基于三维激光扫描技术的输电通道隐患排查效率分析

孔 韬，苏 毅，李小来，王伟东，杨世强

（国网湖北省电力有限公司检修公司，湖北 武汉 430050）

0 引言

输电走廊内的超高树障距线路净空距离不足时，易引起跳闸等责任性事故，精准掌握输电通道内的树障，是输电运维人员的重点和难点工作。传统的树障检测通常是基于人工巡查的方式实现，输电运维人员到现场测量输电线路到树木的距离并记录下来，一旦超过安全距离，则视为存在树障隐患［1-2］。随着无人机、激光等技术的逐步成熟，在无人机上搭载激光设备，可以准确测量导线到导线下方地物的距离。人工巡视、激光扫描两种树障排查方法如表1所示。

表1 人工、激光树障排查简介Table 1 Introduction to manual and laser tree barrier troubleshooting

目前已有学者基于激光雷达开展了树障检测研究［3］。毛强提出基于机载激光雷达数据的输电线路树障检测方案，该方案可以有效检测出树障点，但并未提及巡视效率［4］。阮峻等提出基于固定翼无人机激光雷达点云数据的输电线路三维建模和树障分析方法，但并未与人工巡视进行对比，利用大数据验证激光扫描的优势［5］。

随着输电行业的发展，无人机在电力行业的应用越来越广泛［6-30］，已有不少学者对无人机激光扫描排查输电通道隐患进行了研究，但并未有实际应用数据验证激光扫描树障在效率、精准度、经济性等方面优于人工巡视，有必要对其进行分析。本文以500 kV峡都线为例进行分析，500 kV峡都线（三峡右岸电厂-宜都换流站）分为一二三回线路平行排列，多分布于山区。一回123 基杆塔，全长59 km；二回125 基杆塔，全长58.7 km；三回137基杆塔，全长59.9 km，线路走向如图1所示。

图1 500 kV峡都一回线路走向图Fig.1 500 kV Xiadu primary circuit route

对于人工巡检和激光扫描，从工作成本、准确度（净空、面积、位置）等角度进行定量分析。

1 人工、激光排查隐患成本对比

1.1 总体巡视情况分析

本文选取500 kV 峡都线2020 年人工全线排查通道隐患数据，与2021年激光扫描排查通道隐患数据作为数据来源进行分析，如表2 所示。对总体巡视情况的数据分析，其意义在于探讨使用无人机排查树障是否能够降低人力成本、降低车辆使用频次，本文以此两组数据为基准进行分析，完成全线树障排查的总体情况图，如图2所示。

表2 树障隐患排查数据来源情况Table 2 Data source of tree barrier troubleshooting

图2 500 kV峡都线树障排查统计数据Fig.2 Statistical data of tree barrier troubleshooting of 500 kV Xiadu line

由图2 可知，激光扫描的出勤总人数降低为人工巡视出勤人数的18.1%，用车总数降为人工出勤数的35.7%，完成整条线路的树障排查工作，人均出勤天数降为人工排查的71.4%，平均用工量（出勤人数），降为人工巡视的25%，平均用车量降为人工巡视的50%。

由此可知，完成同样的工作，使用无人机激光扫描树障可以减少用工、用车总量。

2.2 单次巡视情况分析

本文随机分别抽取某一日人工树障排查、激光扫描的工作任务进行分析，判断其用工成本，分析单次巡视情况的意义在于，无人机激光扫描是否增加了运维人员的单日工作量，巡视任务如表3所示。

表3 某日树障隐患排查工作任务表Table 3 Troubleshooting tasks of tree barrier hazards on a certain day

对此两组巡视任务及巡视数据进行分析，得出数据如图3所示。由图3统计数据可知，开展激光扫描，室外作业时间减少了34%，但室内工作时长增加了5倍，工作总耗时增加了9.1%，总体来说，工作强度有所下降，无人机激光扫描单次树障排查档数增加为人工巡视的4.25倍，巡视效率提升387%。

图3 500 kV峡都线单日树障排查数据统计图Fig.3 Statistical diagram of single day tree barrier troubleshooting data of 500 kV Xiadu line

由分析可知，使用无人机扫描树障，作业人员工作单日总耗时稍有增加，但室外总耗时却有减少，在提高工作效率的同时，使用无人机排查树障，不会增加单个作业人员单日工作强度。

2 人工、激光排查隐患准确度对比

2.1 数据报告对比分析

本节对人工巡视树障统计表与激光扫描树障报告进行对比，通过对比得出结论。在对500 kV峡都线开展人工排查输电通道隐患工作中，宜昌运维分部输电运维四班共计发现、核实树障154处，记录资料（部分）截图如图4所示。

图4 500 kV峡都线人工巡视树障统计表截图Fig.4 Screenshot of manual inspection tree barrier statistics of 500 kV Xiadu line

在对500 kV峡都线开展无人机激光扫描后，宜昌运维分部无人机巡检作业班共计发现、核实树障281处（如图5），发现人工未发现树障156处，均位于大档距中央等难以观察位置，记录资料示意图如图5所示。

图5 500 kV峡都线激光扫描数据截图Fig.5 Screenshot of laser scanning data of 500 kV Xiadu line

通过图4、图5对比可知，图4中使用文字来描述树障位置，而图5中利用示意图和坐标点来表示树障位置，客观来说，利用示意图来表示更加清晰，但对于树障亩数、树障种类，图5中无定量表示，据调查，激光扫描截图中虽没有树障亩数，但报告表格中有具体亩数。

2.2 人工、激光排查遗漏率对比分析

本节对人工、激光排查线路通道发现树障数量进行对比，对比结果如图6所示。

图6 500 kV峡都线人工、激光排查树障数量情况Fig.6 Number of manual and laser troubleshooting tree barriers on 500 kV Xiadu line

经峡都线全线核实对比，由图6可知，激光发现树障数量比人工发现树障多82.5%，激光未发现树障占比仅为5.7%，激光扫描出多处人工未发现树障，相对于人工，可排除更多隐患。如图7所示，横坐标为峡都一回杆塔号，纵坐标、图中数值均为树障净空，人工未发现7 m以下树障1处。由分析可知，激光排查树障遗漏率更低。

图7 500 kV峡都一回人工未发现共计59处树障净空距离列举图Fig.7 List of clearance distances of 59 tree barriers not found manually in the primary circuit of 500 kV Xiadu

2.3 人工、激光扫描数据准确性分析

对于树障的准确性，最好的判断方式是对比最小净空距离，500 kV峡都线通道隐患排查中，人工、激光均发现的树障有138处，图8展示峡都一回线激光、人工测量的最小净空距离对比情况，图9 展示人工净空减去激光净空取得的差值，即人工、激光排查误差。

图8 500 kV峡都一回激光、人工发现树障净空对比图Fig.8 Comparison of clearance of 500 kV Xiadu primary laser and artificial tree barrier

由图9可知，人工与激光扫描数据对比发现，两者平均误差为1.24 m，激光扫描树障净空距离小于人工的为28处，占比为73.7%。通过分析可知，激光测距准确性更高。

图9 500 kV峡都一回激光、人工发现树障净空误差情况图Fig.9 Clearance error of 500 kV Xiadu primary laser and artificial tree barrier

3 非定量因素分析

除定量分析数据外，由于工作模式不同，其他因素很难定量分析，根据宜昌运维分部调研结果，对两种树障隐患排查方式的工作模式进行主观调查分析，分析结果如表4 所示。通过综合分析，使用激光扫描树障工作模式更受欢迎。

表4 激光、人工排查树障隐患情况对比调查表Table 4 Comparison questionnaire of laser and manual troubleshooting of tree barrier hazards

4 结语

经全文数据分析，使用激光扫描替代人工排查树障，在降低树障隐患排查遗漏率的同时，不会增加人工劳动强度，同时能提高树障净空准确率，提升运维人员巡视安全性，可进一步减少责任性跳闸发生的几率。

本文所选取案例位于山区，不同地形数据有所差异，有必要选取不同地形线路运维数据，进一步考虑树障倒伏、风偏、生长、气温、树种等动态工况，得出更全面的结论，下一步，将分析自主巡检、仿线飞行、红外测温等数据形成综合报告。