基于物联网技术的覆冰舞动综合监测装置设计

2023-11-19蔡光柱李军辉倪康婷郑鹏超王志兴王力学

电力安全技术 2023年8期

蔡光柱，李军辉，倪康婷，郑鹏超，王志兴，王力学，王阳

(北京国网富达科技发展有限责任公司，北京 100070)

0 引言

目前，国内输电线路的覆冰舞动现象十分普遍。受温度、湿度、冷暖空气对流、强风、微气候等多因素影响，线路覆冰和积雪会导致其机械和电气性能急剧下降，引起覆冰舞动现象，造成杆塔倾斜甚至倒塌、线路断线以及绝缘子闪络等重大电力事故，给国家电力设施造成重大经济损失，严重影响电力系统的安全稳定运行。

对于输电线路的覆冰舞动现象，传统的人工巡线、观冰站等监测方法不仅效率低、费时费力，而且监测精度无法量化，不利于实现数字化运维管理。从现有的覆冰舞动监测装置运行情况来看，当前的测量方式主要有称重法监测、模拟导线监测、图像监测、光纤光栅监测等，传统方法是通过测量拉力与倾角获得导线冰荷载，进而计算覆冰质量和估算覆冰厚度，在计算过程中对模型参数的处理会大大影响结果的精度。

现有基于拉力的等值覆冰监测需要解开绝缘子串，施工复杂，劳动强度大，存在安全风险；模拟导线覆冰监测易受导线材质、风速、风向等影响，易导致监测数据异常。现有的覆冰监测系统均采用太阳能供电，经常出现供能不足导致设备无法正常工作的情况；舞动检测仪采用高能电池供电，更换电池困难，存在施工风险；覆冰舞动图像监测面临更严重的问题，由于摄像机采用间隙上电工作模式，镜头极易结冰导致无法拍到现场的覆冰舞动情况。

综合来看，视频或图片是覆冰舞动现象监测最直观的手段，辅助图像识别技术能较好地实现覆冰监测。据国网湖南省防灾减灾中心统计，图像类覆冰舞动监测装置较其他几种方式的监测效果要好，因此，急需开发一种覆冰舞动综合监测分析装置，以解决现存的监测难题，满足超(特)高压输电线路运检工作需求。

1 覆冰舞动综合监测分析装置

覆冰舞动综合监测分析装置主要由图像采集模块、舞动报警模块、在线取能模组、通信模组、控制主板等部分组成，其架构设计见图1。该装置安装在特高压交流输电线路导线上，采用在线取电模式；在本地通过同步串行通信协议(serial peripheral interface，SPI)、无线LoRa模块与现场各类传感器进行信息交互，实现感知层的通信汇聚和边缘计算。

1.1 硬软件配置

1.1.1 硬件配置

装置基于国产化低功耗SoC芯片，内置视频采集模组、2TOPS低功耗AI加速器，可控制模组处理图像采集模组所采集的导线图片信息，可精确算出覆冰厚度和舞动强度，解决原有装置测量不准确的难题，同时满足低碳要求。为防止镜头被冰覆盖后完全无法监测导线覆冰的情况，摄像机镜头采用高分子有机薄膜加热技术，CPU可根据现场的环境温湿度进行加热防冻操作，彻底避免了冬季镜头积冰的可能。采用超低功耗芯片处理电路设计，引入电源管理技术，可实现全天候监测，与现有覆冰监测系统相比大大提高了图像监测功能的稳定性、可靠性。

1.1.2 软件配置

装置内置了AI图像分析能力，可对导线覆冰舞动进行舞动强度监测和覆冰厚度测量；对通信数据进行了加密技术研究以防数据泄露，满足国家电网对数据传输安全的要求；微气象传感器准确测量导线附近的环境参数，为覆冰舞动模型计算提供更准确的参数，结合杆塔倾斜监测装置、三轴加速度传感器，实现输电覆冰舞动场景下监测类传感器的数据联动，为图像识别覆冰舞动提供数据支撑；通过无线网络或北斗短报文的传输方式向中心站发送覆冰舞动监测图像、传感器和状态信息等数据，具备定时拍摄、召回拍摄两种工作方式。当相关信息超过设置的阈值后，平台会自动向用户推送覆冰舞动状态预警信息，实现覆冰舞动的实时监测预警。

1.2 覆冰厚度图像识别算法设计

图像视频终端模块对设备视频、图片数据流接入后，调用设备本地计算资源进行解码，同时对输电线路覆冰厚度进行边缘AI图像识别，实现基于深度学习图像识别的输电线路覆冰厚度识别，其工作流程如下。

1) 启动采集温度传感器数据供电开关，判断是否需要启动加热，接收、解析物联网管理平台下发的配置管理信息、视频实时操作命令。

2) 控制加热模块供电，按照ONVIF/RTSP协议或GB/T 28181—2022《公共安全视频监控联网系统信息传输、交换、控制技术要求》连接到摄像机。

3) 启动摄像头模块供电开关，拍摄导线图片；同时，加速度传感器采集数据、启动舞动算法，处理加速度传感数据。

4) 将H.264/H.265视频流解码成YUV原始图像；按照业务后台配置的间隔周期，对解码后的YUV视频数据进行图片抽取。

5) 启动AI加速器，对预处理后的图片进行AI分析计算，获取导线覆冰分析结果。

6) 启动通信模块，拨号连接后台成功后发送识别后的图片生成结构化数据、报警信息，并将处理后的数据推送至远程媒体接口模块；控制通信模块、主控模组进入待机模式。

基于图像识别的覆冰厚度算法可以做成APP置于覆冰舞动综合监测分析装置主板中，为了更准确地测量导线覆冰厚度，采用可生成深度信息的摄像头模组进行图像采集。模组拍摄多张具有位置偏差的图片传输至主控模块，由主控模块计算获得图像深度信息，可有效地去除背景，完成输电线路导线覆冰厚度计算。

针对输电线路导线覆冰图像各种噪声的影响、图像灰度级交错、对比度低的复杂环境，进行输电线路覆冰厚度图像识别方法研究，提取覆冰输电线路的边缘，再利用霍夫(Hough)变换直线检测得到覆冰导线边缘，并通过所检测的两边缘直线相应位置距离的像素值与实际几何距离的对应关系，求得输电线路导线覆冰厚度。

1.3 在线取能模组设计

装置正常工作时最大功耗(覆冰监测、舞动监测、镜头加热、数据接收、通信等)可达7 W，依靠太阳能充电难以保证设备长时间全功率工作，为防止镜头被冰覆盖后完全无法监测导线覆冰的情况，采用高效交流感应取电技术进行供电。该方式取电功率大，适合不同电压等级的负荷线路，有效解决了覆冰期间监测系统供能不足的难题。为保证在导线突然停电状态下设备正常工作，蓄电池备用容量需根据功耗进行选择，保证设备持续工作时间不低于8 h。

输电线路电流为30 A，电源输出为12 V,45 W；具备蓄电池自动浮充电能、过压保护、欠压保护、过流保护等管理功能，并具备根据温度变化自动调整充电电压的功能；具备电量与负载分级管理以及调整监控装置工作模式的功能。根据当前输电线路负荷情况，按其重要性分级切断负载；具备对蓄电池电量、电池电压、充电电压、充电电流、负载电流、工作温度等供电电源状态的监测功能。

1.4 舞动监测模组设计

舞动监测模组汇集现场微气象装置采集数据，如果达到触发舞动采集的条件，便开启导线舞动采集流程，否则进入休眠模式。舞动监测模组依次读出x、y、z坐标轴加速度值和角加速度值。首先，利用电路中的低通滤波器去掉异常的波形数据，利用多次均值法对采集到的加速度值进行数字滤波处理；其次，对角加速度值进行预处理，经过四元素算法转换成加速度值，再利用均值滤波和最小二乘法，经过二次积分，将加速度值转换为舞动位移值；最后，对采集到的舞动监测数据，经过快速傅里叶变换算法得到导线舞动特征量频率和幅值等，导线舞动特征量经过校正后发送到控制主芯片，当超过舞动设定阈值时，将触发导线舞动报警信号，进而实现对导线舞动现象的实时监测。

1.5 通信模组设计

目前，我国特高压输电线路往往要经过偏远地区，甚至是无人区，为保证设备监测数据及时传输，不发生数据丢失、中断等现象，通信模组采用4G或北斗短报文双通信模式。北斗短报文主要用于偏远地区通信，具备消息发送功能，且不需要基站作为消息载体，可在无基站信号地区完成消息收发。

北斗短报文系统采用双向短报文通信功能，芯片高度集成，其中短报文、基带、射频、天线以及主控板集成为一体，芯片体积小、功耗低，外壳采用防水设计，满足IP66级标准和野外使用环境。

2 应用验证

2.1 后台微应用

目前，覆冰舞动监测装置接收数据较为单一，导致计算模型准确度不足，进而影响最后的计算结果。因此，研究基于图像识别的覆冰舞动数据联动技术，覆冰舞动综合监测分析装置主板作为边缘物联代理模块，可以接收气象传感器、温度传感器、杆塔倾斜传感器等设备的实时采集数据；综合各类传感器数据，开发基于图像识别的覆冰舞动数据联动APP，纳入覆冰舞动综合监测分析装置，实现导线覆冰厚度测量、舞动监测预警等功能，以及后台可视化展示、数据联动、舞动预警等功能，可提高覆冰舞动监测的展示效果及精确度。

覆冰舞动综合监测装置数据流程如图2所示。