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基于激光雷达的变电站空域异物入侵检测策略与 系统设计

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  摘 要
  变电站周边漂浮异物一直是影响电网安全稳定的棘手问题之一。塑料薄膜、气球、风筝、广告牌等漂浮物由于大风或人为等各种因素,可能入侵变电站周界。这些高空入侵物可能会引起线路故障,甚至造成局部甚至是区域停电。为排除漂浮入侵物的隐患,本文设计并研制了基于激光雷达的变电站高空异物入侵监控系统。变电站现场测试显示,本系统能够快速准确的发现高空漂浮物的入侵并进行入侵位置定位,提醒工作人员及时处理入侵异物,保障变电站的正常运行。
  关键词
  高空异物入侵;激光雷达;变电站周界防御
  中图分类号: TP242;TN958.98 文献标识码: A
  DOI:10.19694/j.cnki.issn2095-2457.2020.03.009
  0 引言
  变电站作为电能输送的重要中转站,是电力系统中至关重要的一环。变电站的运行是否安全稳定关系着整个电力系统的安全性、可靠性[1]。
  变电站周边漂浮异物一直是影响电网安全稳定运行的棘手问题之一。变电站大多数处于露天环境之中,诸如塑料薄膜、塑料袋、气球、风筝、铁皮等各类漂浮物由于大风或人为等各种原因,可能入侵变电站周界。在天气变化时,这些入侵物就有可能引起线路故障,轻微的可能引起站内单间隔设备跳闸,导致设备非计划停运,严重的还可能造成电网的负荷损失,社会经济影响巨大。
  2014年10月19日甘肃永登变电站因异物入侵发生A相接地短路,随着故障扩大,永登变电站全停。2010年春节,一盏孔明灯导致了荆州一35kV变电站跳闸,造成大区域停电,百余名群众被困电梯。
  目前,变电站周界漂浮物入侵监控手段非常有限。常规方法是人工巡检。人工巡检主要靠作业人员的主观感官判定,对工作人员的工作经验及业务水平要求较高。但即使是经验丰富的巡检员,定期人工巡查的解决方法对于漂浮物的入侵检测具有不确定性,效率也相对较低,容易造成遗漏,不能及时处理及清理入侵异物,为变电站的正常运行埋下安全隐患。近年来,随着视频图像识别技术和机器人技术的快速发展,智能机器人自动巡检,图像跟踪识别等方法也开始被逐渐用于变电站的异物入侵防治研究。巡检机器人稳定工作依赖于传感器的数量和精度,在复杂环境下的工作面临着巡航轨迹偏差、采集表计误差大、工作效率低、開发设计难度高成本高等问题[2],且依旧无法克服巡检时间不连续及数字视频检测易受环境光线及天气影响等不足,目前并不能够广泛高效应用。而使用图像识别技术来进行变电站空域入侵物监测需要在变电站及周围安设大量的摄像机,通过图像处理获取异物入侵信息。该系统成本相对较低,且易实现。但图像识别技术要受到拍摄图片的质量[3],异物大小和异物距离所限制。天气、光照强度,昼夜等复杂的外界因素又会对识别结果的精准性,检测算法的鲁棒性造成影响,尚不适用于变电站的大范围异物入侵检测。
  在此背景下,为及时发现变电站周界空域异物入侵,有效减少漂浮入侵物带来的运行故障和事故,维护变电站的安全稳定运行,提升电网运行的稳定性与安全性,本文提出了一种基于激光雷达的变电站漂浮异物入侵检测策略,并研制出一款变电站异物入侵智能监测系统。该系统能够全天候实时监测变电站周界空域环境,合理滤除无效信号及微小干扰,对周界异物入侵的危险情况进行预警。此变电站周界异物入侵智能识别及预警系统,对当前无人值守变电站、甚至是输电线路等电网设备的安全运行具有一定意义。
  1 激光雷达的原理与优势
  1.1 激光雷达检测原理
  激光雷达通过检测发射光束与反射光束之间的光学路径、时间差或相位差来检测自身与被测物体之间的距离、方位、形状,从而对被测物体进行识别与跟踪。
  根据工程所需的测距距离,激光雷达的测距方法主要分为3种,分别为三角法,PTOF法(飞行时间法)和调幅连续波法。本系统所使用的为PTOF法。其核心原理为:激光雷达的激光发射器向障碍物发射光束,遇到障碍物后折返,由激光接收器接收。通过计时器记录激光光束从发射到折返的时间差,与激光速度香橙,得出被测物体与雷达之间的距离方位信息[4-5]。
  1.2 激光雷达检测优势
  激光雷达具有探测范围广,采样频率高,输出信号易处理,抗干扰能力强的特点[6]。它可以在各种复杂的环境下长时间工作,大范围地检测入侵异物的位置信息,完成实时监控异物入侵的任务。
  激光雷达实时以一定频率向周围一水平面内发射激光束。激光雷达的信息处理量少且处理速度快,可以在异物进入或穿过探测平面的一瞬间探测出异物的存在,并迅速做出报警。
  综上所述,激光雷达具有探测距离远、抗干扰能力强、精度高等特点,广泛应用于交通避障,障碍物检测等。
  1.3 激光雷达在变电站异物入侵上的应用
  传统雷达装置探测原理是电磁波的反射,主要用来探测金属等高反射率物体。变电站入侵漂浮物多为塑料、橡胶、布匹等反射率较低的物体,几乎不反射电磁波,传统雷达装置难以完成探测。
  为克服这一问题,本研究综合考虑检测距离性能及成本等要素,选用激光雷达探头作为监测传感器,采用飞行时间法来完成变电站周界异物入侵监控预警系统的搭建。
  2 检测策略与系统搭建
  2.1 检测策略
  考虑到漂浮物的飞行高度,系统将对变电站围墙上空30m内的入侵变电站周界的漂浮物进行定位预警。此时,探测平面可以认为是与地面垂直的竖直平面。研究选用北京神州太讯科技有限公司生产的CVC-LR60型激光雷达,其雷达探测半径可达60m。此激光雷达扫描频率为36kHz,每隔0.25°发射一束激光束,异物存在分辨率为0.25°。可以快速地检测到障碍物的位置信息。
  本研究将激光雷达探头横向放置与变电站围墙或围栏中部,调整激光发射平面与地面垂直,扫描角度设置为180°。此时,雷达探头的扫描平面为雷达装置上方的半径为60m的半圆形竖直平面。激光雷达可以检测到穿过此平面的高空漂浮物并做出报警,提醒变电站工作人员进行处理。若要实现高度30m以内的监控,单台激光雷达装置可完成约104m的变电站周界监控。   图1 雷达检测策略示意图
  2.2 系统搭建
  图2 系统的总体框架
  本系统主要由激光雷达,控制器,上位机界面等三个部分组成,此外还具有外设报警装置及视频监控系统等可扩展功能。系统的总体框架如下图2所示。
  系统工作时,控制器首先接收激光雷达的输出信号,将进行转化为入侵物位置信息,通过TCP网络协议与上位机进行通信,将异物的方位信息传输给上位机,并在监控界面中显示。此外,控制器能够将上位机指定的区域设置成指定报警区域,在有异物入侵指定报警区域时通过I/O口控制外接报警装置进行报警。上位机程序也具有可扩展性,能够将入侵漂浮物信息传送至变电站视频系统,通过调节摄像装置的拍摄距离及角度,完成异物信息的进一步提取。
  系统采用华为海思3516型控制器,通过雷达探头激光发射时间与反射接收時间之差,来获取探测平面内的异物位置等信息。
  系统通过TCP网络协议实现控制器与服务器件的无线通讯。上位机界面采用Visual Vtudio 2012集成开发环境,使用C#高级语言对系统进行Windows窗体界面应用程序进行编写和设计,上位机监控界面如图3所示。程序可监控变电站周界空域,并可将漂浮入侵异物位置实时显示在模拟监控平面上。此外,系统还将异物信息存储至数据库及传输至变电站视屏监控系统,以备工作人员进行进一步查验与及时处理。
  图3 上位机监控界面
  3 实验测试结果
  为了验证系统的可行性,项目组在泉州500kV紫岭变搭建测试系统,对不同的外界环境下,不同种类的漂浮物入侵进行了模拟测试与研究。
  3.1 不同漂浮异物的影响
  选用塑料袋、垃圾袋、风筝、雨衣等变电站常见漂浮入侵物,使其由外至内穿过雷达监控平面。测试结果显示,无论何种漂浮入侵物,在其穿过雷达监控平面时,监控界面将会进行入侵告警,并实时显示入侵物在探测平面的位置信息。
  3.2 光线对监测系统的影响
  为保证系统全天时运行,研究还对不同时间段监控系统的探测性能进行了测试。结果显示,激光雷达在探测区域内,对不同光照条件的入侵异物均具有灵敏的探测能力。
  3.3 异物大小对监测系统的影响
  针对不同大小的异物入侵测试结果显示对于非黑色异物,尺寸小至30cm仍能被系统及时发现,尺寸低于30cm的漂浮异物对变电站影响较小,可暂不做考虑。对于黑色异物,尺寸在50cm及以上时,雷达系统具有良好的监测性能,但尺寸为30cm时,探测距离有所衰减,对于雷达探头45m以外的入侵物不能够及时告警。
  3.4 风速对监测系统的影响
  在变电站实际运行中,漂浮物本身具有一定的入侵速度。本研究采用鼓风机,模拟不同风速下,监控系统对50cm非透明入侵物的监测性能。研究结果显示,在不同风速下,系统均可正常检测入侵物位置信息。
  4 结语
  本文根据变电站及其漂浮入侵物的特点,基于激光雷达设计并研制了一套变电站周界空域异物入侵监测系统。测试结果显示,该系统可对既定变电站周界空域进行全天时全天候的监测,及时发现并告警对变电站具有潜在威胁的入侵异物,保障变电站的安全稳定运行。
  参考文献
  [1]陈彬.变电站巡检机器人关键技术及其适用性研究[J].科技创新导报,2019,16(05):135+137.
  [2]丘荣中.变电站无人机巡检技术的发展探讨[J].机电信息,2019(30):93-94.
  [3]郝雅洁,李富忠.计算机智能化图像识别技术的探讨[J].物联网技术,2019,9(08):55-57.
  [4]练刚.激光雷达在电力线路工程勘测设计中的应用[J].中国新技术新产品,2019(20):18-19.
  [5]方海洋.基于GPS和激光雷达的无人驾驶策略研究[D].长安大学,2019.
  [6]王熙楠.基于激光雷达的地铁接触网几何参数实时检测系统改进设计[D].北京交通大学,2019.
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