基于GCM算法的电力基础设施监测预警系统研究

摘要：针对当前电力基础设施故障、电线杆倒塌等突发险情和未知险情无法做到预警、报警和及时响应的问题，本文拟提出一种基于GCM算法的电力基础设施检测预警系统。通过采用NB通信的高精度北斗定位终端与应用平台相结合，在线感知配电杆物理形变的情况，对采集数据分析、定位数据解析后适配多种预警/报警信息的提示，通过平台整合配电杆电子档案信息，为一线巡检人员提供技术支撑，把握电网运行状态，提高供电服务质量。通过比较GZTD、GPT2w、UNB3m等模型研究，GCM算法模型精度更高，相对于IGS产品的平均偏差精度提升达1.3m，实验验证，该系统能实现电杆状态实时监测，实现精确的预警、报警。

关键词：GCM算法；电力基础设施预警；多级差分池；北斗定位终端；偏差精度

中图分类号： TN791; 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2024）24-0116-04

开放科学（资源服务）标识码（OSID）

0 引言

目前，配电电杆倒塌还无法做到事前预警，地基下沉、杆体倾斜、施工外破等也不能做到实时感知[1-5]，等到倒杆后才进行抢险，严重影响供电质量和优质服务水平，如果险情不能及时响应，还可能造成人员和设备的二次伤害。

针对以上问题，国内外学者主要利用GPS定位技术，采用 GZTD、GPT2w、UNB3m模型算法进行探究，取得了一系列的研究成果。定位系统中卫星信号通过电离层、对流层时会导致衰减，这两项参数将直接影响定位精度[6-9]，随着北斗三号卫星组网完成，卫星频段的增多与增强，传统的定位设备长周期观测量监测算法，已经不能匹配现阶段北斗三号卫星系统，为了兼容并获得更优的监测算法[10-13]，本研究提出一种北斗高精度定位服务核心技术，比较GZTD、GPT2w、UNB3m模型，构建了GCM算法模型，完成了一套高精度电力基础设施监测预警系统设计。通过在武汉汉南供电公司所属辖区进行实验验证，对该区域整个输电线路的基础设施进行监控，实现了突发险情和未知险情的预警、报警和及时响应。

1 系统的组成与框架

本系统为电力基础设施监测预警系统，即主要对输电线电杆进行检测预警，其平台的主要构架如图1所示（部分省略）。该平台主要包含五大模块：首先展示、设备资料管理、报警统计分析、用户资料管理和输电线路管理。首先展示中主要包含设备总数、设备在线率、电杆状态实时监控等，报警统计分析中主要包括倾斜报警、拆卸报警以及报警的时间、地点和解除报警等。

整体的架构则分为四个层级，感知层主要包含基础设施监控、地形地貌形变监测、巡检人员和车辆等；第二层为接入层，通过NB通讯，接入北斗三号卫星系统；平台层包括设备管理中心和北斗云，第四层则是应用层，通过监测结果，进行智能监测和应急防治。

2 差分池原理及关键技术

在感知层中，最重要是对地形地貌的监测以及基础设施监测的精度。而定位系统中卫星信号通过电离层、对流层时会导致衰减，这两项参数将直接影响定位精度，因此基于北斗的高精度定位服务平台的设计非常重要，平台的数据并发量是在10W以上，必须要做到服务的集群[14-16]。基于从差分原理，在距离参考站一定的范围内，差分数据是相同的，基于此，设计了差分池的原型DEMO，其原理结构图如图2所示。

差分池系统根据终端所在位置进行格网分块，在同一格网中的终端只与上级差分系统建立一个连接获取差分数据。差分池使用标准的Ntrip协议进行请求和响应数据，差分池可以叠加来扩容接入服务。其系统流程如图3所示。

在接收到用户终端数据后，通过Ntrip数据解码模块进行解码。解码到请求Ntrip请求头后，可以进行身份认证。解码到位置请求数据（GGA）后进行格网数据计算模块，计算出新的位置请求数据和格网编号，由格网服务源请求模块向差分系统请求数据或者发送位置数据，然后差分系统会生成差分数据，差分系统把收到的差分数据返回给终端。其格网数据计算流程如图4所示。

北斗高精度位置服务平台试运行过程中，基础服务子系统和业务管理子系统进行了大量的测试工作，目的是测试系统的各项技术指标是否满足设计方案的要求。主要指标有：系统的高并发分析、系统RTK、RTD精度分析、系统应用服务接入运行分析等。

3 GCM算法模型

在对卫星信号进行捕捉、跟踪并建立沟通，形成有效的数据传输过程中，对流层、电离层、多路径效应对卫星信号的干扰很大，导致卫星定位精度误差变大，为解决此类问题，需要一套纠偏处理算法，根据信号穿透对流层、电离层透过率、反射率，结合卫星空间几何分布因数，采集并计算偏离数据，消除系统偏差，从而提高长周期收敛定位精度。

卫星信号再通过电离层、对流层时导致卫星信号发生衰减，这两项参数也是全球卫星导航系统数据处理过程中的一个重要参数，是影响定位精度的主要误差源。随着北斗三号卫星组网完成，卫星频段的增多与增强，传统的定位设备长周期观测量监测算法，已经不能匹配现阶段北斗三号卫星系统，为了兼容并获得更优的监测算法，通过与GZTD、GPT2w、UNB3m模型对比，建设一套GCM算法模型。其卫星型号捕捉过程图如图5所示。

参数指标来自2011—2016年分层气象资料，如表1所示。

时间分辨率为6 h（UTC00，06，12，18），平面分辨率为1°×1°，垂直气压水平为1～1000 hPa，共37层数据，每层包括位势高、温度、比湿、气压。延迟计算公式：

验证结果表明，积分方法对ECMWF气象数据求得的电离层、对流层延迟精度为1.3 cm。

4 实验测试与数据分析

4.1 GCM算法延迟特性变化测试

根据建立的GCM算法，对其算法的延迟特性进行测试，具体的测试结果如图6所示。

根据测试的结果，由公式（1）得出，其延迟特性约75%的区域小于5 cm；约93%的区域小于10 cm。偏差值均在5～10cm。

4.2 GCM模型与GZTD、GPT2w、UNB3m模型的实验对比。

在全球范围内绝大多数位置的精度误差与对流层、电离层有关，与年份无直接关联。由此，建立一种GCM模型，该模型通过对年份气象数据分析，建立纠偏数据公式：

通过双线性内插确定待定测站在所需年积日的对流层、电离层误差，利用线性内插确定测站任意时刻的对流层、电离层延迟量。选取2011—2017年的数据作为参数，如表2所示。

其与GZTD、GPT2w、UNB3m模型的测量精度比较测试数据如图7所示，由此可知GCM模型算法的精度明显优于GZTD、GPT2w、UNB3m算法，GCM模型相对于IGS产品的平均偏差精度提升达1.3m。

4.3 预警系统功能测试

经过软硬件的设计与算法的改进，对完成的电力基础设施预警系统进行了相关功能的测试，实时的监测列表如表3所示（部分）。报警信息显示如图8所示。

整个平台在监测周期内完成的倾斜报警7次，拆卸报警5次，突变报警7次，测试的准确率达到100%，测量的精度达到倾斜角度偏差小于3%。

5 总结与结论

根据当前输电线路电杆状态、杆塔等物理形变过程不能实时感知的难题，基于GCM算法开发了基于北斗新技术的智能监测平台，配合北斗终端，实现地图可视化监控、设备历史状态记录、异常风险主动预警等功能，实现对监测对象数据的可视化分析，记录分析设备位移、倾斜角、形变等数据，并设置各类预警和报警阈值，对电杆物理实现感知和告警，能远程监测杆塔状态，系统经过测试，准确率达到100%，测量倾斜角度偏差小于3%，精度高。实现了可靠精密监测预警。

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【通联编辑：梁书】