李軍 莊紅軍 周海 候永洪 莫剛 鐘以平

摘 ?要：針對目前覆冰在線監(jiān)測系統(tǒng)無法獲得精準的線路微氣象和覆冰數(shù)據(jù)的問題，本文通過對輸電線路覆冰機理的研究，提出一種適合機器人搭載的多傳感器輸電線路微氣象在線監(jiān)測模塊，并分析研究在極端條件下圖像獲取的辦法，實現(xiàn)了對與冰層形成有關(guān)的微氣象參數(shù)和冰層厚度的實時監(jiān)測。利用SOM對監(jiān)測模塊采集的數(shù)據(jù)進行分析，利用支持向量機預(yù)測架空輸電線路的覆冰厚度。機載微氣象在線監(jiān)測系統(tǒng)的監(jiān)測，可為線路覆冰超早期預(yù)防及覆冰及時預(yù)警提供準確信息，也為后期防冰除冰機器人的研制及其工作運行提供數(shù)據(jù)支持。

關(guān)鍵詞：機載在線監(jiān)測系統(tǒng);輸電線路;微氣象;覆冰

中圖分類號：TP311.52;TM755 ? ? ?文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：2096-4706（2019）17-0034-04

Abstract：Aiming at the problem that the on-line monitoring system of icing can’t obtain accurate micrometeorological and icing data of transmission line at present. Based on the study of icing mechanism of transmission line，a multi-sensor micro-meteorological on-line monitoring module for transmission line is proposed，and the method of image acquisition under extreme conditions is analyzed and studied. Real-time monitoring of micro-meteorological parameters and ice thickness related to ice formation is realized. SOM is used to analyze the data collected by the monitoring module，and support vector machine is used to predict the icing thickness of overhead transmission lines. The monitoring of on-line airborne micro-meteorological monitoring system can provide accurate information for ultra-early icing prevention and timely early warning，as well as data support for the development and operation of anti-icing and deicing robots in the later stage.

Keywords：airborne on-line monitoring system;transmission line;micrometeorology;icing

0 ?引 ?言

輸電線路覆冰和積雪經(jīng)常引起線路舞動、跳閘、斷線、倒桿、絕緣子閃絡(luò)和通信中斷等事故。俄羅斯、加拿大、美國、日本、英國、芬蘭、冰島和我國在內(nèi)的諸多國家都曾因輸電線路覆冰引發(fā)安全事故，造成了巨大的經(jīng)濟損失。近年來，我國南方各省份因極端天氣的影響導(dǎo)致輸電線路大范圍覆冰。因覆冰程度超出桿塔所能承受的最大載荷，便出現(xiàn)了嚴重倒桿事故，影響電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運行，在電網(wǎng)工作人員進行搶修輸電線路的過程中也出現(xiàn)了大量的人員傷亡[1-3]。輸電線路覆冰對電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運行存在極大的威脅，因此為減少覆冰事故發(fā)生世界各國對線路的氣象監(jiān)測、線路覆冰監(jiān)測、采取的防冰和除冰技術(shù)都做了大量的相關(guān)研究，也取得了一定的成果[4-6]。為防患于未然，對輸電線路在線監(jiān)測系統(tǒng)的研究便顯得極其重要。

現(xiàn)階段研究所獲得的數(shù)據(jù)是基于人工模擬天然氣候環(huán)境、天然試驗場以及基于覆冰監(jiān)測系統(tǒng)這三種研究環(huán)境。在上述研究環(huán)境中所收集數(shù)據(jù)存在著模擬環(huán)境與真實環(huán)境具有一定差異，如文獻[7]重慶大學(xué)人工氣候室完成的環(huán)境參數(shù)對覆冰厚度影響的研究。在線監(jiān)測系統(tǒng)主要是對桿塔微氣象數(shù)據(jù)采集后，根據(jù)力學(xué)模型或圖像模型來分析線路覆冰數(shù)據(jù)。如文獻[8]提出的監(jiān)測系統(tǒng)，通過測量覆冰的相關(guān)參數(shù)，如氣象參數(shù)、絕緣子串拉力和絕緣子串傾角、導(dǎo)線應(yīng)變、導(dǎo)線溫度等，通過相關(guān)力學(xué)公式計算覆冰情況，準確性受限，覆冰前結(jié)水階段或輕覆冰情況下測量靈敏度受限，難以測量，目前只能得到覆冰厚度變化的大體趨勢，無法準確測量覆冰厚度。因此對輸電線路微氣象數(shù)據(jù)采集不準確、數(shù)據(jù)量少，以及因觀測站無法移動而不能確切收集到線路局部的覆冰數(shù)據(jù)，致使所觀測資料代表性差[8-11]。貴州電網(wǎng)圖像監(jiān)測系統(tǒng)，通過采集覆冰圖片直接分析導(dǎo)線的覆冰狀況。因貴州喀斯特復(fù)雜地貌環(huán)境，圖像監(jiān)控終端在惡劣氣象條件下（如90%濕度下）經(jīng)常被冰雪遮蔽和凍結(jié)而無法使用，實用性大打折扣。所以，圖像法只能作為導(dǎo)線覆冰在線監(jiān)測的輔助手段。圖1為貴州電網(wǎng)覆冰監(jiān)測系統(tǒng)應(yīng)用情況。

針對目前覆冰監(jiān)測系統(tǒng)應(yīng)用情況，本文提出以輸電線路覆冰機理研究為基礎(chǔ)，研究適合機器人搭載的多傳感器微氣象在線監(jiān)測模塊。實現(xiàn)對與輸電線路覆冰形成相關(guān)的微氣象參數(shù)及冰厚等的實時監(jiān)測，為覆冰超早期預(yù)防及覆冰及時預(yù)警提供信息。

1 ?輸電線路產(chǎn)生覆冰的機理研究

目前建立的模型數(shù)據(jù)均是由來自于地面觀測、稱重法等的間接數(shù)據(jù)建立起來的。本文關(guān)于覆冰機理的研究是建立在真實線路（運行電壓和正常運行電流下）實地直接測量數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上的，區(qū)別于實驗室和試驗基地非帶電運行情況下的覆冰機理研究以及間接數(shù)據(jù)研究。通過研究機載微氣象模塊及抗覆冰攝像頭，可獲得線路微氣象情況遠程精準數(shù)值和觀冰直觀圖像，極大減輕觀冰勞動強度，滿足指定環(huán)境的自然覆冰觀測的需要，彌補因大雪封山或特殊地形無法觀冰的不足。本研究將根據(jù)機載微氣象在線監(jiān)測系統(tǒng)的實時在線精準測量數(shù)據(jù)進行覆冰機理的進一步研究，有望提高覆冰機理的描述確程度。

2 ?輸電線路覆冰在線監(jiān)測系統(tǒng)設(shè)計

2.1 ?當(dāng)前監(jiān)測系統(tǒng)

目前一些在線監(jiān)測系統(tǒng)組成和原理如下：該系統(tǒng)主要由監(jiān)測分機、無線通信網(wǎng)絡(luò)和監(jiān)控中心組成。在線路塔架上安裝有監(jiān)控分機，它能夠采集拉力傳感器、角度傳感器和氣象參數(shù)（包括溫度、濕度、風(fēng)速、風(fēng)向、雨量、大氣壓力等）的測量值。同時，圖像系統(tǒng)還可以采集現(xiàn)場圖像甚至視頻，通過GSM/CDMA等無線通信網(wǎng)絡(luò)發(fā)送至監(jiān)控中心。監(jiān)控中心主要負責(zé)將監(jiān)測分機上傳的數(shù)據(jù)進行存儲、分析和打印。由監(jiān)控中心專家軟件判斷該線路導(dǎo)線的覆冰厚度及絕緣子覆冰橋接情況，結(jié)合拍攝的現(xiàn)場圖像和視頻，可以更加準確地分析現(xiàn)場覆冰狀況，預(yù)測未來的覆冰趨勢，并給出預(yù)警信息。[12-15]

然而當(dāng)前這種方式依然存在以下幾點不足：一是測量方式為間接測量，觀測到的數(shù)據(jù)不準確;二是所得的數(shù)值是在整條線路覆冰均勻的假設(shè)下計算得到的，降低了覆冰情況的真實性和數(shù)據(jù)的豐富性;三是雖能及時發(fā)現(xiàn)險情，卻不能對其進行處理，依然需要一段時間來處理。

2.2 ?機載微氣象在線監(jiān)測模塊設(shè)計

面對上述當(dāng)前輸電線路在線監(jiān)測系統(tǒng)的不足，通過輸電線路覆冰機理的分析，研究適合機器人搭載的多傳感器輸電線路微氣象在線監(jiān)測模塊，實現(xiàn)對與覆冰形成相關(guān)的微氣象參數(shù)及冰厚等的實時監(jiān)測。圖2為防冰/除冰機器人總體布局。

建立輸電線路表面積水/覆冰增長預(yù)測模型，結(jié)合重覆冰條件下輸電線路圖像與視頻數(shù)據(jù)，判斷出線路積水、覆冰及覆冰厚度狀況，為覆冰超早期預(yù)防及覆冰及時預(yù)警提供信息。圖3為輸電線路覆冰監(jiān)測及預(yù)警系統(tǒng)框圖。

機載在線監(jiān)測系統(tǒng)框圖如圖4所示。主要由微處理器、微氣象傳感器、預(yù)處理電路、供電系統(tǒng)、時鐘芯片、通信模塊等組成，完成機器人所處線路微氣象信息的采集、處理和傳輸。為了延長作業(yè)時間、降低總功耗，模塊在不工作時應(yīng)處于休眠狀態(tài)，只有在發(fā)出特定指令下才被喚醒進行數(shù)據(jù)采集及通信。從測量方式上看，本方案屬于線路微氣象直接測量，測量數(shù)據(jù)準確;從安裝位置上看，安裝在移動機器人上，可在一個檔距內(nèi)進行移動測量，具有靈活性好、描述情況詳細、數(shù)據(jù)量大的優(yōu)點。

3 ?覆冰增長預(yù)測模型研究

機載在線監(jiān)測模塊為工具，獲得易形成覆冰季節(jié)的數(shù)據(jù)，研究大氣環(huán)境條件（風(fēng)速、氣溫、空氣中水滴的過冷度以及水滴大小等參數(shù)）對輸電線路覆冰的類型、形狀、密度等的影響規(guī)律，對實測數(shù)據(jù)與實驗數(shù)據(jù)進行對比、修正、處理，建立適用于所研究的輸電線路主動防冰/除冰機器人決策使用的輸電線路表面覆冰增長模型。

監(jiān)測模塊在正常運行時會收集到大量的微氣象數(shù)據(jù)，如果這些數(shù)據(jù)是由傳統(tǒng)方法聚類的，則難以消除分類過程中的隨機性，參與者的主觀不確定性和認知上的模糊性。因此，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以用來解決這些問題[16]。

架空輸電線路的覆冰過程是一個極其復(fù)雜和不穩(wěn)定的過程，與許多因素有關(guān)，其在數(shù)值上表現(xiàn)為一個與多種因素相關(guān)的非線性的時間序列，具有動態(tài)、突變及不確定性等特點。從整個覆冰過程來看，一次完整的覆冰過程，主要包括以下幾個階段：覆冰形成、覆冰的低速增長、覆冰的高速增長、覆冰的維持、覆冰的脫落。

基于SVM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的覆冰厚度預(yù)測程序流程的建立首先根據(jù)測量的微氣象參數(shù)（溫度、濕度、風(fēng)速、風(fēng)向等）;然后判斷氣象條件是否滿足線路結(jié)冰條件，若不滿足，則返回初始化;若滿足，則進入SVM進行覆冰等級分析;最后進行覆冰厚度判斷，判斷該監(jiān)測線路是否出現(xiàn)輕微覆冰、中度覆冰、嚴重覆冰、無覆冰等狀況。SVM覆冰厚度預(yù)測流程圖如圖5所示。

4 ?極端條件下輸電線路圖像獲取

通過機載攝像頭獲取輸電線路在易結(jié)冰情況下的圖像、視頻信息。而在實際應(yīng)用中，在某些氣象條件下攝像頭易覆冰導(dǎo)致無法獲取信息。所以攝像頭在極端條件下的防護就顯得極為重要。使用機械結(jié)構(gòu)設(shè)計方式解決攝像頭易覆冰而導(dǎo)致圖像、視頻模糊的難題，以提高攝像頭獲取信息的可靠性，主要包括使用保溫材料、加熱器件、以及密封結(jié)構(gòu)。在使用時將攝像頭伸出拍攝，在不用時收回保溫密封殼內(nèi)，從而保證圖像監(jiān)測的可靠性。

5 ?結(jié) ?論

本文通過對機載微氣象監(jiān)測系統(tǒng)及數(shù)據(jù)處理模型的研究闡述，為進一步的詳細設(shè)計和運行實驗打下理論基礎(chǔ)。機載微氣象監(jiān)測系統(tǒng)將可實現(xiàn)對整個檔距輸電線路的準確監(jiān)測，實時掌握線路周圍的微氣象動態(tài)，現(xiàn)場采集大量的氣象數(shù)據(jù)分析出線路覆冰狀況，進而采取有效積雪預(yù)防措施。同時也可長期收集線路氣象資料，為防冰/除冰機器人工作和輸電線路設(shè)計提供大量真實可靠數(shù)據(jù)。

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作者簡介：李軍（1982-），男，漢族，湖南株洲人，工程

師，碩士，研究方向：繼電保護、電力系統(tǒng)自動化技術(shù);莊紅軍（1988-），男，漢族，江蘇揚州人，工程師，本科，研究方向：輸電線路運行維護、電力系統(tǒng)自動化技術(shù)。