激光雷达在输电线路巡线中的应用

屈年赦，白晶石，曹铁军

(1. 中国能源建设集团辽宁电力勘测设计院有限公司，辽宁 沈阳 110179；2. 承德和益电力工程劳务有限公司，河北 承德 067000)

0 引言

近年来，伴随着我国经济建设的快速发展，用电需求高速增长，对电网建设的需求日益强烈，电网规模的快速扩张给电力巡检带来极大的挑战。对已经建成的输电线路定期进行巡检，及时发现和排除线路走廊中的安全隐患，确保电力的安全输送，已成为电网运营维护管理部门的一项重要工作。

无人机搭载激光雷达技术因其高效灵活、作业周期短、成本低等特点广泛应用于电力工程勘测设计工作中。文章旨在研究将无人机雷达技术应用在输电线路巡检中，获取真实点云数据，通过三维激光点云软件数据处理，以电力走廊内的关键对象电力线与电力塔为核心，发现输电线路设施设备异常和隐患，提示危险排查区域，检测建筑物、植被、交叉跨越等对线路的距离是否符合运行规范，为输电线路监护人员提供决策数据，维护电力网络安全。

1 传统输电线路巡线与激光雷达技术的对比分析

1.1 传统输电线路巡线技术面临的问题

传统的电力线路巡线作业需要人工翻山越岭、穿越茂密森林，由于野外常常要面临所处地形复杂，自然环境恶劣等问题，特别是遇到紧急故障或异常天气条件下，维护人员需要乘坐地面交通工具或徒步行走，利用普通仪器或肉眼逐级逐塔来巡查设施、目测并计算弧垂到树顶距离，利用传统人工的电力巡线方式存在巡线时间长、工作条件艰苦、劳动强度大、效率低、危险系数大、定位精度低等问题，同时人工巡线还存在很难判断线路走廊中地物到线路的准确距离，也无法快速分类整理各种隐患等情况，所以人工巡线已不能适应现代化电网建设发展的需要。

1.2 激光雷达应用于巡线的优势

激光雷达扫描测量系统具有集成度高、质量轻、数据精度高、运行成本低、操作维护简单等特点。无人机搭载激光雷达可以获取真实、高精度激光点云数据，电力线具有较强的延伸性，通过雷达发射系统发送激光回波到电力线、电力设施、植被、地表构造物，经目标反射后被接收系统收集，从而获取目标的三维坐标，并最终完整提取电力线点，重建三维电力线走廊，在数字地面模型和高分辨数码影像支持下，实现高效率、高精度对已建线路的危险点巡线检查、分析线路交叉跨越物对线路距离是否符合运行规范，这种技术带来了传统测绘手段所不具备的作业模式和技术优势。无人机搭载激光雷达技术成为电力巡检发展的新方向。

2 激光雷达技术应用于线路巡线的工作原理

本文通过无人机搭载激光雷达技术对辽宁省某500 kV输电线路进行电力巡线演示飞行，利用激光雷达发射系统发射出激光，激光光束遇到物体后，引起散射，经目标反射后被接收系统收集，通过测量反射光的运行时间计算出发射器与目标的距离，获得线路及周边目标物的空间定位，快速采集线路走廊高精度三维激光点云数据。激光雷达点云数据，每一个点都包含了三维坐标信息、颜色信息、反射强度信息、回波次数信息等。通过激光雷达软件处理点云数据、分类点云成果，可构建三维电力走廊模型，获得高精度三维线路走廊的地形、地貌、地物和线路设施的空间信息[1]，分析线路通道内安全隐患和异常，及时为巡线人员后期处理隐患提供数据支持。

3 激光雷达巡线输电线路的流程及方法

3.1 航线规划

激光雷达系统具有一定的随机性，数据采样不能保证在关键地形点采样。合理的航向规划对数据质量十分重要，应考虑送电线路走廊地形和地貌情况、点云密度、精度要求、激光有效距离和飞行安全，确定好飞行速度、高度、激光脉冲发射频率、航带宽度和重叠度，确保航线按预定计划飞行，避免产生数据漏洞。本次巡线的线路沿线地形起伏较大，以丘陵和山地为主，地貌上植被比较茂密，如图1所示。由于植被叶面间的空隙很少，激光雷达脉冲波穿透植被的概率会大幅度下降，应增加单位面积内脉冲的密度，降低飞行高度，扫描角减小，降低飞行速度提高单位面积内的点云密度。

图1 500 kV线路地形地貌情况

为保证电力线为中心的区域内有足够的点云密度，在保障安全飞行的前提下，选择在树木落叶后、可见度较好的秋季，采用固定翼往返数据采集，从而保证点云精度优于10 cm、激光点密度优于30点/m2。在整个作业区域内，飞行速度尽可能保持一致。具体飞行参数设置见表1所列。

表1 飞行参数设置

3.2 外业数据采集

激光雷达传感器整个工作原理流程依次为发射激光脉冲、记录回波讯号、距离测量、检索平面位置和计算回波位置。激光雷达对输电线路周围环境进行飞行扫描，发射出的激光束遇到电缆、杆塔或者树木，信号返回探测器，被扫描对象的空间位置即可确定。在树木茂密区域也可获取足够的地面点数据，在记录多个激光回波信号时，通过对不同回波所收集到的信息进行提取和处理，能同时获得树冠底部的地形信息和树高信息。扫描的结果即是点云数据，由大规模海量的采集点组成，每个采集点都带有三维位置、反射率和纹理等信息，用此数据进行成像处理后，就可得到精确的三维立体图像。

3.3 内业数据处理

通过外业航测，在获得大量高分辨率影像的同时，也采集到了高精度的三维点云数据，为获取线路走廊的精确三维地形、重建线路走廊模型，需要对数据进行点云数据预处理、点云分类与电力线提取。

3.3.1 数据预处理

激光雷达采集到的原始数据包括地面基站全球定位系统(global positioning system，GPS)观测数据、机载系统GPS数据和惯性测量单元(inertia measurement unit，IMU)数据，即定位定姿系统(positon and orientation system，POS)数据、激光测距数据和影像数据；对原始数据进行处理生成三维点云数据。

将原始POS数据分离计算，提取机载GPS数据、IMU姿态数据和辅助传感器数据。将提取的机载GPS数据与地面GPS基站采集的数据进行差分解算和拟合，修正机载GPS观测值，得到曝光摄影机投影中心正确的GPS定位坐标。然后将精确的GPS定位数据、IMU姿态数据和辅助传感器数据联合解算、集成，得到精确的6个外方位元素和平滑最佳估计航迹点数据。设置大气校正、角度校正、扫描仪改正、定位定姿偏移以及高程偏差等参数，得到激光点云数据。

对点云数据进行粗差探测，剔除高程异常点及独立点；运用校验参数对姿态角和高程偏移量进行校正，修正IMU和激光扫描仪相对姿态导致的微小变化；进行一定角度的重叠区裁剪以保证得到密度均匀的激光点区域和精度较高的点云。本工程共布设4个基站，间距约10 km，布设在飞行覆盖区域内，数据预处理完成后，采用控制点检查的方式检查点云数据的精度。根据轨迹数据预处理，GPS卫星观测情况良好，轨迹平面位置精度优于3 cm,高程精度5 cm，姿态角侧滚角和俯仰角优于3‰，航向角为13‰，满足电力巡线轨迹精度的要求。

解算出的电力线点云数据如图2所示。

图2 电力线点云数据

3.3.2 点云分类与电力线提取

海量的点云数据在激光雷达处理软件中依次经过点云去噪数据分类后，按照不同地表物体的反射特征和形状特征进行点云区分、滤波、数据抽稀，完整地提取出输变电线路走廊中的电力线、导地线、道路、交叉跨越物、杆塔、地面、建筑物、植被等信息。确定表达地面真实形态的地面点云，再对电力线进行曲线拟合，形成连续、完整的电力走廊[2]。经过点云数据处理并形成三维立体图像的的单回路和双回路杆塔点云数据构成三维立体图像如图3所示，变电站点云数据如图4所示，变电站终端塔点云数据如图5所示。

图3 标塔点云数据

图4 变电站点云数据

图5 变电站终端塔点云数据

在点云分类完成后，应进行分类质量检查，一般采用目视检查的方法，检查点云分类是否正确、地面点云表面模型的连续与光滑、分类结果是否与影像范围一致。如果必要，应采用人工编辑的方式对分类错误的点重新进行分类。

3.4 数据分析

在点云分析软件中点云数据经过滤波后，利用分类后得到的地面点云数据构造成狄洛特三角网，经过三角网内插，生成高精度的数字高程模型(digital elevation model，DEM)，实现线路走廊三维地形还原。在三维模型中进行线间距离以及地物至电力线间的距离测量，判断导线与建筑物、植被、交叉跨越等净空距离是否符合运行规范和安全运行要求。及时发现线路跳闸、放电痕迹、鸟巢类故障等输电线路设施设备异常和隐患，提醒工作人员进行故障排查与评估。树障隐患点如图6所示，隐患点分析结果见表2所列。

图6 树障隐患点

表2 隐患点分析结果

根据气象观测和电力线路运行经验，在入冬或初春季节，当气温为-5～0 ℃之间、风速为1～15 m/s时，如遇浓雾、降雨等情况，空气湿度超过85%，将在导线表面产生以雨凇为主的覆冰。如果气温持续降低，则在雨凇外部继续产生混合凇，温度下降至-15～-8 ℃时，其余气象参数若不发生变化，还会继续生长雾凇。特别是在地势高低不平，空气潮湿，受寒潮的影响，电力线路很可能遭受大面积覆冰危害。激光雷达巡线技术有助于进行风偏、高温、覆冰等模拟分析，查找最大危险点。

4 结语

激光雷达巡线可以更高效、便捷地发现输电线路走廊内的线路故障和安全隐患，这是传统人工巡线作业所不具备的，激光雷达技术正逐渐成为输电线路优化设计、保障输电线路安全可靠运行的新手段。本文以激光雷达扫描系统在线路巡线为例进行阐述，从整个作业流程上，包含外业数据采集，内业数据处理、危险点安全距离快速检测，建筑物、植被、交叉跨越的净空距离分析，其巡检数据的有效性和准确性满足于输电线路维护的要求。激光雷达巡线飞行周期短，获取信息丰富，缩减了线路巡线的工作周期和人力的投入，提升了巡线工作效率，提高了线路维护单位的经济效益。