CN117629079A - 基于数据分析及标定物的输电导线风偏监测方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明属于输电线路检测特定计算机模型的技术领域，更具体地，涉及一种基于数据分析及标定物的输电导线风偏监测方法及装置。所述方法包括：构建O‑xyz空间坐标系，并在输电导线上固定安装标定物；利用图像监测设备获取标定物图像；利用目标检测算法对标定物进行识别，并记录目标物识别框上的目标点所在边的边长所占像素数及其移动的像素数；计算输电导线的风偏幅度，并结合输电导线风偏特性，比较风偏幅度与预设阈值：若风偏幅度大于预设阈值，则判定导线风偏；最后计算输电导线最大弧垂处的风偏幅度。本发明解决了现有技术中采用在导线上安装传感器的方式所存在的设备成本高、易受电磁干扰、CT取电不稳定、安装难度大等问题。

Description

基于数据分析及标定物的输电导线风偏监测方法及装置

技术领域

本发明属于输电线路检测特定计算机模型的技术领域，更具体地，涉及一种基于数据分析及标定物的输电导线风偏监测方法、装置、电子设备和存储介质。

背景技术

随着社会对用电质量要求逐步提高，对输电运检的智能化水平和实时性有了更高的要求。风会引起输电线路异动，包括导地线风偏、微风振动、次档距激荡、导线舞动、导线脱冰跳跃、横向碰击、跳线风偏等，均为输电运检重点关注项。其中导线风偏因幅度较大，目前可实现在线监测，常用技术手段是在导线加装运动传感器，但该方法存在设备成本高，难以批量应用，另外传感器内部均有电路，带电安装容易受到电磁干扰，且安装后常发生因CT取电不稳定导致采集不到数据的情况。

例如，中国专利文献CN114444273A公开一种基于导线风偏概率的导线风偏故障预警方法及装置，该方法基于输电杆塔绝缘子所在高度处阵风风速概率密度函数确定输电杆塔绝缘子所在高度处阵风风速对风偏阈值的超越概率；基于输电杆塔绝缘子所在高度处阵风风速对风偏预设值的超越概率发出导线风偏故障预警。该方法是根据导线在风荷载的作用下会产生一定的偏移，导致绝缘子和输电线路杆塔之间距离缩短来实现导线风偏检测的。该方法的实现需要知道输电杆塔绝缘子所在高度处的风速大小，文中未具体说明该参数是如何获取的，一般情况下，可以采用微气象传感器，监测风速风向，对数据分析，推断发生风偏的概率，但是这种采用传感器的方式成本较高，难以定量；另一方面，该方法中是通过计算输电杆塔绝缘子所在高度处阵风风速对风偏预设值的超越概率来进行导线风偏预警的，其并不能计算出导线风偏的幅度。

中国专利文献CN107036654A公开一种架空输电导线风偏特性监测系统、测试方法和装置，其中，架空输电导线风偏特性监测系统包括微气象测试装置、无线接收装置以及服务器；还包括架设在杆塔之间的若干组测试回路；测试回路包括连接大电流发生器的两条待测导线以及分别设于各待测导线档距中央的风偏监测装置；在大电流发生器向待测导线加载电流时，微气象测试装置实时采集气象环境数据，并将气象环境数据通过无线接收装置传输给服务器；风偏监测装置实时采集待测导线的风偏数据，并通过无线接收装置将风偏数据传输给服务器；服务器对气象环境数据和风偏数据进行分类处理，得到待测导线的风偏特性数据。该方法虽然能够实现导线风偏监测，但是内部涉及电路较多，存在成本高、安装复杂、监测不稳定等缺陷。

综上所述，如何提供一种高效、低成本、稳定的方式实现对输电线路导线风偏进行监测，是目前本领域技术人员亟待解决的问题之一。

发明内容

本发明旨在克服上述现有技术的至少一种缺陷，提供一种基于数据分析及标定物的输电导线风偏监测方法，用于在进行输电智能运检导线运行工况监测时，可识别导线风偏并计算偏移幅度，为运检人员提供可靠的数据支撑，以便对相关隐患及时处置。

本发明还公开一种加载有基于数据分析及标定物的输电导线风偏监测方法的装置。

本发明详细的技术方案如下：

一种基于数据分析及标定物的输电导线风偏监测方法，所述方法包括：

步骤S1、基于输电导线以及所述输电导线的挂载杆塔构建O-xyz空间坐标系，其中，所述输电导线上固定安装有标定物；

步骤S2、利用图像监测设备获取标定物图像，所述标定物图像中包含完整的标定物；

步骤S3、利用目标检测算法对所述标定物图像中的标定物进行识别，生成目标物识别框，选择所述目标物识别框任一边的中心点作为目标点，并记录所述目标点所在边的边长所占像素数以及所述目标点移动的像素数；

步骤S4、基于所述目标点所在边的边长所占像素数以及所述目标点移动的像素数，计算输电导线的风偏幅度，并结合输电导线风偏特性，将所述风偏幅度与预设阈值进行比较：若所述风偏幅度大于所述预设阈值，则判定导线风偏；

步骤S5、确定所述输电导线的最大弧垂处，并计算所述输电导线最大弧垂处的风偏幅度。

根据本发明优选的，所述步骤S1中，基于输电导线以及所述输电导线的挂载杆塔构建O-xyz空间坐标系，具体包括：

以输电导线任一端杆塔的塔基为原点O，以该杆塔构建z轴，以输电导线在水平面上的投影构建y轴，以过原点O且同时垂直于y轴的直线构建x轴，构建O-xyz空间坐标系。

根据本发明优选的，所述步骤S1还包括：基于所述O-xyz空间坐标系，将平行于xoz平面且包含标定物的平面确定为平面α，所述输电导线发生风偏时，所述标定物在所述平面α内移动。

根据本发明优选的，所述标定物为采用抗风材质制成的圆形标定物，且标定物上设有贯穿孔。

根据本发明优选的，所述步骤S3中，所述目标检测算法为训练好的yolov5目标检测模型；且所述步骤S3具体包括：

将所述标定物图像输入所述目标检测算法中，生成目标物识别框；

将所述目标物识别框任一边的中心点作为目标点，并获取所述目标点所在边的边长所占像素数以及目标点在所述平面ɑ内移动的像素数。

根据本发明优选的，所述步骤S4中，基于所述目标点所在边的边长所占像素数以及所述目标点移动的像素数，计算输电导线标定物处的风偏幅度为：

式（1）中，表示输电导线标定物处的风偏幅度，/>表示目标点在平面ɑ内移动的像素数，/>表示标定物的直径，/>表示目标点所在边的边长所占像素数。

根据本发明优选的，所述步骤S5中，所述输电导线的最大弧垂处为处，计算所述输电导线最大弧垂处的风偏幅度为：

即：

式（2）和式（3）中，表示输电导线最大弧垂处的风偏幅度，/>表示标定物上的目标点与图像监测设备之间的距离，/>表示挂载输电导线两端的相邻两级杆塔之间的档距。

在本发明的另一个方面当中，提供一种实现基于数据分析及标定物的输电导线风偏监测方法的装置，所述装置包括：

构建模块，用于基于输电导线以及所述输电导线的挂载杆塔构建O-xyz空间坐标系，其中，所述输电导线上固定安装有标定物；

获取模块，用于利用图像监测设备获取标定物图像，所述标定物图像中包含完整的标定物；

识别模块，用于利用目标检测算法对所述标定物图像中的标定物进行识别，生成目标物识别框，选择所述目标物识别框任一边的中心点作为目标点，并记录所述目标点所在边的边长所占像素数以及所述目标点移动的像素数；

分析模块，用于基于所述目标点所在边的边长所占像素数以及所述目标点移动的像素数，计算输电导线的风偏幅度，并结合输电导线风偏特性，将所述风偏幅度与预设阈值进行比较：若所述风偏幅度大于所述预设阈值，则判定导线风偏；

计算模块，用于确定所述输电导线的最大弧垂处，并计算所述输电导线最大弧垂处的风偏幅度。

在本发明的另一个方面当中，还提供一种电子设备，包括：

至少一个处理器；以及

存储器，所述存储器存储指令，当所述指令被所述至少一个处理器执行时，使得所述至少一个处理器执行如上所述的基于数据分析及标定物的输电导线风偏监测方法。

在本发明的另一个方面当中，还提供一种机器可读存储介质，其存储有可执行指令，所述指令当被执行时使得所述机器执行如上所述的基于数据分析及标定物的输电导线风偏监测方法。

与现有技术相比，本发明的有益效果为：

（1）本发明发明提供的一种基于数据分析及标定物的输电导线风偏监测方法，通过监测输电导线上固定安装的标定物的位置变化，来实现导线风偏监测，并结合输电导线风偏特性，计算输电导线的风偏幅度，然后将风偏幅度与预设阈值进行比较，以此分析判断是否发生导线风偏，以及计算最大风偏幅度；该方法提升了智能运检水平，具有高效、低成本、稳定等优点。

（2）本发明相较人工巡检，能大幅减轻人力成本，提高监测实时性。

（3）本发明基于标定物位置进行分析，内部没有电路，无需供电，稳定性极高，相较在导线加装运动传感器的方法，成本减少两个数量级，而且避开了传感器带电安装容易受到电磁干扰，安装后数据采集不稳定的问题。

附图说明

图1是本发明所述基于数据分析及标定物的输电导线风偏监测方法的流程图。

图2是本发明实施例1中利用图像监测设备获取标定物图像的示意图。

图3是本发明实施例1中标定物所在平面α的示意图。

图4是本发明实施例1中生成的目标物识别框的示意图。

图5是本发明实施例1中导线最大风偏幅度计算示意图。

具体实施方式

下面结合附图与实施例对本公开做进一步说明。

应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本公开提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本公开所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。

需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本公开的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。

在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

实施例1、

参图1，本实施例提供一种基于数据分析及标定物的输电导线风偏监测方法，所述方法包括：

步骤S1、基于输电导线以及所述输电导线的挂载杆塔构建O-xyz空间坐标系，其中，所述输电导线上固定安装有标定物。

具体地，本实施例中采用在输电导线上固定标定物，并通过判断标定物在空间中的位置是否发生了变化来监测导线风偏。

可参照图4，本实施例中的标定物优选为圆形标定物，标定物的直径已知，且，该标定物固定安装在待监测的输电导线上。圆形标定物的优点是安装时无需调整角度，且在后续步骤中利用目标检测算法识别该标定物时，其目标物识别框的大小不受标定物旋转影响。同时，该标定物的制作材质优选采用醒目颜色、憎水、抗风材质，比如，该标定物可以是采用橙色抗风材质制成，并且可以在标定物上打上多个小贯穿孔用于减少风阻。

进一步地，本实施例中，参照图3，为便于建模，可基于输电导线以及所述输电导线的挂载杆塔构建O-xyz空间坐标系，具体包括：以输电导线任一端杆塔的塔基为原点O，以该杆塔构建z轴（杆塔顶端延伸方向为z轴正方向），以输电导线在水平面上的投影构建y轴（输电导线另一端的延伸方向为y轴正方向），以过原点O且同时垂直于y轴的直线构建x轴，从而构建O-xyz空间坐标系。

并且，在该空间中，存在一个平行于xoz平面且包含标定物的平面，将其确定为平面α，当输电导线发生风偏时，标定物将在该平面α内移动，因此，可通过分析标定物的某点在该平面α内的位置及运动轨迹，来实现输电导线风偏监测。

步骤S2、利用图像监测设备获取标定物图像，所述标定物图像中包含完整的标定物。

参图2，图像监测设备可以安装在标定物临近的杆塔上，且根据标定物距图像监测设备的距离不等，标定物的直径可以是10cm、15cm、20cm等。图像监测设备所采集的标定物图像中需包含完整的标定物，且为了利于后续目标检测，要求标定物图像中标定物的直径不小于30像素。

经试验发现，最佳监测距离为标定物距图像监测设备60m~150m，过近标定物会超出监测画面，过远标定物直径所占像素数会小于30像素，不利于目标检测，计算真实距离时误差会变大。

在实际应用中，应当根据不同季节、气象设定不同的图像采集策略，对高发风害隐患进行分析。导线风偏高发于春季3~5月，可在此时间段内定时采集图像数据，用于导线风偏分析及风偏幅度计算。

步骤S3、利用目标检测算法对所述标定物图像中的标定物进行识别，生成目标物识别框，选择所述目标物识别框任一边的中心点作为目标点，并记录所述目标点所在边的边长所占像素数以及所述目标点移动的像素数。

具体地，本实施例中所述的目标检测算法优选采用训练好的yolov5目标检测模型。将所获取的标定物图像输入到该目标检测模型中，目标检测模型识别标定物图像中的标定物，并生成目标物识别框。

继续参图4，本实施例中，目标物识别框的形状为正方形，为便于理解，此处可以在目标物识别框的各顶点从左上顶点起逆时针依次标定字母ABCD，并选择该目标物识别框的一侧边框（比如AB边）的中心点作为目标点N；然后由目标检测模型对输入的标定物图像进行分析并记录相关数据，包括目标点N所在边AB边的边长所占像素数以及目标点N在其平面ɑ内移动的像素数/>，通过记录目标点N的位置变化来实现导线风偏监测以及风偏幅度计算等。

步骤S4、基于所述目标点所在边的边长所占像素数以及所述目标点移动的像素数，计算输电导线的风偏幅度，并结合输电导线风偏特性，将所述风偏幅度与预设阈值进行比较：若所述风偏幅度大于所述预设阈值，则判定导线风偏。

具体地，进行导线风偏分析时，需要结合导线风偏的特性，即在标定物所在的平面α内，目标点N在O-xyz空间坐标系中沿x轴方向运动，偏离原来的中心位置，无明显周期性；该目标点N距图像监测设备60~150m时，幅度超过0.5m。

基于此，定时采集标定物图像数据，识别图像中标定物的位置并记录其目标点N在平面α内移动的像素数，计算输电导线标定物处的风偏幅度/>为：

式（1）中，表示输电导线标定物处的风偏幅度，/>表示目标点N在平面ɑ内移动的像素数，/>表示标定物的直径，/>表示目标点N所在边的边长所占像素数。

根据导线风偏的特性已知，当风偏幅度超过0.5m时即表示导线发生风偏，因此有：当时，即判定为导线风偏。

步骤S5、确定所述输电导线的最大弧垂处，并计算所述输电导线最大弧垂处的风偏幅度。

本实施例中，采用以下方式来确定输电导线的最大弧垂处：假设输电导线的函数为，且输电导线符合抛物线模型，连接输电导线两端挂载点的直线函数为/>，以输电导线一端杆塔的塔基为原点O，输电导线一端在该杆塔上的挂载点的物理坐标高度为/>，输电导线另一端在对侧杆塔上的挂载点的物理坐标高度为/>，用于挂载输电导线两端的相邻两级杆塔之间的档距为/>。

且函数和/>均经过坐标点/>、/>，即/>=/>、/>=/>、/>，故有/>，其中，/>，/>表示输电导线上的任意点坐标，/>，/>表示连接输电导线两端挂载点的直线上的任意点坐标，/>、/>均为项系数且根据不同环境、负荷等其值动态变化。

基于和/>可得导线弧垂公式为：/>又由/>可得，/>=/>，代入可得简化后的导线弧垂公式为：然后通过对简化后的导线弧垂公式/>求导可得：/>，令=0，可得/>时输电导线弧垂最大。即输电导线的最大弧垂处为/>处。

确定输电导线的最大弧垂处之后，计算输电导线最大弧垂处的风偏幅度，即最大导线风偏幅度。在O-xyz空间坐标系，将输电导线投影到xoz平面，经分析可知导线风偏幅度A与弧垂成正比，示意图如图5所示。设目标点N距图像监测设备距离，则有，输电导线最大弧垂处的风偏幅度/>为：

即：

式（2）和式（3）中，表示输电导线最大弧垂处的风偏幅度，/>表示标定物上的目标点N与图像监测设备之间的距离，/>表示挂载输电导线两端的相邻两级杆塔之间的档距。

最终，通过上述公式即可求得导线风偏时的最大风偏幅度。

以下以某220kV线路为例对本实施例的导线风偏监测方法进行验证说明。某220kV线路存在易发生风偏的大档距杆塔，为保障输电线路安全稳定运行，需要对大档距导线运行工况进行监测。其中一个档距两级杆塔档距290m，即。大号侧塔上安装有图像监测装置。在该点位使用本实施例所公开方法进行导线风偏计算，为验证本实施例方法的有效性，在导线上安装了运动传感器，用于相互验证。

具体为：于2022.4.20日在下相导线某分裂线上安装了直径的标定物，标定物为圆形、橙色、憎水、抗风材质，距离图像监测设备80m。同天用图像监测设备采集包含完整标定物的标定物图像，图像分辨率为3264*2448，所采集图像中可清晰的看到标定物。

以装有图像监测设备对侧杆塔的基础为原点O，以输电导线在水平面上的投影构建y轴，以过原点O且同时垂直于y轴的直线构建x轴，以该杆塔构建z轴，构建O-xyz空间坐标系。设平行于xoz平面且包含标定物的平面为平面α。

自2022.4.20 11:00起，每小时采集一张包含标定物的图像。

使用yolov5目标检测模型对图像中的标定物进行识别，对图像进行分析并记录相关数据，包括目标点N所在边的边长所占像素数以及目标点N移动的像素数/>。

对2022.4.22 15:00采集的图像进行分析，标定物目标框中目标点N所在边的边长所占像素数=43，且目标点N在平面α内沿x轴正方向移动了335像素，即/>。

将上述数据代入公式（1）中得到≈0.78m，大于预设阈值0.5m，可判定输电导线正处于风偏状态。

再将相关数据，即、/>=80m、/>、/>=43、/>，代入公式（3）中，得到最大导线风偏幅度/>为：

安装在输电导线中间位置的运动传感器，同时刻也监测到了导线发生风偏，水平方向移动了0.96m，与本实施例所用方法相比，相差1.0%，从侧面验证了本实施例方法的有效性。

在上述实施例中，基于其所公开的基于数据分析及标定物的输电导线风偏监测方法，实现了导线风偏识别及幅度计算，取得了非常好的效果，提升了智能运检水平。

实施例2、

本实施例提供一种实现基于数据分析及标定物的输电导线风偏监测方法的装置，所述装置包括：

构建模块，用于基于输电导线以及所述输电导线的挂载杆塔构建O-xyz空间坐标系，其中，所述输电导线上固定安装有标定物；

获取模块，用于利用图像监测设备获取标定物图像，所述标定物图像中包含完整的标定物；

识别模块，用于利用目标检测算法对所述标定物图像中的标定物进行识别，生成目标物识别框，选择所述目标物识别框任一边的中心点作为目标点，并记录所述目标点所在边的边长所占像素数以及所述目标点移动的像素数；

分析模块，用于基于所述目标点所在边的边长所占像素数以及所述目标点移动的像素数，计算输电导线的风偏幅度，并结合输电导线风偏特性，将所述风偏幅度与预设阈值进行比较：若所述风偏幅度大于所述预设阈值，则判定导线风偏；

计算模块，用于确定所述输电导线的最大弧垂处，并计算所述输电导线最大弧垂处的风偏幅度。

实施例3、

本实施例还提供一种电子设备，包括：

至少一个处理器；以及

存储器，所述存储器存储指令，当所述指令被所述至少一个处理器执行时，使得所述至少一个处理器执行如上所述的基于数据分析及标定物的输电导线风偏监测方法。

在本实施例中，电子设备可以包括但不限于：个人计算机、服务器计算机、工作站、桌面型计算机、膝上型计算机、笔记本计算机、移动计算设备、智能电话、平板计算机、蜂窝电话、个人数字助理(PDA)、手持装置、消息收发设备、可佩戴计算设备、消费电子设备等等。

实施例4、

本实施例还提供了一种机器可读存储介质，其存储有可执行指令，所述指令当被执行时使得所述机器执行如上所述的基于数据分析及标定物的输电导线风偏监测方法。

具体地，可以提供配有可读存储介质的系统或者装置，在该可读存储介质上存储着实现上述实施例中任一实施例的功能的软件程序代码，且使该系统或者装置的计算机或处理器读出并执行存储在该可读存储介质中的指令。

在这种情况下，从可读介质读取的程序代码本身可实现上述实施例中任何一项实施例的功能，因此机器可读代码和存储机器可读代码的可读存储介质构成了本说明书的一部分。

可读存储介质的实施例包括软盘、硬盘、磁光盘、光盘（如CD-ROM、CD-R、CD-RW、DVD-ROM、DVD-RAM、DVD-RW、DVD-RW）、磁带、非易失性存储卡和ROM。可选择地，可以由通信网络从服务器计算机上或云上下载程序代码。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质（包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等）上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备（系统）、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明技术方案所作的举例，而并非是对本发明的具体实施方式的限定。凡在本发明权利要求书的精神和原则之内所做的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于数据分析及标定物的输电导线风偏监测方法，其特征在于，所述方法包括：

步骤S1、基于输电导线以及所述输电导线的挂载杆塔构建O-xyz空间坐标系，其中，所述输电导线上固定安装有标定物；

步骤S2、利用图像监测设备获取标定物图像，所述标定物图像中包含完整的标定物；

步骤S3、利用目标检测算法对所述标定物图像中的标定物进行识别，生成目标物识别框，选择所述目标物识别框任一边的中心点作为目标点，并记录所述目标点所在边的边长所占像素数以及所述目标点移动的像素数；

步骤S4、基于所述目标点所在边的边长所占像素数以及所述目标点移动的像素数，计算输电导线的风偏幅度，并结合输电导线风偏特性，将所述风偏幅度与预设阈值进行比较：若所述风偏幅度大于所述预设阈值，则判定导线风偏；

步骤S5、确定所述输电导线的最大弧垂处，并计算所述输电导线最大弧垂处的风偏幅度。

2.根据权利要求1所述的基于数据分析及标定物的输电导线风偏监测方法，其特征在于，所述步骤S1中，基于输电导线以及所述输电导线的挂载杆塔构建O-xyz空间坐标系，具体包括：

以输电导线任一端杆塔的塔基为原点O，以该杆塔构建z轴，以输电导线在水平面上的投影构建y轴，以过原点O且同时垂直于y轴的直线构建x轴，构建O-xyz空间坐标系。

3.根据权利要求1所述的基于数据分析及标定物的输电导线风偏监测方法，其特征在于，所述步骤S1还包括：基于所述O-xyz空间坐标系，将平行于xoz平面且包含标定物的平面确定为平面α，所述输电导线发生风偏时，所述标定物在所述平面α内移动。

4.根据权利要求1所述的基于数据分析及标定物的输电导线风偏监测方法，其特征在于，所述标定物为采用抗风材质制成的圆形标定物，且标定物上设有贯穿孔。

5.根据权利要求3所述的基于数据分析及标定物的输电导线风偏监测方法，其特征在于，所述步骤S3中，所述目标检测算法为训练好的yolov5目标检测模型；且所述步骤S3具体包括：

将所述标定物图像输入所述目标检测算法中，生成目标物识别框；

将所述目标物识别框任一边的中心点作为目标点，并获取所述目标点所在边的边长所占像素数以及目标点在所述平面ɑ内移动的像素数。

6.根据权利要求5所述的基于数据分析及标定物的输电导线风偏监测方法，其特征在于，所述步骤S4中，基于所述目标点所在边的边长所占像素数以及所述目标点移动的像素数，计算输电导线标定物处的风偏幅度为：

式（1）中，表示输电导线标定物处的风偏幅度，/>表示目标点在平面ɑ内移动的像素数，/>表示标定物的直径，/>表示目标点所在边的边长所占像素数。

7.根据权利要求6所述的基于数据分析及标定物的输电导线风偏监测方法，其特征在于，所述步骤S5中，所述输电导线的最大弧垂处为处，计算所述输电导线最大弧垂处的风偏幅度为：

即：

式（2）和式（3）中，表示输电导线最大弧垂处的风偏幅度，/>表示标定物上的目标点与图像监测设备之间的距离，/>表示挂载输电导线两端的相邻两级杆塔之间的档距。

8.一种实现基于数据分析及标定物的输电导线风偏监测方法的装置，其特征在于，所述装置包括：

构建模块，用于基于输电导线以及所述输电导线的挂载杆塔构建O-xyz空间坐标系，其中，所述输电导线上固定安装有标定物；

获取模块，用于利用图像监测设备获取标定物图像，所述标定物图像中包含完整的标定物；

识别模块，用于利用目标检测算法对所述标定物图像中的标定物进行识别，生成目标物识别框，选择所述目标物识别框任一边的中心点作为目标点，并记录所述目标点所在边的边长所占像素数以及所述目标点移动的像素数；

分析模块，用于基于所述目标点所在边的边长所占像素数以及所述目标点移动的像素数，计算输电导线的风偏幅度，并结合输电导线风偏特性，将所述风偏幅度与预设阈值进行比较：若所述风偏幅度大于所述预设阈值，则判定导线风偏；

计算模块，用于确定所述输电导线的最大弧垂处，并计算所述输电导线最大弧垂处的风偏幅度。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

至少一个处理器；以及

存储器，所述存储器存储指令，当所述指令被所述至少一个处理器执行时，使得所述至少一个处理器执行如权利要求1至7中任一项所述的基于数据分析及标定物的输电导线风偏监测方法。

10.一种机器可读存储介质，其特征在于，所述机器可读存储介质上存储有可执行指令，所述指令当被执行时使得所述机器执行如权利要求1至7中任一项所述的基于数据分析及标定物的输电导线风偏监测方法。