基于图像和应力的输电线路覆冰监测方法研究

赵建利 ，张晓妍，赵建坤，邓 洁，陈沛琳

（1.内蒙古电力科学研究院，呼和浩特 010020；2.内蒙古电力经济技术研究院，呼和浩特 010020；3.武汉三相电力科技有限公司，武汉 430074）

架空输电线路跨度大、走廊环境恶劣，在特殊地理地形环境下，容易造成输电线路覆冰灾害，可能引起导线舞动、绝缘子闪络、杆塔倾斜甚至断线、倒塔等重大事故，严重影响电网的安全稳定运行[1-5]。

人工巡视检测、观冰站等传统线路覆冰检测方法，存在劳动强度大、时间长，检测结果准确度不高等问题[2-3]。近年来，为降低电网覆冰事故损失，各研究单位开展了大量输电线路覆冰在线监测研究[6-12]，但现有的覆冰监测装置一般存在以下一些问题：①监测装置一般安装在铁塔上，采用太阳能供电，在覆冰期往往由于长期阴雨天气不能正常供电，导致设备无法正常工作；②图像监测的镜头也会产生覆冰，导致拍摄图像模糊不清，极大影响了图像监测的效果；③基于拉力的覆冰监测方法需要解开绝缘子串，改变原有结构，施工复杂，安全风险较大；④现有图像覆冰监测往往不能自动预警，依赖人工查看覆冰厚度，效率低。因此，研究更为优越的覆冰监测系统对提高输电线路安全运行具有重要的实际意义。

本文研究一种安装于输电线路导线的覆冰监测装置，通过输电线路高电位耦合取能和高储能锂电池相结合的方式供电，基于镜头加热技术及图像处理技术，实现高可靠性、具备自动预警功能的覆冰图像监测，同时通过内置式应变片采集导线表面应变来推算线路应力及比载，计算等值覆冰厚度，实现对输电线路覆冰的定量监测，在重大覆冰前期给出预警信息，及时采取措施消除覆冰隐患。

1 覆冰在线监测系统

覆冰在线监测系统包括覆冰在线监测装置（终端）、传输网络及主站系统。覆冰在线监测系统结构如图1所示。

图1 覆冰在线监测系统结构Fig.1 Icing online monitoring system structure

1.1 覆冰在线监测装置

覆冰在线监测装置，直接安装于输电线路导线上，采集导线表面应力、温度及导线图像等数据，通过GPRS传输至主站系统。基于导线应力监测覆冰厚度，避免了拉力法需要解开绝缘子串的安全隐患，且施工简单。通过输电线路高电位耦合取能和高储能锂电池相结合的方式供电，供电可靠性高；镜头采用接触式加热技术，基于感应能量加热防冻，保障镜头在覆冰期间的正常工作；附加红外闪光和IRCUT功能，可实现夜视功能。覆冰在线监测装置实物图如图2所示。

图2 覆冰在线监测装置实物图Fig.2 Icing online monitoring device figure

1.2 传输网络

传输网络采用GPRS及先进通信技术，具备定时采集、召回采集2种工作方式，将现场采集数据及图像信息传输至主站系统。

1.3 主站系统

主站系统对采集到的导线特征数据及图像进行处理分析，主站专家系统基于覆冰图像识别结果及应力法等值覆冰厚度计算结果，对线路覆冰情况给出监测预警。当超过设置的阈值后，自动通过手机及Web向用户发送覆冰状态预警信息。

2 在线监测装置关键技术

2.1 耦合取能和锂电池联合供电技术

覆冰在线监测装置安装在导线上，采用输电线路高电位耦合取能和高储能锂电池相结合的方式，综合电源管理技术进行充电和供电，实现不间断供电的高性能电源系统。

输电线路高电位耦合取能电源系统的工作原理是根据电磁感应原理，通过取能线圈从输电线路导线上进行空间耦合，输出交流电流，然后经过前端冲击保护电路、整流滤波电路、过压保护电路和DC-DC电压转换后对负载供电和锂电池充电。耦合取能系统框架如图3所示。

图3 耦合取电模块系统框图Fig.3 Coupled power take-off module system diagram

锂电池充、供电管理方法以高性能锂电池作为备用的冗余电源。当线路负荷电流较小时，感应取能电源不对备用电池充电，当负荷电流较高时，对备用电池充电；当线路因故障停电时，则由备用电池给负载供电。该方法可以实现感应取能电源在输电线路负荷电流较小时启动，且满足在线监测设备功率较大时能够可靠地工作的需求；当线路停电时，监测终端仍然能够在高性能备用锂电池的供电方式下可靠工作数十小时，很好地解决了现有同类产品存在的技术缺陷。

另外，采用2种不同类型的电池作为后备电源，两类电池分别在高温环境与低温环境具有比较好的特性，由电源管理模块进行冬夏模式的切换，从而保证在宽温度范围内供电系统的温度性。其控制框图如图4所示。

图4 冬夏模式电源控制示意Fig.4 Winter and summer mode power control schematic

2.2 镜头加热除冰技术

为了克服覆冰期镜头覆冰对监测效果的影响，考虑对镜头进行加热处理。现有的加热技术耗能较大，在输电线路上不具备实用性。本文提出一种基于磁芯电流感应发热的加热除冰技术，研究基于耦合电流线圈的加热器，通过结构优化和工艺参数控制实现一种适用于镜头加热除冰的线圈加热器的设计与制作，评估除冰所需的能量以及加热器的体积，使其能够满足基于导线耦合取能的覆冰监测装置，同时不影响系统的可靠性。

其基本原理是利用磁芯的磁滞损耗和涡流损耗，在导线感应电流的交变磁场下，磁芯能够通过电磁感应产生相应的磁场，通过合理选择磁芯材料的磁损参数及最大工作磁密，可以使磁芯在线路电流流过时产生比较大的热量，通过与镜头的接触，将热量传导给镜头，实现镜头的加热除冰。

覆冰监测装置镜头加热开启前后，现场拍摄图像对比如图5所示。

图5 覆冰图像对比Fig.5 Icing image comparison

3 覆冰图像识别技术

输电线路覆冰是从无冰到有冰的厚度与形态变化过程，在算法处理过程中可归并为“从正常状态到异常状态”的问题，只要算法能够有效识别异常的特性，便可实现异常的正确报警。无论监测系统所监测的场景是输电线路还是杆塔周围，当没有覆冰时，前一个时间节点和后一个时间节点采集到的图像不会发生变化，相应的各像素点也不会发生改变，前后两幅视频图像的对应像素相减之差为零。一旦发生覆冰，覆冰所在的局部区域就会产生变化，视频图像中对应区域的像素也会随之改变。此时，前后两幅视频图像的对应像素之差就不会为零，如图6所示。

图6 识别算法原理Fig.6 Identification algorithm schematic

识别算法基于图6所示的原理，对相减得到的变化区域进行识别运算，得知覆冰存在并及时报警。具体的识别算法步骤如下：

（a）设置时间间隔 Tgap（Tgap一般取 1min～30min，若Tgap过小，由于运算速度的限制，容易出现计算差错；若Tgap过大，则不能及时有效发现线路覆冰动态），循环截取两幅视频图像Pi和Pj，分别进行预处理；

（b）设置最小像素变化值Pmin，采用减法运算计算出前后两幅视频图像对应像素点的差值，统计发生改变的像素点个数，公式如下：

式中：N为总的像素改变点数。将像素点变化值大于Pmin的点赋值为1，小于Pmin的点赋值为0。创建一维数组X［N］和Y［N］，分别用于统计每个发生像素变化的点的x轴和y轴坐标；

（c）设置检验图像状态发生改变的最小阈值Nmin和最大阈值Nmax（根据视频图像采集设备的放大倍数和异常区域统计结果设置）。然后将N与Nmin和Nmax进行比较：

①当N≤Nmin时，认为图像中线路直径变化不大，不发出报警信号，直接排除干扰，避免误报警；

②当N≥Nmax时，则认为是由于视频采集设备的监测场景发生转移，或者由于其他外力因素使其颤动而导致监控视频发生较大范围的改变，也无需发出报警信号，直接排除干扰，避免误报警；

③只有当Nmin≤N≤Nmax时，才认为是监测线路覆冰状态异常，引起视频监控图像中的局部发生了异常改变，需要进行后续的报警处理；

（d）通过上述步骤检测出监控场景中的覆冰情况时，则可以初步判定线路产生了覆冰。

4 应力法等值冰厚计算技术

基于导线表面应力的等值覆冰厚度计算模型，是根据架空输电导线在不同覆冰厚度时的应力，实时输出导线等值冰厚。

导线在不同的覆冰厚度下其水平应力是不等的，随着覆冰厚度的增加其应力也随之增加。从设计标准状态下的应力计算另一不同覆冰厚度下的导线应力时，要利用2种状态下导线长度间的关系来建立它们之间的应力关系。

假设导线为理想的柔线，且具有均匀的覆冰分布载荷，可将其等价于完全弹性体单一金属线来进行应力计算。因此，如果把覆冰荷载看成是分成n个阶段逐级加上去的，则导线的应力与变形之间应满足胡克定律。

当导线因覆冰而应力增加Δδ时其长度相应伸长ΔL，有如下关系：

假设环境温度为t，导线比载为g1时最低点应力为δ1，长度为L1；当导线因覆冰比载为 g2时最低点应力为 δ2，长度为 L2，由式（2）有：

而导线长度L的计算公式为

式中：l为水平档距。将L2、L1各自的计算公式带入式（3）中，并且考虑到档距l与原状态下导线长度L相差比较小（相差千分之几），因此，令l=L，整理后得到：

已知在某个环境温度状态下比载，就可以由上式求得在此气温条件下任何覆冰厚度的导线最低点的应力。最后，根据架空输电导线在不同覆冰厚度时的应力，实时输出导线等值覆冰厚度值。

5 现场应用分析

近年来，内蒙古电网大青山地区架空输电线路多次发生严重覆冰灾害，引发地线窜移、地线支架变形、导地线短路故障，造成严重影响。

为验证本文研发的覆冰在线监测系统的功能及有效性，以大青山地区500 kV输电线路为试点，安装了多套覆冰在线监测装置。覆冰在线监测装置经塔下调试及塔上安装、调试完成后，各项监测数据及所拍摄图像能够成功传输到主站系统。覆冰在线监测装置现场安装效果如图7所示。

图7 覆冰在线监测装置现场安装图Fig.7 Icing online monitoring device on-site installation diagram

覆冰在线监测装置安装在导线上，采集导线应力等特征参数，并可对线路覆冰现场进行拍照；覆冰图像、导线的特征参数可利用GPRS传输至主站系统，主站专家系统基于导线应力计算等值覆冰厚度，结合覆冰图像识别结果给出覆冰预警。用户可通过Web、手机等方式对输电线路的状态，如在线监测装置拍摄的最新图像、等值覆冰厚度变化趋势、预警信息等进行实时监测，对覆冰程度进行直观的了解，监控人员可根据覆冰情况做好应急的措施和准备，有效减少线路冰闪、断线、倒塔等事故的发生，监测及预警信息如图8～图10所示。

图8 Web端主站系统Fig.8 Web-side master station system

图9 手机端预警信息Fig.9 Mobile phone warning information

图10 导线覆冰现场采集图像Fig.10 Wire icing scene capture image

6 结语

本文研究了一种基于智能图像识别技术和应力法等值覆冰厚度计算技术的新型覆冰监测方法，它能够在线路运行中实现自动的覆冰厚度监测和预警。

安装在线路上的图像监测装置，通过输电线路高电位耦合取能和高储能锂电池相结合的方式，综合电源管理技术进行充电和供电，实现不间断供电的高性能电源系统；通过智能图像识别技术，实现间歇性拍摄、图像分割、现场识别、实时预警，解决覆冰监测系统中大数据量传输及智能预警的问题；基于导线表面应力监测量的等值覆冰厚度计算模型，根据架空导线在不同覆冰厚度时的应力，实时输出导线等值冰厚。

本文的研究可用于对架空线路覆冰监测预警，亦可用于对线路融冰系统的自动控制，使得线路融冰系统在最佳时间投入和退出，确保输电线路的稳定和安全。