馬玉新

摘 要：根據(jù)山區(qū)輸電線路的運行狀況，選取典型的輸電線路作為研究對象，研究各類故障情況。結(jié)合國內(nèi)在線監(jiān)測技術(shù)進行預(yù)測和在線分析，整合在線監(jiān)測平臺，通過在線監(jiān)測逐步消除山區(qū)輸電線路故障隱患。

關(guān)鍵詞：輸電線路；故障預(yù)測；在線監(jiān)測；智能化監(jiān)控

中圖分類號：TM76 文獻標識碼：A DOI：10.15913/j.cnki.kjycx.2015.07.107

1 項目背景

大悟縣地處湖北與河南交界，境內(nèi)地形多為山區(qū)。山區(qū)輸電線路易遭受雷電、大風、冰雪、山火等自然災(zāi)害和外力破壞因素的影響而無法正常運行。

我們選取位于大悟縣山區(qū)110 kV悟新線作為本次的研究對象。110 kV悟新線投運于1989年，是大悟縣公司的重要供電線路之一。歷史上110 kV悟新線曾發(fā)生覆冰和導(dǎo)線舞動，也曾發(fā)生雷擊故障。近年來，110 kV悟新線多次因故障停運。

2 國內(nèi)在線監(jiān)測研究概況

隨著國家電網(wǎng)公司狀態(tài)檢修工作的開展，輸電線路狀態(tài)遠程在線監(jiān)測成為輸電線路運維的重要手段。

目前輸電線路狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)存在的問題主要有：①圖像監(jiān)測方面僅限于圖片抓拍和視頻瀏覽，未對視頻和圖像進一步智能處理，未從中提取出輸電線路狀態(tài)信息；②視頻經(jīng)GPRS或3G通訊模塊實現(xiàn)遠程通訊，因是連續(xù)視頻數(shù)據(jù)傳送，流量費用較高；③輸電線路受外力破壞時，主要依靠連續(xù)視頻記錄作為現(xiàn)場記錄，預(yù)警則需專職人員實時查看視頻信息；④桿塔傾斜采用的傾角監(jiān)測因受桿塔本身振動的影響，誤差較大，不能真實反映桿塔基礎(chǔ)失穩(wěn)的真實狀態(tài)；⑤輸電線路在覆冰條件下的舞動沒有建立模型來預(yù)測產(chǎn)生的危害。

本項目主要在現(xiàn)有輸電線路狀態(tài)在線監(jiān)測技術(shù)基礎(chǔ)上，在提高可靠性、實用性和有效控制成本的前提下解決上述問題。

3 在線監(jiān)測綜合平臺應(yīng)用前景

在線監(jiān)測綜合平臺應(yīng)用前景主要有：①建立110 kV悟新線線路舞動、覆冰仿真模型，采用現(xiàn)場實測數(shù)據(jù)，擬合和修訂輸電線路舞動及覆冰模型以及模型中的參數(shù)，提高模型的精度。根據(jù)中、短期氣象預(yù)報，可以對輸電線路覆冰情況進行預(yù)警。②解決輸電線路走廊火焰煙塵預(yù)警，在輸電線路跨越農(nóng)田耕地、山火頻發(fā)、煙花爆竹燃放的地區(qū)，減少走廊火焰煙塵引起的事故。③輸電線路基礎(chǔ)開挖、礦區(qū)采空、滑坡、泥石流等原因引起的基礎(chǔ)失穩(wěn)，在受到線路覆冰或大風使桿塔動態(tài)載荷增加時，桿塔會破壞性傾斜甚至傾覆。基于輸電線路塔線系統(tǒng)動力學數(shù)據(jù)檢測和分析的方法能有效解決該問題。④本項目采用的技術(shù)能在破壞發(fā)生之前發(fā)出預(yù)警，并在外力破壞過程中通過視頻或照片記錄現(xiàn)場，為事故后的責任分析提供翔實的佐證。⑤在防雷、污穢在線監(jiān)測方面，運用現(xiàn)在較成熟的技術(shù)進行二次開發(fā)，集成到本項目中，能有效解決輸電線路雷擊隱患，并實現(xiàn)污穢程度在線監(jiān)測。⑥本項目采用高性能和較強的數(shù)字信號處理能力的嵌入式計算機系統(tǒng)作為現(xiàn)場主機，實現(xiàn)主機直接運行視頻處理和振動信號分析，直接得出預(yù)警輸出。

4 具體實施方案

4.1 智能化監(jiān)控主站研制

采用數(shù)據(jù)庫及SVG、CIM實現(xiàn)系統(tǒng)圖模一體化建模，并開發(fā)監(jiān)控數(shù)據(jù)的高級分析功能以及與SG186系統(tǒng)接口等。

4.2 智能化監(jiān)控終端研制

現(xiàn)場嵌入式計算機系統(tǒng)具有多路視頻輸入、視頻本地存儲、作為現(xiàn)場監(jiān)測傳感器上位機等功能。實現(xiàn)桿塔周圍視頻數(shù)據(jù)采集和架空線路通道視頻數(shù)據(jù)采集，并根據(jù)上位機發(fā)來的指令，通過無線通訊模塊將視頻數(shù)據(jù)傳送到監(jiān)控中心。

數(shù)字視頻監(jiān)控是指經(jīng)前端視頻采集設(shè)備采集監(jiān)控現(xiàn)場的視頻信息并進行數(shù)字化處理，然后經(jīng)傳輸網(wǎng)絡(luò)將數(shù)據(jù)傳送至后端顯示設(shè)備， 供監(jiān)控人員決策、反應(yīng)。數(shù)字視頻監(jiān)控主要實現(xiàn)以下功能：①遠程監(jiān)控中心視頻點播。操作人員可根據(jù)需要實時點播視頻和終止視頻瀏覽、傳輸和存儲，也可設(shè)定相應(yīng)功能的工作時段。②監(jiān)控中心云臺控制。監(jiān)控中心可控制云臺轉(zhuǎn)動，設(shè)置攝像頭巡航路徑和周期等。③根據(jù)振動分析結(jié)果和圖像視頻識別，決定是否啟動主動視頻傳輸和存儲視頻信息。④晝夜智能識別。自動識別白天還是晚上，決定是否開啟攝像頭。

4.3 覆冰圖像檢測

采用邊緣檢測算法解決輸電線路覆冰厚度的可靠檢測問題，通過攝像頭拍攝，將圖像經(jīng)過灰度處理、圖像微分銳化處理、二值化處理后，可得到冰的邊緣。

4.4 導(dǎo)線舞動圖像識別與建模

4.4.1 導(dǎo)線舞動建模

導(dǎo)線舞動的三自由度模型不僅考慮導(dǎo)線覆冰特性、結(jié)構(gòu)參數(shù)以及流固耦合的影響，也考慮垂直、水平及扭轉(zhuǎn)振動之間的耦合關(guān)系，較全面地反映導(dǎo)線舞動的特性。通過現(xiàn)場視頻記錄的線路覆冰、舞動圖像可用于擬合三自由度模型中的計算參數(shù)，提高模型的準確性。

4.4.2 導(dǎo)線舞動的計算機仿真研究

根據(jù)氣象預(yù)報和在線監(jiān)測數(shù)據(jù)，結(jié)合導(dǎo)線覆冰舞動模型，可算出線路舞動關(guān)鍵特征數(shù)據(jù)，例如舞動的最大振幅、覆冰厚度、導(dǎo)線張力等。當計算預(yù)測結(jié)果超過禁戒值時，給出報警信息。

4.5 火焰煙塵檢測

本項目采用基于圖像處理的火災(zāi)監(jiān)控方法。通過高精度的CCD 圖像傳感器采集現(xiàn)場的視頻，并在嵌入式計算機系統(tǒng)中采用圖像處理技術(shù)對火焰煙塵圖像進行識別。

4.6 振動檢測與動力學分析

本項目提出使用非線性動力學分析輸電線路桿塔特性，獲取其基礎(chǔ)失穩(wěn)判據(jù)。通過對檢測信號獲取桿塔固有振動信號，然后根據(jù)桿塔固有振動信號的變化來分析桿塔基礎(chǔ)的穩(wěn)定性及外力變化，從而有效獲取失穩(wěn)判據(jù)。

4.7 輸電線路防雷監(jiān)測

記錄線路遭受雷擊數(shù)量，并使用無線技術(shù)傳輸?shù)街悄鼙O(jiān)控終端系統(tǒng)。

4.8 絕緣子污穢在線監(jiān)測

利用泄漏電流沿面形成的原理，在絕緣子接地側(cè)通過引流卡或電流傳感器在線實時監(jiān)測泄漏電流，通過無線傳輸將數(shù)據(jù)傳輸?shù)街悄芑O(jiān)控主站。

4.9 電源系統(tǒng)設(shè)計

在桿塔監(jiān)控系統(tǒng)中，電源系統(tǒng)由多個部分構(gòu)成，間歇性工作系統(tǒng)功耗較低，加入儲能元件實現(xiàn)不工作時充電，工作時再放電。對桿塔上監(jiān)控系統(tǒng)而言，其功耗主要由視頻處理和系統(tǒng)控制核心板卡、3G無線通訊模塊、振動傳感器和無線通訊模塊等組成。由于桿塔上各個部分功耗較高，且為核心板卡持續(xù)供電時功耗較大，為此，供電采用太陽能電池板配合可充電鋰電池方式供電。

5 結(jié)束語

上述各功能模塊已有成熟產(chǎn)品，實施較為方便。110 kV悟新線安裝在線監(jiān)測平臺后，對線路可能發(fā)生的各類故障情況進行預(yù)測和在線分析，通過在線監(jiān)測，逐步消除山區(qū)輸電線路故障隱患。

〔編輯：王霞〕

Abstract： According to the health of the mountains of transmission lines， transmission lines typically selected as the research object， all kinds of fault conditions. Combined with the on-line monitoring technology forecasting and online analysis， integrated online monitoring platform， and gradually eliminate risks through the mountains transmission line fault-line monitoring.

Key words： transmission line； failure prediction； line monitoring； intelligent monitoring