北斗在电力杆塔沉降监测系统中的应用

金福铭，段意，刘智慧，张鹏，栾俊清

( 内蒙古电力(集团)有限责任公司包头供电分公司, 内蒙古自治区 包头市 014000 )

0 引言

架空输电线路是电力系统中的关键组成部分，它们承担着将电能从生产地传输到消费者的重要角色，因此为确保可靠的电力供应，其设计、建设和维护至关重要. 这些输电线路主要组成部分包括杆塔、绝缘子、导地线和金具等，因长期暴露在大气腐蚀环境中，需要面对各种恶劣气候和环境条件，这些元件容易受到多种因素的损害，包括但不限于风雪、雷电、大气污染、机械负荷以及电力负荷的变化[1]. 外在环境因素会加剧杆塔金属结构的腐蚀减薄、焊缝开裂或断裂，造成塔身倾斜或倒塔事故，严重影响电力系统安全稳定运行，会导致严重的财产损失和人员伤亡，对社会和经济造成重大影响. 而电力杆塔地基的沉降程度，是判断杆塔金属结构是否完好的重要依据，因此对电力杆塔地基沉降程度的监测显得尤为重要. 如何有效地监测电力杆塔地基沉降，第一时间发现并处理异常现象，是我们亟待解决的问题.

1 监测方法、原理及方案

近年来，针对老旧钢管杆(架)存在的问题，出现了许多管理监测方法. 其中大多数方法侧重于传感器的应用，通过部署硬件设备来监测，例如在钢管杆(架)表面布置漆包线等方式来实施监测[2]. 然而，传统方法存在一些显著的局限性. 一是检测中存在着很多现实问题，特别是涉及到人工操作的不稳定性，此外现场作业人员也会存在着一定的人身安全隐患问题. 二是精度问题. 在精度方面，电力杆塔地基沉降监测精度也受到多种因素的影响，其中主要因素包括测量设备的精度、安装位置的合理性、监测时间和自然环境因素等. 常用的测量设备包括沉降仪、倾斜仪、变形计等，其精度与型号、品牌、使用寿命等有关. 一般情况下，测量设备的精度越高，监测精度也就越高.安装位置的选择应遵循杆塔地基的沉降规律，并考虑到测量设备的灵敏度，避免测量点受到外界影响[3].如果监测时间过短，将难以全面反映地基沉降的趋势和变化情况，监测精度也会相应下降. 因此，需要根据实际情况，制定合理的监测方案，延长监测时间，提高监测精度. 此外，自然环境因素例如地震、风、雨等自然灾害都可能对地基沉降监测产生干扰. 因此，在监测过程中需要加强现场管理，确保监测数据的准确性和可靠性.

塔基沉降监测是用于追踪支撑结构塔基的垂直位移或沉降情况的重要工作. 如果塔基发生异常的沉降，可能会对整个结构的稳定性和安全性构成威胁.特别是在钢管杆(架)受到腐蚀或损坏的情况下，它们可能失去承载能力，导致塔基的异常沉降或不稳定. 反之亦然，异常的塔基沉降也可能对支撑结构的钢管杆(架)施加不正常的压力，从而加速其腐蚀或破坏. 为解决以上难点问题，本文采取提高杆塔沉降监测精度的方式，降低现场检测人员作业难度和作业风险，将钢管杆(架)腐蚀导波检测技术、基于磁致伸缩液位计的地基沉降监测技术和北斗载波相位动态实时差分沉降位移监测技术三者有机融合，并通过使用机器学习技术，利用神经网络、支持向量机(support vector machine，SVM)和随机森林，构建模型来预测结构可能的问题或未来的行为. 将腐蚀、沉降和位移数据整合到一个综合的数据集中，以综合分析结构状态将最终的数据作为基础构建塔杆沉降监测系统，在系统中设定阈值，当数据超过这些阈值时触发警报. 首先，从腐蚀导波检测、液位计和北斗实时差分定位(real-time kinematic，RTK)系统中收集数据，数据包括声波信号的特征(如幅度、频率等)、液位计读数和北斗RTK定位结果坐标，对每个数据源进行特征提取，计算声波信号的均值、液位计读数的变化率和北斗RTK坐标变化的速度等，将来自不同数据源的特征组合成一个特征向量，可以为不同数据源的特征分配权重，以便更重要的特征对模型有更大的影响. 我们使用线性回归模型，如式(1)所示：

式中：w1、w2、w3是权重；b是偏置项. 这个线性回归模型将综合特征与结构状态的相关性建模，使用历史数据来训练线性回归模型，找到最佳的权重值w1、w2、w3和偏置项b，以最小化预测误差. 同时采用沉降监测的精度比对分析，弥补监测系统当中存在的不足之处.

输电线路钢管杆损伤检测系统，依托磁致伸缩超声导波无损检测技术、导波B扫描成像技术，为架空输电线路钢管杆结构健康安全保驾护航. 本文提出的方案主要利用磁致伸缩效应和磁致扭转效应、嵌入式自动化模块、远程控制模块、激励信号源、控制中心模块、信号放大器、噪声信号滤波、服务器数据采集等设备，实现对架空输电线路钢管杆缺陷实时高效地检测，对架空输电线路潜在危险进行预警预报. 方案的具体实现步骤如下：激励信号源发出超声波信号，传播到钢管杆内，然后通过磁致伸缩和磁致扭转效应产生回波信号. 这些信号经过信号放大和噪声滤波后，由嵌入式模块进行处理，并通过远程控制模块上传至控制中心. 控制中心可以实时监控线路杆的状态，并根据数据进行健康安全评估.

方案中采用北斗卫星导航系统(BeiDou Satellite Navigation System, BDS)设备、TPS测量机器人、温度气压仪、测斜仪、雨量计、渗压计、裂缝计、倾角仪、静力水准仪、有害气体检测仪、断面仪、环境监测仪等进行数据分析处理，旨在实现大数据变形监测信息的自动采集、存储、网络分发、综合化实时预警预报、在线评估等多项任务，实现大数据监测的信息化、多维化、实时化、网络化，使生产、安全管理，可以及时、直观地掌握监测物安全数据的实时动态. 特别需要强调BDS设备在该方案中的关键作用，它用于提供输电线路各个杆塔的精确位置信息，同时各传感器收集到的数据也会通过北斗卫星的短报文功能传输给系统服务器，形成空中通信链路，确保数据的完整与稳定. 具体而言，BDS用于提供输电线路杆塔的经度、纬度、高度等准确的位置数据，这些位置信息是整个系统的基础，与损伤检测传感器的数据融合后，帮助系统精确判断每个杆塔的状态，识别异常情况，并在需要时发出预警通知，以便及时采取行动，确保输电线路的安全性和稳定性. 而在数据传输方面北斗短报文具有快速响应、抗干扰强、设备要求低等优点，适用于野外、海上等没有网络通信信号的场景.因此，BDS在该方案中的角色是提供准确的空间定位信息，也兼顾在移动通信无法覆盖或中断的情况下，实现杆塔的远程智能监测，提高电力系统的安全性和可靠性. 它为综合分析和预警提供必要的数据支持.

该方案由模型算法和损伤检测系统两部分组成.损伤检测系统为模型算法提供基础数据，然后基于这些数据进行预测，再将预测数据与基础数据进行比对，以检测当前塔杆是否存在异常情况. 这一循环闭合的过程构建了一个完整的电力杆塔沉降监测系统.该系统的核心目标是协助进行塔杆检测工作，降低人工操作可能引发的精度误差，从而提高整体监测的精度. 通过有效的方式实现了对塔杆的实时形变监测与监管，同时降低了操作人员的工作难度和风险.

2 监测系统

监测系统组成如图1所示，主要由钢管杆(架)腐蚀导波检测分系统、北斗载波相位动态实时差分降位移[4]和基于磁致伸缩液位计的地基沉降监测分系统组成，北斗监测分系统则作为独立的比对监测系统.

图1 监测系统组成框图

在当前塔杆沉降监测系统设计中，采用了钢管杆(架)腐蚀导波检测技术和基于磁致伸缩液位计的地基沉降监测技术，前者的技术路线，对超声导波在钢管杆上的传播特性进行理论分析，是对钢管杆上局部加载产生超声导波的波场特性进行模拟仿真，深入了解局部加载是超声导波在钢管杆上的振动能量分布情况. 根据超声导波局部加载时的位移分布规律，设计专用的磁致伸缩超声导波换能器，实现超声导波的局部激励与接收. 利用改进的频域合成孔径聚焦算法，对超声导波信号进行分析与成像，得到分辨率更高的腐蚀成像信号[5]. 结合超声导波激励、接收的时序、能量要求，设计开发满足局部加载与信号接收的周向扫查超声导波电子仪器系统. 最后利用周向扫查超声导波电子仪器系统样机，对钢管杆的内外腐蚀进行扫查成像试验研究.

在电力杆塔地基沉降监测中，北斗/GNSS主要应用于高精度的位置测量，以获取杆塔位置的变化情况，进而判断地基沉降情况. 通过在杆塔上安装北斗/GNSS接收器，可以获取电力杆塔的位置信息，并实时监测位置的变化情况. 当地基沉降发生时，电力杆塔的位置会发生变化，通过对北斗/GNSS测量数据的处理分析，可以得出电力杆塔的沉降趋势和变化情况. 相比传统的监测方法(沉降仪、倾斜仪等)，北斗/GNSS具有无需接触测量、数据精度高、监测范围广等优点. 因此，它在电力杆塔地基沉降监测中具有较为广泛的应用前景. 由于北斗/GNSS测量精度受到多种因素的影响，在使用北斗/GNSS进行电力杆塔地基沉降监测时，需要根据实际情况选取合适的接收机和天线，并合理设置测量参数，以提高监测精度和可靠性[6].

电力杆塔地基沉降北斗/GNSS监测的精度主要取决于北斗载波相位实时动态差分沉降位移监测系统. 北斗载波相位实时动态差分沉降位移监测分系统通过测量北斗卫星导航信号的载波相位，并利用基准站和监测终端载波相位观测数据的双差解算，实现高精度的定位和测量. 在本文的实验中，使用了载波相位观测数据，运用RTK算法，通过实时校正卫星信号的传播延迟和大气影响，首先计算出监测终端相对于基准站的三维坐标偏差，然后再计算出监测终端精确的三维定位结果[7]. 结合实际工程需求，我们使用MATLAB构建了一种数字化输电塔架形变模型[8]，并且再结合三维坐标数据的特点，提出一种核心思想是将测量数据视为随机变量，使用概率统计方法来获得形变数据的平均分布的算法. 该算法以三维坐标数据集合，形变传感器数据集合和模型参数为输入，输出得到形变数据的平均分布模型. 算法的第一步则是对于每个测点，将三维坐标数据与形变传感器数据关联，确保时间同步，其后使用三维坐标数据集合构建数字化输电塔架的三维模型. 考虑塔架的结构和几何特性，将形变传感器的位置与三维模型中的相应位置关联，以模拟实际测量位置. 考虑形变传感器的灵敏度和方向，将形变传感器的测量值转化为实际形变量，对于每个测点经过处理，利用形变传感器数据集合进行概率统计分析，将形变数据视为随机变量，估计每个测点形变数据的概率分布，将每个测点形变数据的概率分布模型整合到一个综合的数字化输电塔架形变模型中，最后综合模型将提供数字化输电塔架的形变数据的平均分布，计算各测点形变数据分布的均值、方差等统计量来实现，将该算法结合到系统中得以持续监测输电塔架上的形变数据，使用综合模型来评估当前形变数据是否偏离平均分布. 这种方法通过有效的数据处理和实时监测机制，使输电塔塔架的形变监测能够更加及时、准确，并且适用于大规模复杂系统，从而提高了监测的有效性和实时性. 及早发现问题、采取必要的维护和修复措施，以确保输电系统的可靠性和安全性. 但是在实际检测中，检测存在很多现实困难：

1)检测效率低：由于钢管杆是一种大范围结构的被检测物，超声检测是一种 “踩点式”[9]，即检测时探头所覆盖的区域只能反映检测所在点的情况. 而要实现钢管杆30%探伤检测需要耗费的人力、物力和时间是难以估计的，对人员的技术要求专业执照，工作强度很大，工作效率较低，任务看似简单但是实际却难以实现.

2)检测不完整：由于超声检测为“踩点式”检测方式，使得检测结果置信度往往比较依赖于检测人员的操作水平和职业素养，存在极大的漏检可能性.

3)需登高作业：由于钢管杆的高度较高，一般都是10 m以上，在高度高于操作人员高度采用超声检测需要登高作业，而且往往是在线检测，故登高检测不仅会带来人力、物力和时间资源的巨大消耗，更会带来更多的人员安全隐患. 而且如果不检测高处的钢管杆，更会发生漏检情况[10].

3 数据比对

针对于当前监测系统中存在的不足之处，本文提出了沉降监测的精度比对分析. 根据实地需求进行模拟沉降监测的分析，采用以静力水准仪为标准与北斗/GNSS设备为侦测的方式，两者有机结合的地基沉降监测手段[11].

静力水准仪是一种高精度的测量工具，常用于土地测绘、建筑工程、水利工程等领域，以确定地面高程差异，它的原理是基于液体的自动水平，因此不受光线的影响，可以在各种天气条件下进行测量[12]. 通常，静力水准仪是直接安装在测试物体上，或者并立于测试物体旁的模拟立桩上，利用模块化的传感自动测量单元比较自身设定的标准值来采集比对数据，这些数据可以通过网络与计算机连接，从而实现数据采集与模型模拟. 静力水准测量具有测量精度高(通常可达亚毫米级)、自动化监测、性能稳定，实时传输等优点. 静力水准自动化监测系统通常包含多个静力水准仪、安装支架、液体联通管、数据采集系统、通信系统、后台管理软件等组成，软件可根据观测值生成相应的变化曲线，并根据工程设计值进行报警.

使用北斗对地基沉降进行监测时，必须选择一个固定(或相对固定)的基准点[13]，基准点的选择对于确保测量的准确性和一致性非常重要，根据具体测量任务的要求和精度标准来进行. 地基沉降监测的高程是以基准点为参照点得到的数据，基准点应该是稳定的，不容易受到地质变化、地震、土壤沉降或其他环境因素的影响. 如果基准点发生变化，将会影响到后续测量的准确性，但不保证后期未发生沉降，所以一些基准点需要依赖于国家或地区的正式基准点，例如测绘和地理信息系统(geographic information system,GIS)应用. 这些正式基准点通常由政府或授权机构维护，并具有法律地位[14]. 在实际的沉降监测中，我们常常遇到这样一种情况，即基准点和沉降监测点位于同一区域，并且同时经历了沉降现象. 特别是在复杂的地下工程或隧道等项目中，这种情况更为普遍.然而，传统的静力水准测量数据可能无法准确反映这种情况，因为它无法区分基准点和监测点之间的沉降. 为了提高地基沉降监测的准确性，我们采用了北斗/GNSS设备安装点作为静力水准系统的基准点. 通过这种方法，能够更有效地获取地基沉降基准点的大地高程变化数据，并用这些数据来结合多种数学模型，综合得出校正静力水准测量的沉降数据. 这种方法使我们能够更好地理解基准点的沉降规律，并对监测点的沉降数据进行修正，从而提高监测数据的可靠性和准确性.

数据采集部分通常由两个关键组件组成，分别是基准站和移动站. 基准站通常被放置在测量区域内的已知位置，而移动站则被布置在需要监测的具体测点上. 这两个站点协同工作，通过差分技术进行数据处理，可以实现高精度的位置测量和形变监测. 因为BDS采用的坐标系通常是地心地固坐标系，在地心地固坐标系中，地球的中心被定义为原点，坐标轴与地球自转轴平行. 其中三维坐标系中包含有纬度B，椭球上某点的经度与相应中央子午线的差值L，作为公式中的(B,L)，所以首先需要使用简化后的转换公式，将三维坐标转换为二维坐标系下的平面坐标(x,y)，如式(2)所示:

式中：从赤道到纬度B的本初子午线弧长在公式中以X进行表表示，也可以用公式S=R*θ表示，S表示赤道到纬度B的弧长，R是地球的平均半径，θ 是纬度B的弧度值，可以通过纬度B与赤道的夹角计算得到；卯酉圈曲率半径是N；辅助变量是η和t，其中η2=e′2cos2B,t=tanB，e′为第二偏心率，a、b分别是椭球参考系的长短轴半径[15].

在监测模型中，Z代表该点相对于当地水平面的高程. 一旦实时数据采集完成，数据处理部分将执行坐标系转化. 转换后的数据将会作为参数输入到监测模型中，经过模型演变计算得到结果，再以结果绘画数据比对图表[16].

基准点大地高程变化量分布如图2所示，基准点的高程变化量在±1.5 mm上下波动，基准点的稳定性是比较高的，表面实验期间的塔杆是处于稳定良好的状态. 数据在真实值附近波动，是受到无法排除的环境误差影响[17]，这些误差导致了偶然因素，为实验带来了一些不可靠的数据，本文已经对误差数据进行了滤波.

图2 基准点大地高程变化量分布

在本次实验中，我们采用了北斗/GNSS设备进行工程监测，监测的时间范围为20 d，从2022年10月20日至2022年11月8日，监测频率设置为每60 s进行一次监测. 在连续20 d的监测过程中，北斗/GNSS设备与静力水准仪同时对数据进行采集，北斗/GNSS设备运行稳定，数据在传输过程中也得到了良好的转发和保存，得以保障模型算法的正确运行，保证了数据结果的稳定和正确，证明北斗/GNSS设备的可靠和稳定性. 从实验数据的分布来看，由于环境因素等误差的存在，在信号不好的时候噪点较多，这期间得到的数据结果有较大地波动，但从整体的高程数据分布来看，高程在325286.6±2 mm的范围内波动，表示该基准点未发生显著的沉降现象，处于一个较为稳定的状态.

地基沉降的主要表现是高程的缓慢变化. 判断地基沉降的问题在于沉降区域与非沉降区域之间存在缓慢的过渡区间，没有统一的标准能够给出判断，甚至在特定的情况下，两者会出现转换的可能，沉降区变成了非沉降区. 我们使用静力水准的累积值分析曲线来表现这一过程，其中监测点的累积值等于监测点当前值减去基准站的初始值，而基准站的累积值等于基准站当前值减去基准站的初始值. 这一信息揭示了地基沉降的复杂性，因为地基沉降不仅仅是一种持续的下沉过程. 相反，它可以表现为沉降区域中某些地点的沉降停止，同时在其他地点可能会在某些时刻开始发生沉降. 这可能受到地下水位、土壤类型和负荷分布等因素的影响.

因此，严格追求基准点的稳定性并不能完全准确地反映地基监测点的沉降情况. 在进行沉降监测时，我们必须深入分析每个传感器的数据，包括实时位移、监测点的速度、加速度以及监测点的离散数据等.更具体地说，我们需要仔细审查和分析这些数据，以确定监测点是否发生了沉降现象. 有时，监测点所观测到的沉降可能是由于基准点的高程变化所导致的.但在一些特殊情况下，例如基准点和监测点所在的整个平台同时发生沉降，监测点所计算出的相对高程，是没办法判断出整体下沉的结果，也是在这种情况下，监测数据是没有出现变化的. 因此，对于地基沉降监测，我们必须综合分析来自不同传感器的数据，以获取准确的沉降情况，而不仅仅依赖于基准点的稳定性. 综合数据分析如下：使用不同类型的传感器(例如位移传感器、压力传感器、倾斜传感器等)来采集监测点和基准点的数据. 确保传感器的精确度和稳定性，对采集到的数据进行预处理，包括去除噪音、校正误差、数据对齐等. 确保数据的准确性和一致性，将来自不同传感器的数据进行时间同步和空间对齐，确保数据在时间和空间上的一致性，这通常涉及到时间戳的校准和空间坐标的转换，将对齐后的数据进行融合，可以使用数据融合算法(例如加权平均、卡尔曼滤波等)将不同传感器的数据整合为一个统一的数据集[18]. 然后，利用统计方法、机器学习算法或人工智能技术来分析数据，探测数据中的模式、趋势或异常. 这种综合分析有助于更全面地理解地基沉降的复杂性，从而采取适当的措施来维护和管理工程项目.

4 总 结

该系统基于BDS和倾斜监测预警技术，具有高度的可靠性. 以BDS的原始观测数据为核心，通过4G无线网络、北斗短报文传输到控制中心，实时解算出各监测点的三维坐标，为电力杆塔沉降的监测提供了精确的数据支持. 系统能够实时监测不同环境下的实时差异数据，对电力杆塔沉降区域变形情况进行差异补正. 这有助于及早发现潜在的问题，采取相应的措施，确保输电线路的稳定性和安全性. 提供全生命周期的服务，从设计、建设到运维，为电力公司提供了全面的解决方案. 考虑到时代的进步与发展，还应在未来进一步优化数据分析算法，实现更精准的预测和预警，提前应对潜在的风险. 结合人工智能技术，实现对电力杆塔沉降的智能化管理，提高效率和减少人力成本. 本文提出的监测系统可推广应用到其他领域，如桥梁、建筑物等，提高城市基础设施的安全性.

致谢：本论文得到内蒙古电力(集团)有限责任公司科技项目“输电线路钢管杆(架)损伤检测及其地基沉降监测技术”资助(发文号：内电科信[2021]3号).