基于机器视觉技术的高压输电线路覆冰在线监测方法

金 瑜,马三龙,冯靖凯

(1.国网固原供电公司输电运检中心,宁夏 固原 756000;2.国网宁夏电力有限公司固原供电公司,宁夏 固原 756000)

0 引言

覆冰灾害是影响高压输电线路正常运行的主要因素之一,进而致使电力系统出现安全隐患。输电线路覆冰会极大地消减线路的电气与机械性能,极易导致输电线路摆动、坠落和断裂等危险事故发生。另外,线路覆冰密度与厚度超出阈值不仅影响线路覆盖区域的安全用电,还会造成电力经济损失。

为了对线路覆冰灾情及时作出预警,需采取针对性的除冰措施,目前已有多种方法通过线路覆冰在线监测实现输电系统的冰灾防治。徐志钮等[1]根据温度滞后相位原理对导线温度变化趋势进行预测,通过比较导线温度与环境温度的差值,分别对导线在覆冰状态和正常状态下的参数特性进行提取与分析,并通过构建覆冰与融冰预测模型,完成在线监测。但该方法没有考虑到导线初始温度与频移之间的关系对监测结果的影响,且缺少温度标定流程;黄欢等[2]利用弧垂测量原理分析冰荷载与导线之间的线性关系,借助覆冰厚度的数值模型,采用有限元分析软件对线路覆冰进行监测。对于模拟导线的覆冰监测,此方法属于间接测量,因此监测准确度还有待提高。

为弥补上述方法存在的缺陷,本文利用机器视觉技术设计了一种高压输电线路覆冰在线监测方法,通过获取线路双目图像,根据线路覆冰力学模型,实现线路覆冰的在线监测。

1 高压输电线路覆冰在线监测方法设计

1.1 线路覆冰力学模型建立

线路覆冰力学模型如图1所示。图1中:X轴表示线路水平方向;Y表示线路竖直方向;A、B分别表示线路的两个端点;σ0、σ1分别表示导线重力比与轴向应力值;σ2表示重力荷载;σ3、σ4分别表示H0为导线与轴向力的耦合系数与正交系数;β表示导线起始悬挂端与水平方向的夹角;H0表示悬挂终点端到地面的距离;在导线上任取一点C,该点与导线下垂最低端O的距离为H1;L1表示导线两个悬挂点之间的距离;L2表示C点与A点的距离;L3表示C点与O点的距离。

图1 输电线力学分析

在高压输电线路中,导体的长度比导体的外径大。因此,在分析中,导体的外径可以视为无穷小,导体刚度对导体弧垂的影响可以忽略不计[3]。根据这一原理,文章将导体仅在标准环境中受到的轴向应力作为已知条件,假设在导线上的任何点施加到导线负载的应力是恒定的,则该线路段的应力方程为:

σ0cosβ=σ4sinβ

(1)

文章将导线上所有点的轴向应力分解,得到水平和垂直方向的力,并且任何点的垂直力和水平力与从该点到最低点O的线路长度乘以载荷的值是相同的[4],即:

(2)

式(2)中:θ表示C点与水平方向的夹角。

当σ3/σ0值一定时,导线上随机一点的斜率会随着弧垂度的增加而增大,故可得导线斜率的变化过程为:

y0=f(x)×(L2+L3)+tanθ

(3)

式(3)中:f(x)表示线路运行状态判别函数。

假设导线上的应力是均匀的,即导线的比载荷是恒定的,悬链线上任何一点的弯矩都为0,则导线弧垂最低点的弯矩平衡公式如下:

(4)

文章在线路中对弧长作微分处理,得:

(5)

文章计算输电线长度的公式如下:

(6)

式(6)中:L表示导线弧垂长度。

在高压输电线路上,导线的长度随着负载和温度的变化而变化,从而导致弧垂上的应力变化。文章假设外部施加的拉力为α0,当前环境温度为t0,则从弹性变形和温度变形获得的线路长度变化ΔL′为:

(7)

式(7)中:l0表示档距。

文章对上式进行积分运算,得到:

(8)

式(8)中:Lx表示当前导线初始长度;t表示工作状态温度。

导线的原始长度是固定的,因此可以将导线初始长度与其随温度和应力变化后的最终长度进行转换,并与原始长度进行比较,以获得反映导线状态的方程,即输电线路的力学模型,表达如下:

(9)

式(9)中:γ0表示应力水平分量。

1.2 利用机器视觉技术实现线路覆冰监测

文章通过对线路真实坐标(x,y)赋值的方式,对其位置进行视觉立体标定。文章将左视图与右视图中某一像素点(x′,y′)按照设定基线旋转,得到线路的颜色索引参数为:

R=(RL+RR)1/2

(10)

式(10)中:RL、RR分别表示左右相机坐标。

文章利用输电线路力学模型构造图像像素点的变换矩阵Pr,如下:

Pr=G[e1,e2,e3]

(11)

式(11)中:G表示输电线路力学模型;e1、e2、e3分别表示3个左极点的方向向量。

文章通过变换矩阵对颜色索引矩阵进行分解,完成左右相机的立体校正,公式如下:

r=v0Pr+W0

(12)

式(12)中:v0表示放大系数;W0表示左右视图对应像素点的连接权重。

文章获取到双目立体矫正图片后,对图像进行轮廓提取,分割图像主体区域与背景区域,得到图片的深度信息。

下一步是计算图像的视差,基于导线轮廓,以扫描方式扫描每行像素的最左边和最右边的轮廓像素点,以获得水平像素位置差,计算公式为:

(13)

式(13)中:V表示相邻两根输电线间距;cx、cy分别表示图像主点x和y的坐标。

文章根据视差求取结果,计算覆冰线路质量。由于0 ℃时的弹性模量为53 MPa,远小于输电线路在该温度下的弹性模量,因此导体密度的增加相当于覆冰质量的增加,覆冰时线路的总重量可以表示为:

(14)

式(14)中:m1表示线路覆冰重量;m2表示单位距离线路的重量;k表示覆冰作用系数。

文章计算导线单位长度无覆冰荷载为:

(15)

式(15)中:S1、S2分别表示线路的综合弹性系数与膨胀系数。

文章根据输电线路覆冰厚度的设计标准,假设覆冰为均匀的圆柱形,输电线路的等效覆冰厚度g可利用下式计算:

(16)

式(16)中:qice表示导线覆冰荷载;ρice表示覆冰密度,通常取0.9×10-3kg/(m·mm2)。

文章通过上述分析与计算,即可实现对高压输电线路覆冰情况的监测,实时输出导线等值覆冰厚度值。

2 实验论证

2.1 实验准备

试验线受力部分长度为10 cm,最大屈服张力为259 kN。绝缘子串类型为双极性悬垂串。此次实验使用温度和湿度传感器来收集输电线路的传输信息参数,选择1 250 nm作为温度感测带,选择1 524 nm作为应力感测带。实验对位于中间测量塔之间的四条高压输电线路的结冰情况进行监测。

2.2 监测结果

监测结果表明,利用本文提出的基于机器视觉线路覆冰监测方法对测试高压输电线路覆冰情况进行监测,得到的覆冰厚度与实际覆冰值较为接近,在不同线路弧垂长度下,均能准确监测出线路表面覆冰厚度,监测误差为0～0.2 mm。因此,本文所提方法具有较高的监测准确性,可以满足实际应用需求。

2.3 监测误差对比实验分析

为进一步体现本文所提方法在输电线路覆冰监测方面的优越性能,实验将温度滞后相位原理(方法1)、弧垂测量方法(方法2)与本文方法作对比测试,对比结果如图2所示。

图2 不同方法的输电线路覆冰监测误差结果对比

测试结果可以看出,本研究方法可以提高高压输电线路覆冰在线监测的准确性,监测效果较好。

3 结语

本文以机器视觉技术为依托,获取线路双目图像,根据线路覆冰力学模型,通过识别高压输电线路状态与构建线路覆冰力学模型,计算出线路覆冰等效厚度,具有较高的监测准确度。本研究能为高压输电线路的运维管理工作提供建议与帮助。