzov假设判据来检验导线表面电场强度与起晕场强的误差是否满足要求。

8.根据权利要求7所述的基于无人机监测的输电线路放电预警方法，其特征在于：“修正导线表面电荷密度”具体为：

将导线表面电位设置为导线实际运行电压，地面电位设置为0，目标障碍物视为接地导体，设置端子电压为0；

采用电晕程度等效原理的方法计算等效导线的等效起晕场强，分裂导线的起晕场强

其中E₀'和m为经验常数，m为导线的表面粗糙系数，δ为空气的相对密度，r_eq为等效导线半径；

利用Comsol软件建立模型，仿真计算可以得到分裂导线的表面最大工作场强E_max和等效导线的表面最大工作场强E_maxeq，使用公式

计算出等效起晕场强，式中k₁为分裂导线的起晕场强与表面最大工作场强之比，k₂为等效导线的起晕场强与表面最大工作场强之比；

将导线表面电荷密度在MATLAB中迭代，采用预估-校正法用电荷密度迭代公式逐次修正导线表面电荷密度：设置相近的导线表面电荷密度后开始仿真计算，将导线表面场强与起晕场强作比较，通过公式

修正导线表面电荷密度。

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