多模型融合的输电线路绝缘子自爆故障检测

针对输电线路巡检图像中绝缘子自爆区域小、背景复杂与故障绝缘子类型复杂多样的特点,提出一种多模型融合计算的绝缘子自爆故障检测方法.通过分析现有绝缘子自爆故障检测算法差异性,选取检测性能差异较为明显的三个目标检测算法(Mask rcnn、 Retinanet、 Yolov3),计算得到巡检图像中绝缘子自爆区域坐标及置信度.再利用多模型融合计算,融合各模型检测结果.最后实现架空输电线路无人机巡检图像中绝缘子自爆故障检测,得到绝缘子自爆故障检测综合评价值为94.81%.所提方法在平均准确率、召回率、准确率方面均高于单一模型检测结果.实验结果表明,本方法能有效实现架空输电线路无人机巡检图像中绝缘子自爆故障检测,对输电线路智能化巡检故障诊断具有一定参考价值.     

无人机输电线路智能巡检技术综述

随着无人机在电力巡检领域的推广应用,输电线路巡检工作模式发生巨大转变,海量巡检数据需要后期人工处理,巡检工作高度依赖专业人员,对巡检工作智能化有着迫切需求.针对这一问题,本研究介绍电力巡检无人机应用现状,概述电力无人机巡检工作模式及特点,分析无人机智能巡检技术需求;在此基础上重点综述巡检数据智能处理、无人机自主导航和无人机续航三个关键技术问题,探讨其可能的解决方案,并对其未来发展进行展望,希望能为相关研究提供一些有益参考.     

智能巡检管理系统在输电线路运维中的应用研究

<正>本文在运用信息化技术的基础上,引入GPS、4G/5G通信、无人机、可视化管理等多种先进技术,设计了一种新的智能巡检管理系统架构。该智能巡检管理系统主要包括系统后台和系统前端两个部分,可用于输电线路的智能巡检及管理。当前,该智能巡检管理系统已于某公司220kV及以下电压等级输电线路中得到应用,其在提高输电线路巡检管理规范化、智能化水平等方面的价值也得到了充分验证。     

大型无人机在复杂环境下电力巡检研究

为适应复杂飞行环境,实现远距离、长航时的电网输电线路无人机巡检,该文提出大型无人机电力巡检系统,以Z-5大型无人直升机为飞行平台,搭载中继数据链系统、任务吊舱系统、三维地面站测控导航系统、飞行避障系统、缺陷故障智能诊断系统,使系统具备无人机系统自主起降、三维程控飞行、超视距测控、预警避障、可见光／红外／紫外巡视以及电网设备健康状况诊断评估等多项实用化功能。该系统能够适应有山区、河流等多种复杂地形气候环境的输电线路巡检和防灾减灾应用,并具有远距离、精细化、安全可靠的突出特点,可切实提高电网线路巡检的效率和安全性。该系统已经在福建省投入实用化应用,应用效果良好。     

覆冰导线断裂对输电塔受力与变形的影响

以某高压覆冰分裂导线输电线路为例,采用有限元程序ANSYS建立输电塔线体系有限元模型,进行覆冰导线断裂对输电塔受力与变形的影响研究.结果表明:在导线断裂工况下,导线断裂对输电塔的受力与变形影响很大,断线数目越多,输电塔上材料承受的应力越大且变形量增加越大.     

基于多旋翼无人机的输电线路智能巡检系统

针对超/特高压输电线路安全运行所面临的挑战与风险,以当前智能电网发展与"三集五大"电网运行模式改革为背景,开发了基于多旋翼无人机的超/特高压输电线路智能巡检系统,并阐述了系统的组成、功能及其关键技术。该系统已在输电线路巡检中初步应用,结果表明其能够高效、自主、准确识别并诊断特高压输电线路的典型缺陷与故障。     

无人机挂载性能对输电线路巡视的影响

在对无人机巡检系统进行简述的基础上,分析了无人机与输电线路之间安全距离对挂载性能配置的要求,以及不同挂载性能配置在输电线路巡视中的不同飞行路径,阐述了无人机挂载性能对输电线路巡视的具体影响。     

基于无人机的输电线路巡检系统设计与应用

设计一款无人机输电线路巡检系统,通过远程遥控系统对无人机的实时状况进行调整,机载摄像头系统能够较清晰地检测到线路的故障,对沿途输电线的状况进行实时检测并及时反映给地面接收端。同时,可以自动躲避障碍物,满足在不同自然环境中的出航,实现对自然条件恶劣、不适合人工巡检地区的线路监测和巡检,并及时反映给接收端。经测试表明,该系统运行稳定,有效提高了输电线路巡检效率。     

无人机图像的输电线断股检测方法研究

输电线路受外界环境的影响,输电导地线极易出现断股现象.断股故障对电力系统的稳定运行有较大的影响,为了确保输电线路的安全及稳定运行,需要周期性的进行巡视和维修.近年来,输电线的巡视方式慢慢从人工巡视转变为无人机巡视.为了让巡检更高效、电网更可靠,更好的实现电力系统的智能巡检.结合图像处理技术,设计了一种根据输电线分叉特征...     

架空输电线路巡检机器人塔上充电系统设计及充电策略研究

为满足架空输电线路巡检机器人全天候在线工作的要求,本文根据架空输电线路的环境特点,设计出一种架空输电线路巡检机器人塔上充电系统。优化的充电接口设计结合对接位置微调算法,有效提高了机器人充电对接的成功率;基于不同工况下的机器人功耗分析,建立机器人工作能耗模型,得出了科学的充电站布局方式及机器人充电策略。通过系统运行和充电测试结果表明,机器人塔上充电系统运行稳定,机器人充电对接准确、高效,满足机器人塔上自主充电的需求。     

特高压输电塔气弹模型风洞试验研究

为进一步了解特高压输电塔风振响应的特点,以正在建设的淮南-上海1000kV特高压线路中的一基双回路直线塔为原型,采用离散刚度法制作了输电塔气弹模型,进行了输电塔在紊流场中不同风速、不同风攻角下的气弹模型风洞试验.试验结果表明:输电塔模型的响应随风速的增大而增大;位移响应受风攻角的影响比较明显,在15°风时位移响应最大;各试验工况下,输电塔模型横风向的振动比较显著,X向和Y向的加速度响应处于同一量级且数值比较接近;Y向的加速度响应在0°风时最大,X向的加速度响应在90°风时最大,但任何工况下,输电塔X向的加速度响应均大于Y向的加速度响应.     

航拍图像中电力杆号牌的检测与信息识别

电力杆号牌包含了塔杆的标号及其所承载的电力线的电压、线路位置等信息,是输电线路上必须装设的标志牌之一。当输电线路或电力设备发生故障时,通过杆号牌上的信息能够快速定位到电力设备的故障所在位置。无人机航拍技术与图像处理技术已经被广泛用于输电线路巡检中。为快速定位输电线路所在位置,提出了一种航拍图像中电力杆号牌的检测与信息识别方法,该算法先从航拍图像中精确定位并提取出电力杆号牌,然后对杆号牌中的文本信息进行识别与智能分类存储。实验结果表明该算法能精确提取出航拍图像中的电力杆号牌,并对杆号牌上的信息具有较好的文字识别效果,极大地方便了巡检工作人员,提高了巡检效率。     

电力输电线路协同巡检方式研究

在了解不同巡检模式的主要特点后,通过分析不同的电压等级、巡视任务、地理环境、巡视内容、巡视周期等因素对输电线路巡检方式的影响,建立直升机、无人机、人工协同巡检模式,实现高效外观巡查和细节查缺巡视相结合,提高输电线路巡检效率。     

山区输电塔滚石撞击响应分析及撞击力计算

输电线路穿越复杂山区和不良地质区域时极易受到侧方滚石撞击。为了掌握滚石撞击作用下山区输电塔受力特性,以某山区800 kV特高压输电线路T型输电塔为对象,采用非线性显式动力学方法,建立了输电塔滚石撞击有限元模型,研究了输电塔撞击区域杆件变形、应力及其时程变化,分析了滚石撞击位置、角度、速度以及滚石直径对输电塔撞击响应的影响规律,给出了输电塔滚石撞击力峰值计算公式,并与其他算法对比验证。结果表明：输电塔滚石撞击力呈现三角脉冲形态,持续时间短、冲击力大;输电塔撞击区域塔杆变形和内力较大,撞击时塔杆应力水平瞬时达到峰值,随后迅速振荡衰减,并逐渐稳定;滚石撞击后塔杆发生塑性变形,出现残余应力,但残余剪应力水平小于残余轴向应力;滚石撞击位置处于1/6～1/8塔高时,滚石撞击力峰值和杆件的残余轴向应力相对较大,撞击角度为0°时,输电塔的撞击响应最为剧烈,撞击速度和滚石直径对输电塔撞击响应影响较大;撞击力峰值拟合公式可用于输电塔滚石撞击力的估算。     

基于优化ResNet的输电线路航拍图像分类方法

图像分类算法常被搭载在无人机系统中,以剔除无人机巡线过程中采集到的大量无用数据.针对这一问题,本文在分析了无用图像及有用图像特征的基础上,提出了一种基于卷积神经网络的输电线路智能图像筛选方法.收集无人机巡检捕捉到的航拍图像,并以此为基础建立了一个输电线路航拍数据集,基于ResNet优化并利用航拍图像数据集训练该网络,经...     

转角输电塔线体系的风振响应分析

为研究转角输电塔的风振响应,文章以某220 kV的输电线路为工程背景,利用ANSYS软件建立了转角输电塔线耦联体系的有限元模型,通过模态分析研究了模型的动力特性,采用谐波合成法在Matlab中模拟出风荷载,最后通过Newmark法对转角输电塔线体系的风振响应进行时程分析。结果表明:在所研究的风速范围内,转角输电塔内侧位移比外侧位移大;各节点的位移随节点高度的增加而变大;在铁塔主材上x方向的节点位移相差很小,但在y方向上内侧主材节点位移大于外侧主材节点位移。研究得到的风振特性可以为转角输电塔的设计提供理论依据。     

浅谈如何确保架空输电线路的安全运行

35～110kV架空输电线路各部件除了承受正常的机械负荷和电力负荷外,还需经受自然灾害的袭击,因此,使输电线路日趋损坏而引起故障。本文就如何确保架空输电线路的安全运行进行了详细的阐述。     

机器视觉在无人机巡线中的应用综述

输电线路的稳定是保证电力稳定供给的重要因素之一。输电设备的工作环境较为恶劣,在工作期间不可避免会出现损坏,可能会威胁电力系统的正常运行。为了保证电力系统的稳定运行,必须定期对输电线路进行检修。随着无人机技术和图像处理技术的发展,基于机器视觉的无人机巡线技术已成为输电线路最热门的一种巡检方式。以机器视觉技术为主体,概述了无人机巡线技术及其视觉系统的图像处理算法研究现状。     

基于无人机前端和SSD算法的输电线路部件检测模型对比研究

基于深度学习的目标检测技术因其自身复杂的模型结构和对算力的需求,导致应用于无人机输电线路巡检中无法在机载前端实现高效且准确的检测。针对这一问题,面向输电线路无人机前端巡检中绝缘子、悬垂线夹及防震锤3类部件,选取Single Shot MultiBox Detector(SSD)目标检测算法,通过使用不同的骨干网络对比性能差异,选择最佳网络结构并采用特征融合手段提高检测准确率。实验结果表明,采用Mobilenet_v1作为SSD的骨干网络进行特征提取,并融合不同层次特征进行检测,Mean Average Precision(mAP)可达90.21%,在具有边缘计算能力的嵌入式设备上可以达到每张63 ms的检测速度。为输电线路无人机前端实时检测提供了重要参考。     

输电线路清障飞行机器人双行走轮同步控制

传统架空输电线路异物清除作业无人机易受环境影响,作业困难且存在较多扰动等问题。基于此本文设计一种高空作业无人机挂线行走控制机构解决该问题。首先,根据输电线路环境与无人机作业模式,设计挂线行走机构,减弱高空作业时对无人机所受飞行作业扰动的影响;其次,针对清障机器人双行走轮转速同步存在误差问题,提出一种基于反向传播–比例积分微分（back propagation-proportional-integral-differential,BP-PID）主从融合偏差耦合的电机同步控制策略。通过仿真与实物实验验证表明,本文提出的挂线作业无人机双行走轮同步控制算法可有效解决电机因负载导致的转速不稳定以及高空作业无人机受环境扰动的问题。