张景沛 郝剑 霍敏
国网山西省电力公司输电检修分公司 山西省太原市，030000
摘要：近年来图像识别技术的涌现以及电池储能技术的进步，图像识别技术以及电池储能技术引入输电线路防外破在线巡检系统已成为必然选择。然而，具体应用却面临很多问题，如节点安装、供电方式、识别算法、传输距离、传输速率等。本研究设计了一种输电线路防外破在线巡检系统，分析和讨论在线巡检系统的组成构架，并介绍图像识别算法。
关键词：输电线路；在线巡检；系统设计
1 输电线路防外破在线巡检系统构架
针对输电线路可能面临的外力破坏威胁，采用基于智能图像识别技术及时检测入侵异物，制定相应的防外破智能化应对机制，代替传统人工巡检而实现在线巡检。因此，该系统应包括图像采集前端装置、数据传输与处理平台、在线巡检方式和网络信息安全防护等结构。
2 图像采集前端装置
在输电线路防外破在线巡检系统中，核心技术为智能图像识别算法，通过后台服务器对输电线路现场的图像信息进行一系列在线智能分析，得出输电线路现场的外力破坏情况及需采取的防范措施等结论。为了能够得到输电线路现场的图像，图像采集前端装置是其中的一个基本环节。
图像采集的基本工具为一台高像素监控抓拍一体机，为了使摄像机等装置在输电线路户外独立环境能够正常工作，还必须为其配备电源，这里选用太阳能电池板发电；考虑到太阳光照在白天和夜晚的交替，以及可能遭遇连续的阴雨天气等情况，还必须为其配备合适容量的电池包。
输电线路所处环境与室内不同，为了使设备在户外能够独立正常工作，并且便于安装和维护，图像采集前端装置的设计必须应适应长期户外工作。装置应具有充足的电量及抗风防水能力，并注意摄像机的安装位置，为了太阳能电池板能够获取最大的光照，还必须考虑选取合适的安装角度和方位。
供电系统由太阳能电池板、电源输入空气开关、电压互感器、电流互感器、二极管、电容器、充放电控制模块、蓄电池组、信息采集模块、单片机及PWM驱动模块等组成。其中，信息采集模块可采集太阳能电池板的光照强度、环境温度，与太阳能电池板的输出电压、电流等一起输入到单片机控制模块，进行MPPT控制，并经过PWM驱动模块产生驱动信号控制太阳能电池板的负载投切。充放电管理模块可根据蓄电池的状态，选择恒压/恒流充电，以防止蓄电池发生过充、过放，并实现过压保护。
3 数据传输及软硬件平台
图像采集前端装置采集的图像信息必须回传至后台进行处理和统一管理，因此还必须具备可靠的数据传输通道以及方便灵活的软件管理系统。
通信网路欧式输电线路是在线巡检系统的关键环节，常见的通信方式有光纤通信、电力载波通信、蓝牙、CDMA、GPRS、及ZigBee等基本方式。由于输电线路具有分布广、跨度长、地处偏远等特点，为了使后台服务器能够实时接收输电线路现场的图像信息，一个可行且稳定的数据传输通道显得尤为重要。现有的有线通信方式在输电线路环境下存在各种各样的缺陷，在无线通信领域4G无线通信具有其不可替代的优势，故此本系统拟采用4G无线通信的方式。
硬件平台的功能在于实现图像视频数据的采集、数据传输及终端处理数据的显示等功能，主要包括图像采集前端装置、数据传输网络和监控中心服务器3部分。在数据传输硬件平台中，图像采集前端装置是整个平台的起点。数据传输网络作为该系统的连接纽带，负责将图像采集前端装置的图像数据发送给后台监控服务器；另一方面，后台监控服务器的一系列操作指令也通过数据传输网络下达给输电线路现场的图像采集前端装置。
监控中心服务器是该系统的核心成分，负责输电线路现场图像数据的智能分析，发现入侵异物，对入侵危险状况作智能判断与决策，并将处理结果显示在监控中心供后台值守人员了解现场情况或将动作指令下达给图像采集前端装置以针对外力破坏采取及时应对措施。
设计了输电线路防外破在线巡检系统的软件平台，结合输电线路防外力破坏的需求以及电网运行经验，推出了适用于输电线路防外力破坏及在线巡检的综合视频管理平台。具体形式包括电脑客户端、手机APP客户端及手机微信客户端推送。输电线路防外破在线巡检系统的软件平台具备：用户管理功能；系统管理功能；通讯管理功能；预警管理功能；系统日志管理功能。
4 在线巡检系统化框架
为了降低电网管理部门运行的人力和时间成本，系统推出“全托管式”理念，即只需接收外破预警信息，开展运维工作，而不需配置专人对系统进行监控、设备维护及管理等。
依据输电线路的分布情况搭建输电线路防外破在线巡检系统的硬件平台，实现输电线路现场图像的采集、传输与后台智能分析处理；根据不同外力破坏情况的分析结果，制定合适的应对措施；为了实现该系统以及大规模电网输电线的统一化管理，设计了省级、地区级阶梯管理模式，实现统一管理、调配与维护。
5 Faster R-CNN图像识别智能算法
采用了一种基于深度学习的区域图像识别智能算法架构Faster R-CNN，该架构包括3个组成部分：特征提取部分、待选区域生成部分和目标分类部分。特征提取部分和待选区域生成部分的作用在于形成Faster R-CNN的待选区域生成网络，而特征提取部分和目标分类部分一起形成了Fast R-CNN检测器。待选区域生成网络和Fast R-CNN检测器这两大模块一起构成了Faster R-CNN架构，并且这两大模块共同使用特征提取卷积层。
6 系统性能测试与应用结果分析
为了验证该系统在输电线路中防外力破坏的有效性，某市供电公司针对多种外力破坏情况分别进行了试验，其中外力破坏场景设置包括大型超高机械、塔基施工、灌木生长、风筝悬挂等，测试样本数量各100个。而测试对象包括报警次数、漏警次数、误报次数，进而近似得出该220 kV输电线路防外力破坏在线巡检系统的漏警率和准确率。
系统针对超高机械、塔基施工和风筝悬挂等3种外力破坏方式均具有较低的漏警率和较高的报警准确率。系统针对灌木生长导致的外力破坏形式应用效果略差，报警准确率较低，其原因可能有两方面：一是灌木生长所处的环境背景较为复杂，给图像识别算法造成不利干扰；二是灌木受风力影响而摇摆，其位置易发生变化，影响了报警准确率。由此可见，该220 k V输电线路防外破在线巡检系统针对常见的外力破坏形式能够及时而准确地预警，满足输电线路防外力破坏在线巡检的基本需求。
7 结语
研究借鉴近年来电网企业开展输电线路防外破系统的研究经验，利用“互联网+”、视频监控以及图像处理算法相结合，进行输电线路防外破在线巡检系统的设计。通过实际工程实例分析，系统能够在220 kV输电线路环境下稳定运行，并且可以实现输电线路外力破坏的实时监测与预警，在很大程度上能够代替传统的人工巡检，缩减了巡检成本，提高了巡线效率与故障处理效率。本文所提出的防外破巡检系统已经在湖北省宜昌市供电公司某条输电线路上进行了部署。
参考文献
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