“智慧输电技术”特约专栏寄语

特约副主编简介

马仪，教授级高级工程师，云南电网有限责任公司电力科学研究院副总工程师，主要从事一次设备试验检测、防灾减灾技术工作。近5 年来主持“大型无人机在电网灾情应急勘测中应用关键技术研究与示范”、“基于卫星技术的电网“天空地协同”巡视及风险管控研究与示范应用”、“卫星技术电力应用综合试验场构建与环境广域智能监测技术研究及应用”、“基于雷电大数据深度挖掘的输电线路雷害防护技术研究”等南网重点科技项目，参与研究项目10 余项。“电网设备局部放电检测装置可控测评技术、系统开发与应用”、“特高压直流工程人工短路关键电气量暂态分布测试技术与应用”等8 个成果获得省部级三等奖以上奖励。获得2018 年年度云南省有突出贡献专业技术人才、2020 年云南省高层次人才-产业领军技术人才等省部级荣誉。

特约专栏寄语

输电线路是电网的重要组成部分，容易受到环境灾害的影响，是电网建设、运维的痛点和难点，对智慧输电技术的需求十分突出。目前，输电线路主要采取“机巡为主、人巡为辅”的巡维方式，2019 年南方电网发布了南方电网公司卫星技术研究指导方案，标志着智慧输电要迈向更高的台阶。卫星技术、无人机技术、非电检测技术以及各类智能终端的应用，正在不断提升设备的“数字化、透明化”水平，实现对输电线路更实时、更准确、更安全地可视、可监、可控，电网的安全管控成效不断提升。智慧输电已见成效，前景可期，仍需努力。

特约专栏文章摘要

文章一摘要：针对目前电网巡视存在作业风险高、工作条件复杂、巡维频次低、部分区域无法到达等问题，云南电网以军民融合国家战略为契机，积极推动卫星技术在电网领域深度融合应用。充分利用卫星遥感技术具有重访周期短、覆盖范围广、载荷多样性等优势，在山火监测、地质沉降监测、覆冰预测、应急响应等方面均进行了系统的研究及推广应用。本文首先系统性地介绍了基于卫星技术的山火监测、地质沉降监测、覆冰预测、应急响应、缺陷识别方面在云南电网应用情况，并针对现有卫星技术在支持生产应用方面的成效进行分析，为以后卫星技术在电网领域的进一步深化应用奠定基础。

文章二摘要：闪电是引起输电线路跳闸的重要原因之一，准确的探测及预测闪电发生区域对于保障电网安全稳定运行具有重要意义。本文利用风云四号闪电成像仪（LMI）数据对云南高原地区闪电探测效果进行评估，可以得出，云顶亮温与雷电发生区域存在着相关性，并通过统计得出LMI数据探测的闪电总数为地基闪电探测的30%左右。

文章三摘要：随着多旋翼无人机在电网企业输电领域的多元化应用发展，在架空输电线路导地线缠绕异物消缺领域，基于大疆M600为基础的喷火无人机应运而生，为架空输电线路导地线缠绕异物带电或停电消缺工作提供了一种全新的作业方法。本文基于该喷火无人机在大理地区的使用情况，结合高海拔地区架空输电线路普遍特点，对高海拔地区喷火无人机应用于架空输电线路导地线异物消缺的使用条件进行了综合分析及总结，提出一套适用于高海拔地区架空输电线路使用喷火无人机进行缠绕异物消缺的作业指导意见。

文章四摘要：电网绝缘子数量多，污秽成分复杂，传统污秽测试方法耗费大量人力物力，为快速、有效地辨识其污秽程度，本文提出一种基于高光谱成像技术的线路绝缘子污秽等级识别技术。首先，利用高光谱成像仪对不同污秽等级的84支运行绝缘子样品进行图谱信息采集，进行黑白校正；其次，获取感兴趣区域（region of interest，ROI）的反射率光谱曲线，使用SG平滑预处理方法削弱噪声干扰，通过竞争性算法（CARS）提取波谱特征；同时，采用HSI分量法分析现场绝缘子不同污秽等级的图像特征，提取图像饱和度（Saturation）分量特征；结合光谱数据与图像特征参量，建立基于极限学习机（Extreme Learning Machine, ELM）的污秽等级识别模型，识别准确率可达86.1%，获取绝缘子高光谱图像各像素点的图谱信息并使用已建立的污秽等级识别模型进行分类，可实现绝缘子污秽等级的图像可视化。

文章五摘要：随着多旋翼无人机（UAV）在电力巡线作业中的应用推广，对多旋翼无人机巡检图像的信息挖掘或目标识别需求也越来越强烈。目前Fast-RCNN和Faster R-CNN利用CNN网络提取图像特征，后接一个区域提议层，优化了提取可能含有目标区域的方式并改进识别目标的分类器，使目标的检测和识别几乎实时。本文详细描述了Faster R-CNN算法流程，并在多旋翼无人机电力线巡检图像部件检测中使用，然后分别对DPM、sppnet和Faster R-CNN识别方法进行了对比分析，利用实际采集的电力小部件巡检数据构建的数据集对3种方法进行测试验证，并讨论了不同参数对识别结果的影响。实验结果表明，基于深度学习的识别方法实现电力小部件的识别是可行的，而且利用Faster RCNN进行多种类别的电力小部件识别定位可以达到每张近80 ms的识别速度和92.7%的准确率。

文章六摘要：35 kV系统多采用小电流接地运行方式，其发生故障后，故障点定位一直是研究和应用中的一个难点问题。本文首先对35 kV故障精确定位必要性进行了分析，然后介绍了当前定位技术现状及发展，最后详细介绍了分布式行波定位技术的系统组成及原理，并以实际工程应用监测到的故障案例说明了分布式定位技术实施过程。结果表明，分布式行波定位技术可以实现35 kV线路故障的精确定位。