卫星技术在云南电网应用分析

2021-03-18赵现平周仿荣马仪文刚方明马御棠黄然钱国超沈志彭晶金晶

云南电力技术 2021年1期

关键词：山火灾害电网

赵现平，周仿荣，马仪，文刚，方明，马御棠，黄然，钱国超，沈志，彭晶，金晶

（1.云南电网有限责任公司电力科学研究院，昆明 650217；2.云南电网有限责任公司输电分公司，昆明 650011）

0 前言

在卫星技术领域方面，随着遥感卫星技术的发展，其数量、分辨率、数据分析等已基本满足电网应用需求。我国在轨遥感卫星约40 颗、通信卫星25 颗，北斗系统全面上线运行，规划到2025 年达到88 颗民用卫星[1-4]。

在电网领域方面，随着电网网架结构规模不断扩大，所处地理环境复杂多变且自然灾害频发，致使电网运维工作日益困难[5-6]。目前采用人巡+机巡协同方式，存在人员作业风险高、工作条件复杂等问题突出[7]。

充分利用卫星技术具有覆盖范围广、重访周期短、应急指挥及时、基本不受气象条件限制、载荷多样性等特点[8]。2017 年初云南电网已开始了利用卫星技术开展输电线路巡视研究工作。紧接着，云南电网牵头编写了卫星技术研究专题指导方案，梳理了卫星技术在电网领域中应用场景。截止目前，云南电网已开展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、缺陷识别的研究及生产应用。

本文首先针对电网需求介绍了卫星技术在电网领域应用场景，其次介绍了云南电网基于卫星技术的山火监测、地质沉降监测、覆冰预测、应急响应应用情况及效果分析。

1 卫星技术在电网中应用分析

因卫星技术应用于电力行业具有全天候、准实时、大尺度、多载荷、高效率等特点，与传统运维模式相比，其具有独特的优势：

1）卫星监测受气象条件限制小，覆盖范围广，可以实现全天候、大尺度的监测；

2）遥感卫星载荷多样，可以实现卫星信息的多源应用，满足不同的应用场景；

3）卫星巡视频次高、应急指挥及时，且安全高效。将卫星技术的优势与电网应用需求相结合，梳理出了卫星技术能够在电网相关领域开展技术支撑工作。

在设备巡维领域方面：应用可见光、多光谱、高光谱、红外、SAR 等高分辨率影像技术，能够实现对重大导线抛股、绝缘子自爆、杆塔倾斜、外破隐患、树障等危害线路安全运行的缺陷识别。

在防灾减灾方面：基于气象卫星数据，进行提前30-60 分钟的台风风暴眼的追踪，以及陆地空间分辨率为5 km 的智能网格预报。基于卫星SAR 定期监测数据和历史数据，可开展毫米级的电力设备本身及其附近区域的地质灾害监测。

在安全管控领域方面：基于北斗地基增强系统的高精度的精密定位，可开展作业区域的三维空间模型构建和作业空间三维电子围栏构建，建立安全作业风险管控平台。

在应急指挥领域方面：将卫星遥感技术应用到输电通道灾情勘测中，借助其大范围覆盖功能，结合北斗系统的高精度、可靠定位导航服务，宏观、动态、持续的监测和记录灾害进展和态势，对地质变化、台风路径、洪水淹没地区及电网受灾情况等进行勘测，从宏观上初步估计受灾范围、受灾程度、交通运输状况等信息给应急指挥部门。

2 卫星技术在云南电网应用

云南电网充分利用卫星技术的优势，并针对当前电网亟需解决的问题开展了大量的研究性工作，并且有些工作已经支撑生产应用，本文主要介绍目前云南电网在山火监测、地质沉降监测、覆冰预测、应急响应（地震、泥石流）等应用情况及效果分析。

2.1 山火监测

山火检测主要利用遥感影像的中红外通道（MIR，3-5μm）和热红外通道（TIR，8-14μm）。使用的主要物理原理是普朗克定律、维恩位移定律和斯特潘-玻尔兹曼定律。火点是均质表面剧烈的异常扰动现象。根据斯特潘-玻尔兹曼定律，在绝对黑体的表面上，单位面积发出的总辐射能(MT)与绝对温度T 的4 次方呈正比：

其中，σ为斯特潘- 玻尔兹曼常数(5.67*108W/m2)。物体温度的微小变动会带来总辐射能的显著变化，卫星传感器通过捕捉地表辐射能的变化实现火点监测。此外，维恩位移定律指出，黑体温度T 与其辐射能峰值处波长λmax的乘积为一个常数：

高温火点像元对应的波长为中红外（λmax约在4μm 处），而常温像元对应的波长热红外（λmax约在11μm 处）。根据火点检测原理，火点检测主要通过卫星传感器的中红外与热红外的差异进行判断。

因此，常规的通过公式（3）的组合即可检测出火点。

其中，TMIR表示Himawari-8 中红外通道的亮温值（波段7,3.9μm），TMIR－TTIR表示Himawari-8 中红外（MIR）通道的亮温值与热红外通道（TIR）通道亮温数据（波段14,11.2μm）的差异值。基于阈值的野火火点检测方法中，由于温度对环境的影响，阈值的设定取决于算法，最重要的是取决于地理区域。

云南电网采用了以葵花8 号卫星数据为主、其它卫星数据为辅的策略。云南电网山火监测系统已实现了卫星数据获取、几何校正、辐射定标、云层识别、火点检测、GIS 叠加，短信推送全流程自动化完成。

2019 年1 月-6 月，卫星预警251 起山火，核实存在山火146 起，准确率为58.2%；2020年1 月-5 月，卫星预警293 起山火，核实存在山火225 起，准确率为76.8%。云南电网基于卫星技术的山火监测准确率呈现逐渐上升的趋势，为电网安全稳定运行提供了强有力的技术保障，同时不可忽略的是现在的山火监测系统存在大量的漏报情况，在后期的研究应用中，在保证准确率较高的情况下逐步降低漏报率。

2.2 地质沉降监测

地质沉降是一个很缓慢的过程，常规的监测手段很难及时有效发现，并且常规的地质沉降监测手段也只能针对极小区域进行监测，而SAR 卫星具有广域监测的优势，因此利用SAR卫星进行地质沉降监测是一种非常有效的方法。利用SAR 卫星对地面目标点P 进行重复观测，从而获得测区两幅不同时间点上的SAR 影像，将获得的两幅雷达影像对应像素的相位进行相减得到相位差就是干涉相位图的生成，这个过程就是对应像素的复数数值进行共轭相乘，如图1 所示。

图1 InSAR几何原理图

对于SAR 雷达卫星而言，其相位观测值φ仅与天线到地面目标的距离以及地面目标后向散射特性有关。通常情况下，我们会忽略天线在发射和接收信号时的相位偏移，那么SAR 影像上S1和S2时刻上一个像元的相位值可以分别表示为：

上式中r1和r2表示天线到地面目标的距离，即斜距；λ 为雷达波长；ε1和ε2为与地面目标的后向散射性质有关的相位偏移；因为SAR 是往返测量所以单程距离的系数4π/λ。后向散射系数ε 是一个随机分布的未知量，单幅影像上的相位值就没有任何作用了。我们把测区内两幅不同时间的SAR 影像相位相减却可以得到许多有用的信息。

干涉图的干涉相位值可以表示为：星载差分干涉雷达假设是两次成像分辨单位后向散射特性保持不变，即ε1=ε2，这种后向散射特性的变化是用相干性这个参数来表示的，干涉图的相位值可以表示为：

通常，两次成像单程传播的距离差（r1-r2）的范围在几米到几百米，两次成像过程中的传播斜距差由五个部分组成：

式中，φflat表示平地相位；φtopo表示地形相位；φmov表示两次成像期间目标点沿雷达视线向移动引起的相位变化；φatm表示由大气效应引起的相位；φnoise表示由噪声引起的相位。

DInSAR 技术是利用同一地区的复图像对，其中一幅是形变前的干涉图像；然后通过差分处理，来获取地表形变的测量技术。

目前常规的用于地质沉降监测的卫星主要包括高分三号、Sentinel-1 卫星、ALOS 等卫星数据，云南电网目前主要采用的Sentinel-1 卫星数据。利用SAR 卫星针对云南全省开展一次地质沉降普查工作是非常有必要的，基于2017年-2019 年Sentinel-1 卫星数据绘制了云南全省的地质沉降分布图。

图2 云南省地质沉降隐患点分布

将云南电网地质沉降隐患点分布图与35 kV及以上输电线路进行叠加得到影响输电线路设备安全稳定运行隐患点累计1510 处。除此之外，还针对特定的隐患点开展了专题分析，本文列举了两个具有典型代表的案例分析。

1）某500 kV 线N76 号塔C 相挂点处塔材变形，经测量显示N76 号塔基础A、B、C 腿基础均发生了不均匀沉降，对N76 塔的安全稳定运行造成严重隐患，调取了卫星影像。对塔基础不均匀沉降进行分析，发现了一定量级的沉降漏斗，在50 mm 左右波动，且在2020 年有持续下沉趋势，地质灾害风险很高。后续将针对此处杆塔开展迁改工作。

2）某110 kV 某线路39 号塔处发现明显裂纹，通过对2019-2020 年共计24 景哨兵卫星影响因素数据的时序分析，通过卫星监测分析，110 kV 某线路39 号杆塔附近沉降量较大且存在沉降漏斗，年沉降量超过40 mm。

图3 110 kV某线路39号塔周边地质沉降卫星监测分析

2.3 覆冰预测

输电线路覆冰与气象条件密切相关，气象条件主要包括了温度、湿度、风速、风向等，这些均会影响预测的覆冰结果[9-11]。目前通常采用回归分析是用来寻找若干变量之间的统计联系关系的一种方法，利用所找到的统计关系对某一变量作出未来时刻的估计。利用回归分析方法来分析多个气象预报因子与覆冰值之间的相互关系建立回归模型，最后通过回归模型来对未来时刻的覆冰厚度作出预报估计。

一般来说，对抽取容量为n 的预报量y 与预报因子x 的样本，假定预报量y 与p 个因子的关系是线性的，那么预报量的估计值yˆ与预报因子x 有如下关系：

其中b0,b1,…bp为回归系数。对所有的预报因子xi，若全部回归估计值yˆi 与观测值yi 的偏差最小，就认为方程所确定的预报值能最好的代表所有实测点的值，即：

就可以得到求回归系数的标准方程组，如下：

覆冰预测模型借鉴了上述多元线性回归模型，其中公式中的xi代表气象影响因子，包括温度、湿度、风速、风向等，公式中的y为预测的覆冰结果，公式中的b0，b1,…bp为回归系数，是在训练阶段，经过气象影响因子数值与预测结果的对应关系，通过统计分析得到。

在南方电网五省区范围内，云南电网也是覆冰重灾区，特别是昭通地区每年都会出现覆冰情况，提前的预测覆冰情况对融冰装置的提前配置起到了重要作用。云南电网也同步开展了基于气象卫星数据的覆冰区域预测工作。

图4 2018年某天昭通某地覆冰预测情况

2018 年12 月开始，开展昭通地区基于卫星数据的电网覆冰预测功能模块试运行。提前约15 小时发布昭通地区110 kV 及以上架空线路新增覆冰趋势预测，覆冰预测准确率为65%。图4 所示为2018 年某天昭通区域覆冰预测情况，蓝色表示存在覆冰区域。

2.4 应急响应

当发生气象灾害、地震灾害、地质灾害、洪水灾害等，云南电网决定需启用卫星应急开展灾害勘测评估时需采用卫星应急勘测的重大自然灾害包括云南省内发生的预期影响比较大的地震灾害、地质灾害、洪水灾害等，其可能对公司系统的设备、设施和生产活动造成破坏或影响。气象灾害：发生大暴雨（雪）、中度及以上龙卷风等气象灾害；地震灾害：发生5级以上地震；地质灾害：发生较大的山体崩塌、滑坡、泥石流时；洪水灾害：在大暴雨等气象灾害的作用下，发生洪水灾害的可能性较高时。