CN117634968B - 基于卫星互联网与云图数据集成的输变电工程定验方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种基于卫星互联网的输变电工程验收的定验方法及系统。该方法包括：获取待定验的输变电工程的卫星互联网数据和卫星云图数据，卫星互联网数据与卫星云图数据集成处理，分析定验时间节点所述输变电工程的电力线的弧垂、杆塔的倾斜度和导线相间距，电力线的弧垂和杆塔的倾斜度的变化情况分析，生成输变电工程的定验结果评价表，由此，能够从架空输电线路运行的角度，验收架空输电线路的运行性能、可靠性和使用寿命等方面是否达到质量要求，避免施工单位因抢赶工期、加快施工速度等原因，重在表面合规，而忽略架空输电线路长期野外运行的可靠性和使用寿命等方面，降低架空输电线路的在运行中可能会出现质量急剧下降的风险。

Description

基于卫星互联网与云图数据集成的输变电工程定验方法
技术领域
本发明涉及输变电网工程技术领域，特别是涉及一种基于卫星互联网与云图数据集成的输变电工程定验方法及系统。
背景技术
为了满足日益增长的用电量需要，在加大电力工程建设中，架空输电线路基建质量直接影响着未来线路的安全运行。因此，有必要对架空输电线路基建质量进行验收。
在目前的架空输电线路验收工作中，主要考虑架空输电线路点多面广，施工过程中容易受到很多不确定因素的影响，很多工程因各种矛盾导致施工受阻，部分工序拖延时间长，影响施工质量，随着建设项目的急剧增加，施工技术评价手段不足所带来的施工质量问题也不可避免，尤其是一些小型的迁移改造，往往因被催促送电，导致对线路工程缺乏仔细深入地验收检查，从而遗留下部分缺陷和隐患的问题，在施工单位对架空输电线路验收的基础上，结合施工单位对架空输电线路验收的验收数据，进一步结合卫星云图的数据对架空输电线路进行复验，以解决输变电工程的工程验收结果误报的质量问题，为线路安全运行带来根本保障。
该方法虽然可解决输变电工程的工程验收结果误报的质量问题，但是，目前的输变电工程验收的复验方法，是对输变电工程基本的结构表面的外观质量的进行验收，无法从架空输电线路运行的角度，得知验收架空输电线路的运行性能、可靠性、安全性、维修性和使用寿命等方面是否达到质量要求；还有有时施工单位因抢赶工期、加快施工速度等原因，重在表面是否合规，而忽略架空输电线路的可靠性和使用寿命等方面，容易导致架空输电线路的在运行中会产生质量急剧下降的风险。
发明内容
本发明的目的是为克服现有技术的不足而提供一种基于卫星互联网与云图数据集成的输变电工程定验方法及系统，本发明的基于卫星互联网与云图数据集成的输变电工程定验方法能够从架空输电线路运行的角度，验收架空输电线路的运行性能、可靠性和使用寿命等方面是否达到质量要求，避免施工单位因抢赶工期、加快施工速度等原因，重在表面合规，而忽略架空输电线路长期野外运行的可靠性和使用寿命等方面，降低架空输电线路的在运行中可能会出现质量急剧下降的风险。
根据本发明提出的一种基于卫星互联网与云图数据集成的输变电工程定验方法，所述定验方法包括以下步骤：
步骤1，获取待定验的输变电工程的卫星互联网数据和卫星云图数据：根据预设的定验时间节点，触发输变电工程定验指令，根据所述输变电工程定验指令，获取所述输变电工程的历史验收数据、运行期间卫星互联网中的监控设备采集的卫星互联网数据和卫星云图数据，所述监控设备安装于所述输变电工程的杆塔上，所述卫星互联网数据包括气象数据、塔杆的横担定位数据和图像数据；
步骤2，卫星互联网数据与卫星云图数据集成处理：从运行期间的所述卫星互联网数据中的塔杆的横担定位数据，确定塔杆的横担定位数据发生变化的时间区间，根据所述时间区间提取对应的图像数据，对该图像数据中塔杆的横担像素坐标进行提取转换，获得在卫星坐标系中的横担像素坐标信息，根据所述时间区间提取对应卫星云图数据，构建所述时间区间的三维卫星云图模型，根据所述横担像素坐标信息修正所述三维卫星云图模型中塔杆的横担点云信息，获得所述时间区间修正后的三维卫星云图模型；根据所述时间区间修正后的三维卫星云图模型与历史验收数据中的输变电工程三维模型的比较，确定塔杆的横担变形情况；
步骤3，分析定验时间节点所述输变电工程的电力线的弧垂、杆塔的倾斜度和导线相间距：从运行期间的卫星云图数据中提取出所述定验时间节点的卫星云图，构建所述定验时间节点的三维卫星云图模型，对所述定验时间节点三维卫星云图模型中的各坐标点进行分析，确定所述定验时间节点的三维卫星云图模型中电力线的弧垂和杆塔的倾斜度，对所述三维卫星云图模型中的每根电力线点云进行提取，根据提取的电力线点云进行间距分析，确定导线相间距；
步骤4，电力线的弧垂和杆塔的倾斜度的变化情况分析：将所述定验时间节点的三维卫星云图模型中电力线的弧垂和杆塔的倾斜度与所述历史验收数据中对应的电力线的弧垂和杆塔的倾斜度进行分析，确定所述输变电工程在历史验收后到所述定验时间节点期间的电力线的弧垂和杆塔的倾斜度的变化情况；
步骤5，生成输变电工程的定验结果评价表：结合气象数据和导线相间距，对所述电力线的弧垂和杆塔的倾斜度的变化情况以及塔杆的横担变形情况进行分析，确定所述输变电工程的老化程度，根据所述输变电工程的老化程度，生成输变电工程的定验结果评价表。
在其中一个实施例中，所述从运行期间的所述卫星互联网数据中的塔杆的横担定位数据，确定塔杆的横担定位数据发生变化的时间区间，包括：
按照时序对运行期间的所述卫星互联网数据中塔杆的横担定位数据X进行划分，X＝[x1、x2…xt…xT]，xt＝(E，N)，获得横担定位数据子序列集M，M＝[M1、M2…MU]，M1＝[x1、x2…xi]，M2＝[xi、xi+1…xi+i]，MU＝[xT-i、xT-i+1…xT]，其中，x1为第一个横担定位数据，x2为第二个横担定位数据，xt为第t个横担定位数据，xT为第T个横担定位数据，T为横担定位数据的总数，E为经度，N为纬度，U为横担定位数据子序列的总数，MU为第U个横担定位数据子序列，i为横担定位数据子序列中横担定位数据的总数；
对各所述横担定位数据子序列中的横担定位数据进行数据融合，获得各所述横担定位数据子序列对应融合后的定位数据；
按照时序将两两相邻的融合后的定位数据进行比较，根据两两相邻的融合后的定位数据的差值是否大于预设阈值；
根据大于预设阈值的两两相邻的融合后的定位数据，确定塔杆的横担定位数据发生变化的时间区间。
在其中一个实施例中，所述数据融合的表达式为：
其中，为第u个横担定位数据子序列融合后的定位数据，∑Mu为对第u个横担定位数据子序列中的横担定位数据进行求和。
在其中一个实施例中，所述对该图像数据中塔杆的横担像素坐标进行提取转换，获得在卫星坐标系中的横担像素坐标信息，包括：
采用特征提取模型对所述图像数据中的横担像素点进行提取，获得所述图像数据中的横担像素点；
根据拍摄所述图像数据的摄像设备内参和外参，将所述图像数据中的横担像素点转换至卫星坐标系中，获得在卫星坐标系中的横担像素坐标信息。
在其中一个实施例中，所述根据所述时间区间修正后的三维卫星云图模型、历史验收数据中的历史验收三维点云模型和发生变化的横担定位数据，确定塔杆的横担变形情况，包括：
将所述时间区间修正后的三维卫星云图模型与所述历史验收三维点云模型进行配准，根据所述修正后的三维卫星云图模型塔杆的横担位置与所述历史验收三维点云模型中塔杆横担的位置进行比较，确定塔杆横担是否发生变形、变形的时间节点以及变形的程度。
在其中一个实施例中，所述对所述三维卫星云图模型中的每根电力线点云进行提取，根据提取的电力线点云进行间距分析，确定导线相间距，包括：
根据特征分析法滤除所述三维卫星云图模型中的地物点和杆塔点，并采用K-MEANS聚类方法提取电力线点云，获得每根电力线的点云集合；
分别对每根电力线的点云集合进行抛物线方程拟合，生成电力线三维模型；
根据电力线的长度，确定的取样个数，根据取样个数确定导线间距分析位置；
根据每根电力线的所述导线间距分析位置的坐标点进行分析，确定各电力线之间的导线相间距。
在其中一个实施例中，所述根据每根电力线的所述导线间距分析位置的各坐标点进行分析，确定各电力线之间的导线相间距，包括：
获取每根电力线的所述导线间距分析位置的各坐标点，并提取每根电力线的所述导线间距分析位置的中心坐标点；
对两两电力线的所述导线间距分析位置的中心坐标点之间的距离进行分析，确定各电力线之间的导线相间距；
所述中心坐标点之间的距离分析表达式为：
其中，d为电力线之间的导线相间距，x1为其中一条电力线的所述导线间距分析位置的中心坐标点的横坐标，y1为其中一条电力线的所述导线间距分析位置的中心坐标点的纵坐标，x2为另一条电力线的所述导线间距分析位置的中心坐标点的横坐标，y2为另一条电力线的所述导线间距分析位置的中心坐标点的纵坐标。
在其中一个实施例中，所述结合气象数据和导线相间距，对所述电力线的弧垂和杆塔的倾斜度的变化情况以及塔杆的横担变形情况进行分析，确定所述输变电工程的老化程度，包括：
根据所述变形的时间节点，确定意外情况发生的时间区间；
获取所述时间区间的天气情况和图像数据；
根据所述天气情况和图像数据对塔杆横担变形的原因进行分析，确定是否存在意外事件导致的塔杆横担变形；
将所述意外事件导致的塔杆横担变形的数据进行剔除后，根据剔除后的塔杆的横担变形情况，确定所述输变电工程的塔杆横担的老化程度；
根据导线相间距标准范围，对所述导线相间距进行分析，确定所述输变电工程的电力线的导线相间距变化情况；
根据所述输变电工程的电力线的导线相间距变化情况和电力线的弧垂变化情况进行分析，确定所述输变电工程的电力线老化程度；
根据所述输变电工程的杆塔的倾斜度变化情况进行分析，确定所述输变电工程的杆塔的老化程度；
根据所述输变电工程的塔杆横担的老化程度、电力线老化程度和所述杆塔的老化程度，生成输变电工程的定验结果评价表。
根据本发明提出的一种基于卫星互联网与云图数据集成的输变电工程定验系统，所述定验系统包括数据获取单元、数据集成单元、数据分析单元、输变电工程变化分析单元和输变电工程定验单元：
所述数据获取单元用于获取待定验的输变电工程的卫星互联网数据和卫星云图数据：根据预设的定验时间节点，触发输变电工程定验指令，根据所述输变电工程定验指令，获取所述输变电工程的历史验收数据、运行期间卫星互联网中的监控设备采集的卫星互联网数据和卫星云图数据，所述监控设备安装于所述输变电工程的杆塔上，所述卫星互联网数据包括气象数据、塔杆的横担定位数据和图像数据；
所述数据集成单元用于卫星互联网数据与卫星云图数据集成处理：从运行期间的所述卫星互联网数据中的塔杆的横担定位数据，确定塔杆的横担定位数据发生变化的时间区间，根据所述时间区间提取对应的图像数据，对该图像数据中塔杆的横担像素坐标进行提取转换，获得在卫星坐标系中的横担像素坐标信息，根据所述时间区间提取对应卫星云图数据，构建所述时间区间的三维卫星云图模型，根据所述横担像素坐标信息修正所述三维卫星云图模型中塔杆的横担点云信息，获得所述时间区间修正后的三维卫星云图模型；根据所述时间区间修正后的三维卫星云图模型与历史验收数据中的输变电工程三维模型的比较，确定塔杆的横担变形情况；
所述数据分析单元用于分析定验时间节点所述输变电工程的电力线的弧垂、杆塔的倾斜度和导线相间距：从运行期间的卫星云图数据中提取出所述定验时间节点的卫星云图，构建所述定验时间节点的三维卫星云图模型，对所述定验时间节点三维卫星云图模型中的各坐标点进行分析，确定所述定验时间节点的三维卫星云图模型中电力线的弧垂和杆塔的倾斜度，对所述三维卫星云图模型中的每根电力线点云进行提取，根据提取的电力线点云进行间距分析，确定导线相间距；
所述输变电工程变化分析单元用于电力线的弧垂和杆塔的倾斜度的变化情况分析：将所述定验时间节点的三维卫星云图模型中电力线的弧垂和杆塔的倾斜度与所述历史验收数据中对应的电力线的弧垂和杆塔的倾斜度进行分析，确定所述输变电工程在历史验收后到所述定验时间节点期间的电力线的弧垂和杆塔的倾斜度的变化情况；
所述输变电工程定验单元用于生成输变电工程的定验结果评价表：结合气象数据和导线相间距，对所述电力线的弧垂和杆塔的倾斜度的变化情况以及塔杆的横担变形情况进行分析，确定所述输变电工程的老化程度，根据所述输变电工程的老化程度，生成输变电工程的定验结果评价表。
在其中一个实施例中，所述数据分析单元还用于将所述时间区间修正后的三维卫星云图模型与所述历史验收三维点云模型进行配准，根据所述修正后的三维卫星云图模型塔杆的横担位置与所述历史验收三维点云模型中塔杆横担的位置进行比较，确定塔杆横担是否发生变形、变形的时间节点以及变形的程度。
本发明与现有技术相比其显著优点在于：
第一，本发明是针对现有输变电工程验收方法、输变电工程验收复验方法等仅仅能够解决输变电工程基本结构表面的外观质量验收的不足，而从架空输电线路运行的角度，提出了基于卫星互联网与云图数据集成的输变电工程定验方法，有助于实时掌控架空输电线路运行中的使用性能、可靠性、安全性、维修性和使用寿命等方面的质量达标状况，为确保输变电工程高质量运行提供决策。
第二，通过根据预设的定验时间节点，触发输变电工程定验指令，根据所述输变电工程定验指令，通过获取所述输变电工程的历史验收数据、运行期间卫星互联网中的监控设备采集的卫星互联网数据和卫星云图数据，所述监控设备安装于所述输变电工程的杆塔上，所述卫星互联网数据包括气象数据、塔杆的横担定位数据和图像数据，可以以多个维度数据分析输变电工程的性能、可靠性、安全性、维修性和使用寿命是否符合质量要求，提高结果的准确性。
第三，通过从运行期间的所述卫星互联网数据中的塔杆的横担定位数据，确定塔杆的横担定位数据发生变化的时间区间，根据所述时间区间提取对应的图像数据，对该图像数据中塔杆的横担像素坐标进行提取转换，获得在卫星坐标系中的横担像素坐标信息，根据发生变化的塔杆的横担定位数据的时间区间提取对应卫星云图数据，构建所述时间区间的三维卫星云图模型，根据所述横担像素坐标信息修正所述三维卫星云图模型中塔杆的横担点云信息，获得所述时间区间修正后的三维卫星云图模型；根据所述时间区间修正后的三维卫星云图模型和历史验收数据中的输变电工程三维模型，确定塔杆的横担变形情况，可以更准确的获得横担位置变形情况，以提高结果的准确性。
第四，通过结合气象数据和导线相间距，对所述电力线的弧垂和杆塔的倾斜度的变化情况以及塔杆的横担变形情况进行分析，确定所述输变电工程的老化程度，根据所述输变电工程的老化程度，生成输变电工程的定验结果评价表，从架空输电线路运行的角度，验收架空输电线路的可靠性和使用寿命等方面是否达到质量要求，导致施工单位因抢赶工期、加快施工速度等原因，重在表面是否合规，而忽略架空输电线路的可靠性和使用寿命等方面，容易导致架空输电线路的在运行中是否会出现质量急剧下降的问题。
附图说明
图1为一个实施例中基于卫星互联网与云图数据集成的输变电工程定验方法的流程示意图。
图2为一个实施例中电力线的导线间距分析位置示意图。
图3为一个实施例中基于卫星互联网与云图数据集成的输变电工程定验系统的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明的具体实施方式做进一步的详细说明。
实施例1。结合图1，本发明提出的一种基于卫星互联网与云图数据集成的输变电工程定验方法，包括以下步骤：
步骤1，获取待定验的输变电工程的卫星互联网数据和卫星云图数据：根据预设的定验时间节点，触发输变电工程定验指令，根据所述输变电工程定验指令，获取所述输变电工程的历史验收数据、运行期间卫星互联网中的监控设备采集的卫星互联网数据和卫星云图数据，所述监控设备安装于所述输变电工程的杆塔上，所述卫星互联网数据包括气象数据、塔杆的横担定位数据和图像数据。
其中，待定验的输变电工程，可以是在输变电工程施工完成时验收过的输变电工程。
应理解，在输变电工程施工完成时验收的验收数据作为该输变电工程的历史验收数据，存储于基于卫星云图的输变电工程验收的复验系统中，并在基于卫星互联网与云图数据集成的输变电工程定验系统中设定该输变电工程的定验时间节点，在该定验时间节点到来时，自动触发输变电工程定验指令，根据所述输变电工程定验指令，获取所述输变电工程的历史验收数据、运行期间卫星互联网中的监控设备采集的卫星互联网数据和卫星云图数据。
其中，可以向基于卫星云图的输变电工程验收的复验系统获取所述输变电工程的历史验收数据。
其中，监控设备可以包括：用于采集塔杆的横担定位数据的各定位设备以及用于采集图像数据的各摄像设备，各监控设备通过卫星通信传输数据。
其中，卫星云图数据可以是卫星遥感图像，通过卫星在太空中拍摄地球地表的图像，利用电磁波的反射和发射来提取地表物体的信息。
其中，卫星云图数据可以从存储卫星遥感图像的卫星系统中获取。
步骤2，卫星互联网数据与卫星云图数据集成处理：从运行期间的所述卫星互联网数据中的塔杆的横担定位数据，确定塔杆的横担定位数据发生变化的时间区间，根据所述时间区间提取对应的图像数据，对该图像数据中塔杆的横担像素坐标进行提取转换，获得在卫星坐标系中的横担像素坐标信息，根据所述时间区间提取对应卫星云图数据，构建所述时间区间的三维卫星云图模型，根据所述横担像素坐标信息修正所述三维卫星云图模型中塔杆的横担点云信息，获得所述时间区间修正后的三维卫星云图模型；根据所述时间区间修正后的三维卫星云图模型与历史验收数据中的输变电工程三维模型的比较，确定塔杆的横担变形情况。
在实施例1中，所述从运行期间的所述卫星互联网数据中的塔杆的横担定位数据，确定塔杆的横担定位数据发生变化的时间区间，包括：
按照时序以时间窗口往后移动的方式对运行期间的所述卫星互联网数据中横担定位数据X，X＝[x1、x2…xt…xT]，xt＝(E，N)进行划分，获得横担定位数据子序列集M，M＝[M1、M2…Mu…MU]，M1＝[x1、x2…xi]，M2＝[x2、x3…xi+1]，Mu＝[xu、xu+1…xu+i]，MU＝[xT-i、xT-i+1…xT]，其中，x1为第一个横担定位数据，x2为第二个横担定位数据，xt为第t个横担定位数据，xT为第T个横担定位数据，T为横担定位数据的总数，E为经度，N为纬度，U为横担定位数据子序列的总数，Mu为第u个横担定位数据子序列，MU为第U个横担定位数据子序列，i为横担定位数据子序列中横担定位数据的总数；对各所述横担定位数据子序列中的横担定位数据进行数据融合，获得各所述横担定位数据子序列对应融合后的定位数据；按照时序将两两相邻的融合后的定位数据进行比较，根据两两相邻的融合后的定位数据的差值是否大于预设阈值；根据大于预设阈值的两两相邻的融合后的定位数据，确定塔杆的横担定位数据发生变化的时间区间。
其中，可以根据横担定位数据采集的频率以及塔杆的横担因意外情况发生定位变化的时间区间，确定每个横担定位数据子序列中横担定位数据的数量，尽量使发生变化的塔杆的横担定位数据被划分到同一个横担定位数据子序列中，以准确的找到变形的时间节点，以提高输变电工程的定验结果的准确性。
其中，预设阈值可以根据定位允许的偏差范围进行设定。
在实施例1中，所述数据融合的表达式为：
其中，为第u个横担定位数据子序列融合后的定位数据，∑Mu为对第u个横担定位数据子序列中的横担定位数据进行求和。
应理解，横担定位数据包括：横担所在位置的经度和纬度。对横担定位数据子序列中的横担定位数据进行求和，可以是将各个横担所在位置的经度进行求和，以及各个横担所在位置的纬度进行求和。
其中，融合后的定位数据包括融合后的经度和纬度。
其中，两两相邻的融合后的定位数据的差值，可以是两两相邻的横担定位数据子序列对应的融合后的经度和纬度之间的差值。
其中，塔杆的横担定位数据发生变化的时间区间，可以是大于预设阈值的两两相邻的融合后的定位数据对应的横担定位数据子序列的时间段构成的时间区间，如：大于预设阈值的两两相邻的融合后的定位数据对应的横担定位数据子序列的时间段分别为：2022年1月1日的10:31-10:40、2022年1月1日的10:41-10:50，则塔杆的横担定位数据发生变化的时间区间为：2022年1月1日的10:31-10:50。
在实施例1中，所述对该图像数据中塔杆的横担像素坐标进行提取转换，获得在卫星坐标系中的横担像素坐标信息，包括：采用特征提取模型对所述图像数据中的横担像素点进行提取，获得所述图像数据中的横担像素点；根据拍摄所述图像数据的摄像设备内参和外参，将所述图像数据中的横担像素点转换至卫星坐标系中，获得在卫星坐标系中的横担像素坐标信息。
其中，特征提取模型可以是基于深度神经网络构建的用于提取横担像素点的网络模型。
应理解，根据拍摄所述图像数据的摄像设备内参和外参，可以获得像素点的深度信息，进而将图像数据中的横担像素点转换至三维的卫星坐标系中，获得在卫星坐标系中的横担像素坐标信息。
在一个实施中，所述根据所述时间区间修正后的三维卫星云图模型、历史验收数据中的历史验收三维点云模型和发生变化的横担定位数据，确定塔杆的横担变形情况，包括：
将所述时间区间修正后的三维卫星云图模型与所述历史验收三维点云模型进行配准，根据所述修正后的三维卫星云图模型塔杆的横担位置与所述历史验收三维点云模型中塔杆横担的位置进行比较，确定塔杆横担是否发生变形、变形的时间节点以及变形的程度。
其中，可以根据修正后的三维卫星云图模型中的两座杆塔高度以及两座杆塔之间的水平距离，所述历史验收三维点云模型中的两座杆塔高度以及两座杆塔之间的水平距离，将所述修正后的三维卫星云图模型与所述历史验收三维点云模型进行配准。
其中，杆塔高度计算公式为：h＝zmax-zmin，zmax为杆塔的各坐标点Z轴坐标值最大的值，zmin为杆塔的Z轴坐标值最小的值，h为杆塔高度；两座杆塔之间的水平距离计算公式为：其中，X1为第一座杆塔的X轴各坐标点的坐标值的均值，X2为第二座杆塔的X轴各坐标点的坐标值的均值，Y1为第一座杆塔的Y轴各坐标点的坐标值的均值，Y2为第二座杆塔的Y轴各坐标点的坐标值的均值，L为两座杆塔之间的水平距离。
步骤3，分析定验时间节点所述输变电工程的电力线的弧垂、杆塔的倾斜度和导线相间距：从运行期间的卫星云图数据中提取出所述定验时间节点的卫星云图，构建所述定验时间节点的三维卫星云图模型，对所述定验时间节点三维卫星云图模型中的各坐标点进行分析，确定所述定验时间节点的三维卫星云图模型中电力线的弧垂和杆塔的倾斜度，对所述三维卫星云图模型中的每根电力线点云进行提取，根据提取的电力线点云进行间距分析，确定导线相间距。
在实施例1中，所述对所述三维卫星云图模型中的每根电力线点云进行提取，根据提取的电力线点云进行间距分析，确定导线相间距，包括：
根据特征分析法滤除所述三维卫星云图模型中的地物点和杆塔点，并采用K-MEANS聚类方法提取电力线点云，获得每根电力线的点云集合；分别对每根电力线的点云集合进行抛物线方程拟合，生成电力线三维模型；根据电力线的长度，确定的取样个数，根据取样个数确定导线间距分析位置；根据每根电力线的所述导线间距分析位置的坐标点进行分析，确定各电力线之间的导线相间距。
应理解，如图2所示，正常情况下两塔杆之间的多根电力线长度基本相等，根据电力线的长度，设定取样个数P＝3，将每一条电力线划分为长度相同的3+1条线段，该电力线的每两条线段之间的点为该电力线的导线间距分析位置。从左至右，每电力线的第一个导线间距分析位置的坐标点与其他电力线的第一个导线间距分析位置的坐标点进行距离分析，确定出第一个导线间距分析位置的导线相间距，每电力线的第二个导线间距分析位置的坐标点与其他电力线的第二个导线间距分析位置的坐标点进行距离分析，确定出第二个导线间距分析位置的导线相间距，以此类推，获得各电力线之间的各导线间距分析位置的导线相间距。
在实施例1中，所述根据每根电力线的所述导线间距分析位置的各坐标点进行分析，确定各电力线之间的导线相间距，包括：
获取每根电力线的所述导线间距分析位置的各坐标点，并提取每根电力线的所述导线间距分析位置的中心坐标点；
对两两电力线的所述导线间距分析位置的中心坐标点之间的距离进行分析，确定各电力线之间的导线相间距；
所述中心坐标点之间的距离分析表达式为：
其中，d为电力线之间的导线相间距，x1为其中一条电力线的所述导线间距分析位置的中心坐标点的横坐标，y1为其中一条电力线的所述导线间距分析位置的中心坐标点的纵坐标，x2为另一条电力线的所述导线间距分析位置的中心坐标点的横坐标，y2为另一条电力线的所述导线间距分析位置的中心坐标点的纵坐标。
步骤4，电力线的弧垂和杆塔的倾斜度的变化情况分析：将所述定验时间节点的三维卫星云图模型中电力线的弧垂和杆塔的倾斜度与所述历史验收数据中对应的电力线的弧垂和杆塔的倾斜度进行分析，确定所述输变电工程在历史验收后到所述定验时间节点期间的电力线的弧垂和杆塔的倾斜度的变化情况。
其中，其中，所述电力线的弧垂公式为：
其中，RADi为电力线的弧垂，最高点坐标为(x1，y1，z1)，最低点坐标为(x2，y2，z2)。
其中，所述杆塔倾斜度公式为：
其中，H为杆塔高度，S为杆塔的投影线长度，α为杆塔的倾斜度，底部中心点坐标为(x4，y4，z4)，顶部中心点坐标为(x3，y3，z3)，投影点坐标为(x5，y5，z5)。
步骤5，生成输变电工程的定验结果评价表：结合气象数据和导线相间距，对所述电力线的弧垂和杆塔的倾斜度的变化情况以及塔杆的横担变形情况进行分析，确定所述输变电工程的老化程度，根据所述输变电工程的老化程度，生成输变电工程的定验结果评价表。
在实施例1中，所述结合气象数据和导线相间距，对所述电力线的弧垂和杆塔的倾斜度的变化情况以及塔杆的横担变形情况进行分析，确定所述输变电工程的老化程度，包括：根据所述变形的时间节点，确定意外情况发生的时间区间；获取所述时间区间的天气情况和图像数据；根据所述天气情况和图像数据对塔杆横担变形的原因进行分析，确定是否存在意外事件导致的塔杆横担变形；将所述意外事件导致的塔杆横担变形的数据进行剔除后，根据剔除后的塔杆的横担变形情况，确定所述输变电工程的塔杆横担的老化程度；根据导线相间距标准范围，对所述导线相间距进行分析，确定所述输变电工程的电力线的导线相间距变化情况；根据所述输变电工程的电力线的导线相间距变化情况和电力线的弧垂变化情况进行分析，确定所述输变电工程的电力线老化程度；根据所述输变电工程的杆塔的倾斜度变化情况进行分析，确定所述输变电工程的杆塔的老化程度；根据所述输变电工程的塔杆横担的老化程度、电力线老化程度和所述杆塔的老化程度，生成输变电工程的定验结果评价表。
其中，老化程度可以划分为正常老化、轻度异常老化和重度异常老化。
其中，可以根据正常老化、轻度异常老化和重度异常老化等实验，确定出输变电工程的塔杆横担在正常老化、轻度异常老化和重度异常老化情况下，塔杆的横担变形情况，输变电工程的电力线在正常老化、轻度异常老化和重度异常老化情况下，电力线导线相间距和电力线的弧垂变化情况，输变电工程的杆塔在正常老化、轻度异常老化和重度异常老化情况下，杆塔的倾斜度变化情况为依据，进而确定所述输变电工程的杆塔的老化程度；根据所述输变电工程的塔杆横担的老化程度、电力线老化程度和所述杆塔的老化程度。
在实施例1中，以某一220kV输电线路工程，在某一定验时间节点采用于卫星互联网与云图数据集成的输变电工程进行定验为例，对应的输变电工程的定验结果评价表如表1-3所示：
表1：输变电工程的塔杆横担的定验结果评价表
表2：输变电工程的电力线的定验结果评价表
表3：输变电工程的杆塔的定验结果评价表
杆塔的倾斜度变化情况 老化程度
杆塔T1 未发生变化 正常老化
杆塔T2 未发生变化 正常老化
上述基于卫星互联网与云图数据集成的输变电工程定验方法有益效果：
第一，本发明是针对现有输变电工程验收方法、输变电工程验收复验方法等仅仅能够解决输变电工程基本结构表面的外观质量验收的不足，而从架空输电线路运行的角度，提出了基于卫星互联网与云图数据集成的输变电工程定验方法，有助于实时掌控架空输电线路运行中的使用性能、可靠性、安全性、维修性和使用寿命等方面的质量达标状况，为确保输变电工程高质量运行提供决策。
第二，通过根据预设的定验时间节点，触发输变电工程定验指令，根据所述输变电工程定验指令，通过获取所述输变电工程的历史验收数据、运行期间卫星互联网中的监控设备采集的卫星互联网数据和卫星云图数据，所述监控设备安装于所述输变电工程的杆塔上，所述卫星互联网数据包括气象数据、塔杆的横担定位数据和图像数据，可以以多个维度数据分析输变电工程的性能、可靠性、安全性、维修性和使用寿命是否符合质量要求，提高结果的准确性。
第三，通过从运行期间的所述卫星互联网数据中的塔杆的横担定位数据，确定塔杆的横担定位数据发生变化的时间区间，根据所述时间区间提取对应的图像数据，对该图像数据中塔杆的横担像素坐标进行提取转换，获得在卫星坐标系中的横担像素坐标信息，根据发生变化的塔杆的横担定位数据的时间区间提取对应卫星云图数据，构建所述时间区间的三维卫星云图模型，根据所述横担像素坐标信息修正所述三维卫星云图模型中塔杆的横担点云信息，获得所述时间区间修正后的三维卫星云图模型；根据所述时间区间修正后的三维卫星云图模型和历史验收数据中的输变电工程三维模型，确定塔杆的横担变形情况，可以更准确的获得横担位置变形情况，以提高结果的准确性。
第四，通过结合气象数据和导线相间距，对所述电力线的弧垂和杆塔的倾斜度的变化情况以及塔杆的横担变形情况进行分析，确定所述输变电工程的老化程度，根据所述输变电工程的老化程度，生成输变电工程的定验结果评价表，从架空输电线路运行的角度，验收架空输电线路的可靠性和使用寿命等方面是否达到质量要求，导致施工单位因抢赶工期、加快施工速度等原因，重在表面是否合规，而忽略架空输电线路的可靠性和使用寿命等方面，容易导致架空输电线路的在运行中是否会出现质量急剧下降的问题。
应该理解的是，虽然图1的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图1中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
实施例2。如图3所示，基于卫星互联网与云图数据集成的输变电工程定验系统，可以通过卫星通信与监控设备连接，还可以与基于卫星云图的输变电工程验收的复验系统通信连接。
在实施例2中，一种基于卫星互联网与云图数据集成的输变电工程定验系统，包括数据获取单元、数据集成单元、数据分析单元、输变电工程变化分析单元和输变电工程定验单元：
所述数据获取单元用于获取待定验的输变电工程的卫星互联网数据和卫星云图数据：根据预设的定验时间节点，触发输变电工程定验指令，根据所述输变电工程定验指令，获取所述输变电工程的历史验收数据、运行期间卫星互联网中的监控设备采集的卫星互联网数据和卫星云图数据，所述监控设备安装于所述输变电工程的杆塔上，所述卫星互联网数据包括气象数据、塔杆的横担定位数据和图像数据。
其中，待定验的输变电工程，可以是在输变电工程施工完成时验收过的输变电工程。
应理解，在输变电工程施工完成时验收的验收数据作为该输变电工程的历史验收数据，存储于基于卫星云图的输变电工程验收的复验系统中，并在基于卫星互联网与云图数据集成的输变电工程定验系统中设定该输变电工程的定验时间节点，在该定验时间节点到来时，自动触发输变电工程定验指令，根据所述输变电工程定验指令，获取所述输变电工程的历史验收数据、运行期间卫星互联网中的监控设备采集的卫星互联网数据和卫星云图数据。
其中，可以向基于卫星云图的输变电工程验收的复验系统获取所述输变电工程的历史验收数据。
其中，监控设备可以包括：用于采集塔杆的横担定位数据的各定位设备以及用于采集图像数据的各摄像设备，各监控设备通过卫星通信传输数据。
其中，卫星云图数据可以是卫星遥感图像，通过卫星在太空中拍摄地球地表的图像，利用电磁波的反射和发射来提取地表物体的信息。
其中，卫星云图数据可以从存储卫星遥感图像的卫星系统中获取。
所述数据集成单元用于卫星互联网数据与卫星云图数据集成处理：从运行期间的所述卫星互联网数据中的塔杆的横担定位数据，确定塔杆的横担定位数据发生变化的时间区间，根据所述时间区间提取对应的图像数据，对该图像数据中塔杆的横担像素坐标进行提取转换，获得在卫星坐标系中的横担像素坐标信息，根据所述时间区间提取对应卫星云图数据，构建所述时间区间的三维卫星云图模型，根据所述横担像素坐标信息修正所述三维卫星云图模型中塔杆的横担点云信息，获得所述时间区间修正后的三维卫星云图模型；根据所述时间区间修正后的三维卫星云图模型与历史验收数据中的输变电工程三维模型的比较，确定塔杆的横担变形情况。
在实施例2中，所述从运行期间的所述卫星互联网数据中的塔杆的横担定位数据，确定塔杆的横担定位数据发生变化的时间区间，包括：
按照时序对运行期间的所述卫星互联网数据中塔杆的横担定位数据X进行划分，X＝[x1、x2…xt…xT]，xt＝(E，N)，获得横担定位数据子序列集M，M＝[M1、M2…MU]，M1＝[x1、x2…xi]，M2＝[xi、xi+1…xi+i]，MU＝[xT-i、xT-i+1…xT]，其中，x1为第一个横担定位数据，x2为第二个横担定位数据，xt为第t个横担定位数据，xT为第T个横担定位数据，T为横担定位数据的总数，E为经度，N为纬度，U为横担定位数据子序列的总数，MU为第U个横担定位数据子序列，i为横担定位数据子序列中横担定位数据的总数；
对各所述横担定位数据子序列中的横担定位数据进行数据融合，获得各所述横担定位数据子序列对应融合后的定位数据；
按照时序将两两相邻的融合后的定位数据进行比较，根据两两相邻的融合后的定位数据的差值是否大于预设阈值；
根据大于预设阈值的两两相邻的融合后的定位数据，确定塔杆的横担定位数据发生变化的时间区间。
在实施例2中，所述数据融合的表达式为：
其中，为第u个横担定位数据子序列融合后的定位数据，∑Mu为对第u个横担定位数据子序列中的横担定位数据进行求和。
在实施例2中，所述对该图像数据中塔杆的横担像素坐标进行提取转换，获得在卫星坐标系中的横担像素坐标信息，包括：
采用特征提取模型对所述图像数据中的横担像素点进行提取，获得所述图像数据中的横担像素点；
根据拍摄所述图像数据的摄像设备内参和外参，将所述图像数据中的横担像素点转换至卫星坐标系中，获得在卫星坐标系中的横担像素坐标信息。
在实施例2中，所述根据所述时间区间修正后的三维卫星云图模型、历史验收数据中的历史验收三维点云模型和发生变化的横担定位数据，确定塔杆的横担变形情况，包括：
将所述时间区间修正后的三维卫星云图模型与所述历史验收三维点云模型进行配准，根据所述修正后的三维卫星云图模型塔杆的横担位置与所述历史验收三维点云模型中塔杆横担的位置进行比较，确定塔杆横担是否发生变形、变形的时间节点以及变形的程度。
所述数据分析单元用于分析定验时间节点所述输变电工程的电力线的弧垂、杆塔的倾斜度和导线相间距：从运行期间的卫星云图数据中提取出所述定验时间节点的卫星云图，构建所述定验时间节点的三维卫星云图模型，对所述定验时间节点三维卫星云图模型中的各坐标点进行分析，确定所述定验时间节点的三维卫星云图模型中电力线的弧垂和杆塔的倾斜度，对所述三维卫星云图模型中的每根电力线点云进行提取，根据提取的电力线点云进行间距分析，确定导线相间距；
在实施例2中，所述对所述三维卫星云图模型中的每根电力线点云进行提取，根据提取的电力线点云进行间距分析，确定导线相间距，包括：
根据特征分析法滤除所述三维卫星云图模型中的地物点和杆塔点，并采用K-MEANS聚类方法提取电力线点云，获得每根电力线的点云集合；
分别对每根电力线的点云集合进行抛物线方程拟合，生成电力线三维模型；
根据电力线的长度，确定的取样个数，根据取样个数确定导线间距分析位置；
根据每根电力线的所述导线间距分析位置的坐标点进行分析，确定各电力线之间的导线相间距。
在实施例2中，所述根据每根电力线的所述导线间距分析位置的各坐标点进行分析，确定各电力线之间的导线相间距，包括：
获取每根电力线的所述导线间距分析位置的各坐标点，并提取每根电力线的所述导线间距分析位置的中心坐标点；
对两两电力线的所述导线间距分析位置的中心坐标点之间的距离进行分析，确定各电力线之间的导线相间距；
所述中心坐标点之间的距离分析表达式为：
其中，d为电力线之间的导线相间距，x1为其中一条电力线的所述导线间距分析位置的中心坐标点的横坐标，y1为其中一条电力线的所述导线间距分析位置的中心坐标点的纵坐标，x2为另一条电力线的所述导线间距分析位置的中心坐标点的横坐标，y2为另一条电力线的所述导线间距分析位置的中心坐标点的纵坐标。
所述输变电工程变化分析单元用于电力线的弧垂和杆塔的倾斜度的变化情况分析：将所述定验时间节点的三维卫星云图模型中电力线的弧垂和杆塔的倾斜度与所述历史验收数据中对应的电力线的弧垂和杆塔的倾斜度进行分析，确定所述输变电工程在历史验收后到所述定验时间节点期间的电力线的弧垂和杆塔的倾斜度的变化情况；
所述输变电工程定验单元用于生成输变电工程的定验结果评价表：结合气象数据和导线相间距，对所述电力线的弧垂和杆塔的倾斜度的变化情况以及塔杆的横担变形情况进行分析，确定所述输变电工程的老化程度，根据所述输变电工程的老化程度，生成输变电工程的定验结果评价表。
在实施例2中，所述结合气象数据和导线相间距，对所述电力线的弧垂和杆塔的倾斜度的变化情况以及塔杆的横担变形情况进行分析，确定所述输变电工程的老化程度，包括：
根据所述变形的时间节点，确定意外情况发生的时间区间；
获取所述时间区间的天气情况和图像数据；
根据所述天气情况和图像数据对塔杆横担变形的原因进行分析，确定是否存在意外事件导致的塔杆横担变形；
将所述意外事件导致的塔杆横担变形的数据进行剔除后，根据剔除后的塔杆的横担变形情况，确定所述输变电工程的塔杆横担的老化程度；
根据导线相间距标准范围，对所述导线相间距进行分析，确定所述输变电工程的电力线的导线相间距变化情况；
根据所述输变电工程的电力线的导线相间距变化情况和电力线的弧垂变化情况进行分析，确定所述输变电工程的电力线老化程度；
根据所述输变电工程的杆塔的倾斜度变化情况进行分析，确定所述输变电工程的杆塔的老化程度；
根据所述输变电工程的塔杆横担的老化程度、电力线老化程度和所述杆塔的老化程度，生成输变电工程的定验结果评价表。
上述基于卫星互联网与云图数据集成的输变电工程定验系统有益效果：
第一，本发明是针对现有输变电工程验收方法、输变电工程验收复验方法等仅仅能够解决输变电工程基本结构表面的外观质量验收的不足，而从架空输电线路运行的角度，提出了基于卫星互联网与云图数据集成的输变电工程定验方法，有助于实时掌控架空输电线路运行中的使用性能、可靠性、安全性、维修性和使用寿命等方面的质量达标状况，为确保输变电工程高质量运行提供决策。
第二，通过根据预设的定验时间节点，触发输变电工程定验指令，根据所述输变电工程定验指令，通过获取所述输变电工程的历史验收数据、运行期间卫星互联网中的监控设备采集的卫星互联网数据和卫星云图数据，所述监控设备安装于所述输变电工程的杆塔上，所述卫星互联网数据包括气象数据、塔杆的横担定位数据和图像数据，可以以多个维度数据分析输变电工程的性能、可靠性、安全性、维修性和使用寿命是否符合质量要求，提高结果的准确性。
第三，通过从运行期间的所述卫星互联网数据中的塔杆的横担定位数据，确定塔杆的横担定位数据发生变化的时间区间，根据所述时间区间提取对应的图像数据，对该图像数据中塔杆的横担像素坐标进行提取转换，获得在卫星坐标系中的横担像素坐标信息，根据发生变化的塔杆的横担定位数据的时间区间提取对应卫星云图数据，构建所述时间区间的三维卫星云图模型，根据所述横担像素坐标信息修正所述三维卫星云图模型中塔杆的横担点云信息，获得所述时间区间修正后的三维卫星云图模型；根据所述时间区间修正后的三维卫星云图模型和历史验收数据中的输变电工程三维模型，确定塔杆的横担变形情况，可以更准确的获得横担位置变形情况，以提高结果的准确性。
第四，通过结合气象数据和导线相间距，对所述电力线的弧垂和杆塔的倾斜度的变化情况以及塔杆的横担变形情况进行分析，确定所述输变电工程的老化程度，根据所述输变电工程的老化程度，生成输变电工程的定验结果评价表，从架空输电线路运行的角度，验收架空输电线路的可靠性和使用寿命等方面是否达到质量要求，导致施工单位因抢赶工期、加快施工速度等原因，重在表面是否合规，而忽略架空输电线路的可靠性和使用寿命等方面，容易导致架空输电线路的在运行中是否会出现质量急剧下降的问题。
关于基于卫星互联网与云图数据集成的输变电工程定验系统的具体限定可以参见上文中对于基于卫星互联网与云图数据集成的输变电工程定验方法的限定，在此不再赘述。上述基于卫星互联网与云图数据集成的输变电工程定验系统中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各单元可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个单元对应的操作。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本发明记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明保护范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于卫星互联网与云图数据集成的输变电工程定验方法，其特征在于，所述定验方法包括以下步骤：
步骤1，获取待定验的输变电工程的卫星互联网数据和卫星云图数据：根据预设的定验时间节点，触发输变电工程定验指令，根据所述输变电工程定验指令，获取所述输变电工程的历史验收数据、运行期间卫星互联网中的监控设备采集的卫星互联网数据和卫星云图数据，所述监控设备安装于所述输变电工程的杆塔上，所述卫星互联网数据包括气象数据、塔杆的横担定位数据和图像数据；
步骤2，卫星互联网数据与卫星云图数据集成处理：从运行期间的所述卫星互联网数据中的塔杆的横担定位数据，确定塔杆的横担定位数据发生变化的时间区间，根据所述时间区间提取对应的图像数据，对该图像数据中塔杆的横担像素坐标进行提取转换，获得在卫星坐标系中的横担像素坐标信息，根据所述时间区间提取对应卫星云图数据，构建所述时间区间的三维卫星云图模型，根据所述横担像素坐标信息修正所述三维卫星云图模型中塔杆的横担点云信息，获得所述时间区间修正后的三维卫星云图模型；根据所述时间区间修正后的三维卫星云图模型与历史验收数据中的输变电工程三维模型的比较，确定塔杆的横担变形情况；
步骤3，分析定验时间节点所述输变电工程的电力线的弧垂、杆塔的倾斜度和导线相间距：从运行期间的卫星云图数据中提取出所述定验时间节点的卫星云图，构建所述定验时间节点的三维卫星云图模型，对所述定验时间节点三维卫星云图模型中的各坐标点进行分析，确定所述定验时间节点的三维卫星云图模型中电力线的弧垂和杆塔的倾斜度，对所述三维卫星云图模型中的每根电力线点云进行提取，根据提取的电力线点云进行间距分析，确定导线相间距；
步骤4，电力线的弧垂和杆塔的倾斜度的变化情况分析：将所述定验时间节点的三维卫星云图模型中电力线的弧垂和杆塔的倾斜度与所述历史验收数据中对应的电力线的弧垂和杆塔的倾斜度进行分析，确定所述输变电工程在历史验收后到所述定验时间节点期间的电力线的弧垂和杆塔的倾斜度的变化情况；
步骤5，生成输变电工程的定验结果评价表：结合气象数据和导线相间距，对所述电力线的弧垂和杆塔的倾斜度的变化情况以及塔杆的横担变形情况进行分析，确定所述输变电工程的老化程度，根据所述输变电工程的老化程度，生成输变电工程的定验结果评价表。
2.根据权利要求1所述的一种基于卫星互联网与云图数据集成的输变电工程定验方法，其特征在于，所述从运行期间的所述卫星互联网数据中的塔杆的横担定位数据，确定塔杆的横担定位数据发生变化的时间区间，包括：
按照时序对运行期间的所述卫星互联网数据中塔杆的横担定位数据X进行划分，X＝[x1、x2…xt…xT]，xt＝(E，N)，获得横担定位数据子序列集M，M＝[M1、M2…MU]，M1＝[x1、x2…xi]，M2＝[xi、xi+1…xi+i]，MU＝[xT-i、xT-i+1…xT]，其中，x1为第一个横担定位数据，x2为第二个横担定位数据，xt为第t个横担定位数据，xT为第T个横担定位数据，T为横担定位数据的总数，E为经度，N为纬度，U为横担定位数据子序列的总数，MU为第U个横担定位数据子序列，i为横担定位数据子序列中横担定位数据的总数；
对各所述横担定位数据子序列中的横担定位数据进行数据融合，获得各所述横担定位数据子序列对应融合后的定位数据；
按照时序将两两相邻的融合后的定位数据进行比较，根据两两相邻的融合后的定位数据的差值是否大于预设阈值；
根据大于预设阈值的两两相邻的融合后的定位数据，确定塔杆的横担定位数据发生变化的时间区间。
3.根据权利要求2所述的一种基于卫星互联网与云图数据集成的输变电工程定验方法，其特征在于，所述数据融合的表达式为：
其中，为第u个横担定位数据子序列融合后的定位数据，∑Mu为对第u个横担定位数据子序列中的横担定位数据进行求和。
4.根据权利要求2所述的一种基于卫星互联网与云图数据集成的输变电工程定验方法，其特征在于，所述对该图像数据中塔杆的横担像素坐标进行提取转换，获得在卫星坐标系中的横担像素坐标信息，包括：
采用特征提取模型对所述图像数据中的横担像素点进行提取，获得所述图像数据中的横担像素点；
根据拍摄所述图像数据的摄像设备内参和外参，将所述图像数据中的横担像素点转换至卫星坐标系中，获得在卫星坐标系中的横担像素坐标信息。
5.根据权利要求1所述的一种基于卫星互联网与云图数据集成的输变电工程定验方法，其特征在于，所述根据所述时间区间修正后的三维卫星云图模型与历史验收数据中的输变电工程三维模型的比较，确定塔杆的横担变形情况，包括：
将所述时间区间修正后的三维卫星云图模型与历史验收数据中的所述输变电工程三维模型进行配准，根据所述修正后的三维卫星云图模型塔杆的横担位置与所述输变电工程三维模型中塔杆横担的位置进行比较，确定塔杆横担是否发生变形、变形的时间节点以及变形的程度。
6.根据权利要求5所述的一种基于卫星互联网与云图数据集成的输变电工程定验方法，其特征在于，所述对所述三维卫星云图模型中的每根电力线点云进行提取，根据提取的电力线点云进行间距分析，确定导线相间距，包括：
根据特征分析法滤除所述三维卫星云图模型中的地物点和杆塔点，并采用K-MEANS聚类方法提取电力线点云，获得每根电力线的点云集合；
分别对每根电力线的点云集合进行抛物线方程拟合，生成电力线三维模型；
根据电力线的长度，确定的取样个数，根据取样个数确定导线间距分析位置；
根据每根电力线的所述导线间距分析位置的坐标点进行分析，确定各电力线之间的导线相间距。
7.根据权利要求6所述的一种基于卫星互联网与云图数据集成的输变电工程定验方法，其特征在于，所述根据每根电力线的所述导线间距分析位置的各坐标点进行分析，确定各电力线之间的导线相间距，包括：
获取每根电力线的所述导线间距分析位置的各坐标点，并提取每根电力线的所述导线间距分析位置的中心坐标点；
对两两电力线的所述导线间距分析位置的中心坐标点之间的距离进行分析，确定各电力线之间的导线相间距；
所述中心坐标点之间的距离分析表达式为：
其中，d为电力线之间的导线相间距，x1为其中一条电力线的所述导线间距分析位置的中心坐标点的横坐标，y1为其中一条电力线的所述导线间距分析位置的中心坐标点的纵坐标，x2为另一条电力线的所述导线间距分析位置的中心坐标点的横坐标，y2为另一条电力线的所述导线间距分析位置的中心坐标点的纵坐标。
8.根据权利要求5所述的一种基于卫星互联网与云图数据集成的输变电工程定验方法，其特征在于，所述结合气象数据和导线相间距，对所述电力线的弧垂和杆塔的倾斜度的变化情况以及塔杆的横担变形情况进行分析，确定所述输变电工程的老化程度，包括：
根据所述变形的时间节点，确定意外情况发生的时间区间；
获取所述时间区间的天气情况和图像数据；
根据所述天气情况和图像数据对塔杆横担变形的原因进行分析，确定是否存在意外事件导致的塔杆横担变形；
将所述意外事件导致的塔杆横担变形的数据进行剔除后，根据剔除后的塔杆的横担变形情况，确定所述输变电工程的塔杆横担的老化程度；
根据导线相间距标准范围，对所述导线相间距进行分析，确定所述输变电工程的电力线的导线相间距变化情况；
根据所述输变电工程的电力线的导线相间距变化情况和电力线的弧垂变化情况进行分析，确定所述输变电工程的电力线老化程度；
根据所述输变电工程的杆塔的倾斜度变化情况进行分析，确定所述输变电工程的杆塔的老化程度；
根据所述输变电工程的塔杆横担的老化程度、电力线老化程度和所述杆塔的老化程度，生成输变电工程的定验结果评价表。
9.一种基于卫星互联网与云图数据集成的输变电工程定验系统，其特征在于，所述定验系统包括数据获取单元、数据集成单元、数据分析单元、输变电工程变化分析单元和输变电工程定验单元：
所述数据获取单元用于获取待定验的输变电工程的卫星互联网数据和卫星云图数据：根据预设的定验时间节点，触发输变电工程定验指令，根据所述输变电工程定验指令，获取所述输变电工程的历史验收数据、运行期间卫星互联网中的监控设备采集的卫星互联网数据和卫星云图数据，所述监控设备安装于所述输变电工程的杆塔上，所述卫星互联网数据包括气象数据、塔杆的横担定位数据和图像数据；
所述数据集成单元用于卫星互联网数据与卫星云图数据集成处理：从运行期间的所述卫星互联网数据中的塔杆的横担定位数据，确定塔杆的横担定位数据发生变化的时间区间，根据所述时间区间提取对应的图像数据，对该图像数据中塔杆的横担像素坐标进行提取转换，获得在卫星坐标系中的横担像素坐标信息，根据所述时间区间提取对应卫星云图数据，构建所述时间区间的三维卫星云图模型，根据所述横担像素坐标信息修正所述三维卫星云图模型中塔杆的横担点云信息，获得所述时间区间修正后的三维卫星云图模型；根据所述时间区间修正后的三维卫星云图模型与历史验收数据中的输变电工程三维模型的比较，确定塔杆的横担变形情况；
所述数据分析单元用于分析定验时间节点所述输变电工程的电力线的弧垂、杆塔的倾斜度和导线相间距：从运行期间的卫星云图数据中提取出所述定验时间节点的卫星云图，构建所述定验时间节点的三维卫星云图模型，对所述定验时间节点三维卫星云图模型中的各坐标点进行分析，确定所述定验时间节点的三维卫星云图模型中电力线的弧垂和杆塔的倾斜度，对所述三维卫星云图模型中的每根电力线点云进行提取，根据提取的电力线点云进行间距分析，确定导线相间距；
所述输变电工程变化分析单元用于电力线的弧垂和杆塔的倾斜度的变化情况分析：将所述定验时间节点的三维卫星云图模型中电力线的弧垂和杆塔的倾斜度与所述历史验收数据中对应的电力线的弧垂和杆塔的倾斜度进行分析，确定所述输变电工程在历史验收后到所述定验时间节点期间的电力线的弧垂和杆塔的倾斜度的变化情况；
所述输变电工程定验单元用于生成输变电工程的定验结果评价表：结合气象数据和导线相间距，对所述电力线的弧垂和杆塔的倾斜度的变化情况以及塔杆的横担变形情况进行分析，确定所述输变电工程的老化程度，根据所述输变电工程的老化程度，生成输变电工程的定验结果评价表。
10.根据权利要求9所述的一种基于卫星互联网与云图数据集成的输变电工程定验系统，其特征在于，所述数据分析单元还用于将所述时间区间修正后的三维卫星云图模型与历史验收数据中的所述输变电工程三维模型进行配准，根据所述修正后的三维卫星云图模型塔杆的横担位置与所述输变电工程三维模型中塔杆横担的位置进行比较，确定塔杆横担是否发生变形、变形的时间节点以及变形的程度。
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