李忠徽

摘要：輸電線路網(wǎng)絡(luò)部件的種類繁多，例如絕緣子、均壓環(huán)、防振錘、桿塔和輸電線等。各個(gè)部件由于常年暴露在自然環(huán)境中，很容易受到天氣、鳥類等因素的影響。最常見的天氣因素包括雷擊、暴雨和高溫。這種劇烈的環(huán)境條件，很大程度上會(huì)導(dǎo)致線路部件產(chǎn)生一定程度的形變，甚至出現(xiàn)自爆現(xiàn)象。而鳥害則是直接對(duì)部件進(jìn)行破壞，從而損害部件性能以至于無法工作。因此，對(duì)輸電線路部件進(jìn)行故障分析和檢測(cè)顯得尤為重要。

關(guān)鍵詞：配電線路;運(yùn)行故障;檢測(cè)技術(shù)

1 輸電線路部件故障類型

1.1 絕緣子故障

絕緣子在輸電線路中是用量最多的部件，主要有兩個(gè)作用：電氣絕緣和機(jī)械支撐。在長(zhǎng)時(shí)間的運(yùn)行過程中，由于絕緣子的制作材質(zhì)所限制，極易發(fā)生材料老化、破損、掉片等故障。這些不僅會(huì)導(dǎo)致絕緣子的功能失效，還容易引發(fā)輸電線路安全事故。圖1展示了一些常見的絕緣子故障種類。

受特殊環(huán)境因素影響，如雷擊、大風(fēng)、暴雨甚至鳥類啄擊，絕緣子結(jié)構(gòu)常常發(fā)生形變乃至如圖1（a）所示的破損情況。當(dāng)玻璃絕緣子的內(nèi)部存在雜質(zhì)或者缺陷的時(shí)候，受到外界壓力的影響，內(nèi)外受力失衡，導(dǎo)致玻璃體爆炸，即玻璃絕緣子的“自爆”現(xiàn)象，如圖1（b）所示。

1.2 均壓環(huán)故障

均壓環(huán)的作用是防范側(cè)擊雷，是一種用于改善絕緣子電壓分布的環(huán)狀金具，將高電壓均勻分布在絕緣子的周圍，保證絕緣子各部位之間沒有電壓差。

如圖2（a）（b）所示，在自然環(huán)境下均壓環(huán)常出現(xiàn)破損和歪斜脫落的情況。除了自然因素外，均壓環(huán)常見的故障還包括人為因素，即如圖2（c）所示的均壓環(huán)安裝錯(cuò)誤。

由于有的工作人員不熟悉均壓環(huán)的原理，容易出現(xiàn)反裝現(xiàn)象，導(dǎo)致高壓側(cè)金具端附近的場(chǎng)強(qiáng)比正確安裝時(shí)大。輸電線如果長(zhǎng)期在這種狀況下運(yùn)行，則會(huì)加速端部密封膠的電蝕和開裂。

1.3 防振錘故障

防振錘是為了保證在風(fēng)力影響下導(dǎo)線不會(huì)出現(xiàn)劇烈振動(dòng)。輸電線路基本上架設(shè)在高空中，如果導(dǎo)線長(zhǎng)期處于振動(dòng)狀態(tài)，不僅會(huì)存在不穩(wěn)定性，還會(huì)因?yàn)橹芷谛缘膹澱鄱l(fā)生疲勞破損。所以絕緣子兩側(cè)的導(dǎo)線上常常掛有一個(gè)小錘，即防振錘。由于長(zhǎng)期受風(fēng)力影響，防振錘很容易發(fā)生如圖3（a）（b）所示的移位現(xiàn)象，包括有平行線上的兩個(gè)防振錘位置不一致或者兩個(gè)防振錘碰到了一起。

防振錘是金具的一種，因天氣原因而導(dǎo)致的銹蝕也使得防振錘變得比較脆弱、易損。如圖3（c）所示為防振錘因被銹蝕而導(dǎo)致破損。

2 輸電線路部件故障檢測(cè)算法

2.1 絕緣子故障檢測(cè)算法

近年來，各種各樣的絕緣子檢測(cè)算法層出不窮，如基于紅外成像法的檢測(cè)算法，基于方向梯度直方圖和支持向量機(jī)結(jié)合的方法等。

正是因?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)的發(fā)展，特別是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，使得絕緣子故障檢測(cè)近年來獲得快速發(fā)展。在深度學(xué)習(xí)應(yīng)用中，特征提取是使用深度網(wǎng)絡(luò)的目的，采用經(jīng)典的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和SOM網(wǎng)結(jié)合實(shí)現(xiàn)顯著性檢測(cè)。該網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)由5個(gè)卷積層和2個(gè)全連接層組成，卷積層之間使用7×7、5×5和3×3的卷積核進(jìn)行卷積以提取更詳細(xì)的局部信息。SOM網(wǎng)是一種自組織特征映射網(wǎng)絡(luò)，典型SOM網(wǎng)僅有輸入層和競(jìng)爭(zhēng)層，輸入層是用于表達(dá)目標(biāo)的特征，而競(jìng)爭(zhēng)層則為輸出層。

2.2 均壓環(huán)故障檢測(cè)算法

在使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)均壓環(huán)的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步對(duì)均壓環(huán)歪斜故障檢測(cè)進(jìn)行探索。均壓環(huán)在航拍圖像中受到角度影響無法直接判斷其是否發(fā)生歪斜。因此，需要結(jié)合絕緣子的位置進(jìn)行判斷。由于均壓環(huán)端面與絕緣子端面在工程安裝上要求兩者相互平行，判斷均壓環(huán)是否歪斜的依據(jù)就是判斷均壓環(huán)和絕緣子的夾角是否過大。如圖4中所示，判斷均壓環(huán)是否歪斜，先要提取圖像中紅線兩側(cè)端點(diǎn)坐標(biāo)，通過計(jì)算均壓環(huán)紅線端點(diǎn)坐標(biāo)和絕緣子紅線端點(diǎn)坐標(biāo)之間的夾角θ，判斷均壓環(huán)是否歪斜。依據(jù)安全規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)，當(dāng)傾斜角度不超過7.5°均壓環(huán)認(rèn)定為正常。

3 展望

輸電線路巡檢發(fā)展至今，已經(jīng)由最初的人工巡檢方式轉(zhuǎn)變?yōu)樽詣?dòng)化的無人機(jī)巡檢。當(dāng)前無人機(jī)獲取的圖片依舊需要后臺(tái)人工進(jìn)行整理，再由人工或者特定的故障檢測(cè)算法，對(duì)輸電線路故障進(jìn)行排查，這種半自動(dòng)的故障檢測(cè)方將會(huì)被取代。未來，搭載有故障檢測(cè)模塊的無人機(jī)將被投入使用，從而實(shí)現(xiàn)故障的實(shí)時(shí)檢測(cè)。因此，故障檢測(cè)模塊需要使用能夠?qū)Χ喾N故障進(jìn)行檢測(cè)的算法。

使用深度學(xué)習(xí)方法不僅能對(duì)多種目標(biāo)進(jìn)行特征提取，還能夠有效地減少干擾區(qū)域，提高輸電線路部件故障圖像檢索的準(zhǔn)確率。可見，深度學(xué)習(xí)方法在輸電線路部件故障檢測(cè)中引起了廣泛的關(guān)注。不過深度學(xué)習(xí)方法的訓(xùn)練過程依賴于大量樣本數(shù)據(jù)的支持。由于輸電線路系統(tǒng)的特殊性，部件故障發(fā)生的情況是非常少的，也就意味著構(gòu)建一個(gè)具有充足輸電線路部件故障樣本的數(shù)據(jù)庫是十分困難的。同時(shí)，數(shù)據(jù)量的不足很有可能導(dǎo)致深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無法學(xué)習(xí)到準(zhǔn)確的模型參數(shù)，從而在實(shí)際應(yīng)用中對(duì)輸電線路部件故障檢測(cè)的泛化性能差，難以進(jìn)行精準(zhǔn)檢測(cè)。為了能更好地學(xué)習(xí)到部件故障中的深度特征，采用合適的數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法也是急需解決的問題之一。當(dāng)前，生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN，Generative Adversarial Networks）是圖像生成領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)，并在許多領(lǐng)域，例如圖片風(fēng)格遷移、超分辨率重建、圖像補(bǔ)全以及去噪等方面已經(jīng)達(dá)到了不錯(cuò)的效果。未來若能將生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)這一技術(shù)引入輸電線路部件故障檢測(cè)中，將有望解決數(shù)據(jù)量不足的問題，使得這一研究領(lǐng)域的發(fā)展更進(jìn)一步。

4 總結(jié)

輸電線路上各種部件的正常運(yùn)行，是保證電力供應(yīng)的關(guān)鍵因素，也是對(duì)施工人員和用戶人身安全的極大保障。一旦輸電線路系統(tǒng)出現(xiàn)安全隱患，及時(shí)進(jìn)行檢測(cè)可以有效降低維護(hù)成本。通過對(duì)輸電線路常見部件故障進(jìn)行介紹，列舉了現(xiàn)有的一些故障檢測(cè)算法。相比傳統(tǒng)的人工巡檢，選擇科學(xué)的故障檢測(cè)算法，例如深度學(xué)習(xí)方法，進(jìn)行安全的、可靠的、有效的檢測(cè)，能夠極大地提高故障識(shí)別準(zhǔn)確率，減少故障識(shí)別用時(shí)，及時(shí)對(duì)故障進(jìn)行搶修，在一定程度上減少電路事故的發(fā)生，對(duì)整個(gè)輸電線路系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行起到極為關(guān)鍵的作用。并且，在未來故障檢測(cè)的研究中深度學(xué)習(xí)技術(shù)也將起到至關(guān)重要的作用。

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