國網(wǎng)山東省電力公司泰安供電公司 陳 強(qiáng)

隨著智能電網(wǎng)的建設(shè)推進(jìn)，在接入電力系統(tǒng)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)數(shù)量逐漸增加，對電力系統(tǒng)的有效管理造成了較大的安全隱患，一旦其中某個業(yè)務(wù)板塊出現(xiàn)數(shù)據(jù)故障會嚴(yán)重影響電力系統(tǒng)的運行，造成巨大經(jīng)濟(jì)損失。原有電力運行監(jiān)測對故障點缺少實時性，基本采用后補(bǔ)式處理方法，在逐漸擴(kuò)大的電力規(guī)模下較為單一態(tài)勢分析，無法滿足現(xiàn)下電力系統(tǒng)的運行維護(hù)?？梢暬軐⒑唵蔚姆柮枥L轉(zhuǎn)換成具象化的集合描述，在信息處理過程中提供更便于理解和記憶的圖像。在科學(xué)手段越來越成熟的發(fā)展下，利用無人機(jī)進(jìn)行影像獲取，能等效還原預(yù)測區(qū)域與實測信息的精準(zhǔn)關(guān)系，在像控點數(shù)的幫助下幾乎不會在平面或立體空間內(nèi)造成差別影響。

在國外發(fā)達(dá)國家早已完成了無人機(jī)可視化平臺的研發(fā)，具備三位一體的數(shù)據(jù)處理和制圖分析功能，能將海量的復(fù)雜數(shù)據(jù)進(jìn)行多方位展示。國內(nèi)對無人機(jī)技術(shù)的研究起步較晚，通過資源三號衛(wèi)星的發(fā)射至此開啟高分辨率立體測繪的新時代，以無人機(jī)為載體的基礎(chǔ)上，在軍事和航天領(lǐng)域完成了多個定位目標(biāo)和跟蹤任務(wù)。本文在無人機(jī)影像基礎(chǔ)上對輸電線路檢測數(shù)據(jù)建立可視化模型，用于大量電力數(shù)據(jù)的邏輯化圖形展示，加強(qiáng)對數(shù)據(jù)信息的接收和表達(dá)，為電力行業(yè)的安全發(fā)展提供可靠依據(jù)。

1 基于無人機(jī)影像的輸電線路監(jiān)測數(shù)據(jù)可視化模型

1.1 無人機(jī)影像定位輸電線路坐標(biāo)

根據(jù)無人機(jī)航飛的特點,在保證其能夠完成加速起飛后，對需監(jiān)測的輸電線路進(jìn)行區(qū)域劃分，使無人機(jī)發(fā)射和回收的場地不受到空間限制，以此定位能夠接收數(shù)據(jù)的航拍坐標(biāo)[1]。一般其發(fā)射的主要方式包括滑跑和彈射兩種，在配套設(shè)施較少地段可進(jìn)行滑跑，加載所需速度負(fù)載較小，能在比較簡單的操作下完成安全飛行。在完成起飛任務(wù)后對需測量的地域進(jìn)行坐標(biāo)系劃分，主要為兩大類，一是用于拍攝點位描述的位置，稱為像方位空間坐標(biāo)，另一類是描述地面對應(yīng)點位的位置，稱為物方位空間坐標(biāo)。像方位空間坐標(biāo)由像平面坐標(biāo)、空間坐標(biāo)以及輔助坐標(biāo)構(gòu)成，通常用右側(cè)坐標(biāo)表示像點在像平面上的位置，實現(xiàn)像與物空間相對過渡性的統(tǒng)一[2]。物方位的空間坐標(biāo)由攝影與地面測量坐標(biāo)系組成，主要是在點位反方向平移中將監(jiān)測物投影至坐標(biāo)系中，實現(xiàn)實際測量與地面測量的過渡性轉(zhuǎn)換。在定位坐標(biāo)設(shè)置完成后，確定投影光束的瞬時位置以描述各類投影圖像的空間姿態(tài)，需要包括三個直線元素和角元素，便于圖像產(chǎn)生誤差后及時進(jìn)行校正。

1.2 畸變差校正影像匹配監(jiān)測數(shù)據(jù)

受無人機(jī)低空航行的誤差取像影響，在傳感器發(fā)生的影像中會產(chǎn)生畸變，所得結(jié)果和實際監(jiān)測數(shù)據(jù)無法完成匹配，需要進(jìn)行相機(jī)內(nèi)部的方位參數(shù)校正[3]。通過確定畸變來源分類完成不同狀態(tài)的校正方式選取，基本上有系統(tǒng)和隨機(jī)誤差兩種，有視頻轉(zhuǎn)化為數(shù)字影像的錯位或影像奇數(shù)行和偶數(shù)行的錯位引起。在相機(jī)主距和線路坐標(biāo)(xi,yi)中定位，以共線方程為誤差校正計算方式：

式中：實際產(chǎn)生畸變的定位變量用q 表示，主點不動剩余定位點的畸變量用p 表示，在未知動量坐標(biāo)系中若影響畸變過大，可加入改正差值進(jìn)行替換[4]。當(dāng)影像主點無需向遠(yuǎn)離點方向移動時，表示該影像畸變誤差校正完畢能夠找到對應(yīng)定位坐標(biāo)，完成輸電線路中數(shù)據(jù)的監(jiān)測相匹配。

1.3 場景裁剪構(gòu)建可視化模型

可視化就是在科學(xué)計算基礎(chǔ)上對多維的數(shù)據(jù)空間完成結(jié)構(gòu)輸出的抽象轉(zhuǎn)化，利用計算機(jī)自帶的支持工具和手段使監(jiān)測到的數(shù)據(jù)更直觀地表達(dá)。為加強(qiáng)拍攝畫面的渲染氣氛利用場景裁剪的方法，對只出現(xiàn)在相機(jī)視景體中的影像和場景進(jìn)行更新，保留樹結(jié)構(gòu)中遠(yuǎn)近加載不同數(shù)據(jù)的分辨率。在可視化過程中需對數(shù)據(jù)包圍的結(jié)構(gòu)進(jìn)行比較，判斷出現(xiàn)在相機(jī)視景體中的數(shù)據(jù)類型，進(jìn)而刪除掉不在遠(yuǎn)景可見區(qū)域的三要素[5]。對不可見區(qū)域需進(jìn)行背面和視景體裁剪，相對于相機(jī)視角來講，在沿視點出發(fā)的線路上觀測到的場景面片，若面片頂點順序為逆時針走向則視為正面，若頂點走向沿順時針排列為背面。其次若面片中的一個側(cè)面被遮擋需對另一面進(jìn)行刪除，保留裁剪過程中光影階段的面片圖像。至此在定位輸電線路坐標(biāo)和校正畸變誤差的基礎(chǔ)上，利用場景裁剪對線路數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，完成監(jiān)測數(shù)據(jù)可視化模型的構(gòu)建。

2 實驗結(jié)果分析

2.1 實驗準(zhǔn)備

為驗證此次設(shè)計的可視化模型具有實際監(jiān)測效果，采用實驗測試的方式對輸電線路中即時容災(zāi)數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)測，選取某省多條常態(tài)運行下的輸電線路，將其在實際輸電過程中產(chǎn)生的20萬組數(shù)據(jù)進(jìn)行備份，其中包括6000組容災(zāi)運行異常現(xiàn)象。將復(fù)制好的運行狀態(tài)在搭建的測試平臺中進(jìn)行監(jiān)測，在實驗開始前需對無人機(jī)進(jìn)行參數(shù)選取，并將標(biāo)定位置作出設(shè)定，具體參數(shù)如下：型號。大疆Pro 自帶鏡頭；影像分辨率。寬高3:2比5742×3846、寬高4:3比4648×3486、寬高16:9比5742×3406；有效像素2000萬；機(jī)械與電子快門速度。6～1/2000s、6～1/6000s；適宜工作溫度40℃以下；傳感器類型CMOS1英寸。

此次選取的無人機(jī)能夠完成自動對焦和拍攝功能，在MATLAB 相機(jī)標(biāo)定工具箱內(nèi)進(jìn)行輸電線路的定位盤位置標(biāo)定。在導(dǎo)入所有拍攝圖像后選取影像焦點，共得到拍攝圖像32張，其中8張圖像被拒絕無法參與標(biāo)定，在剩余24張圖像中分列出8個控制坐標(biāo)點，進(jìn)行輸電線路容災(zāi)運行的異常數(shù)據(jù)監(jiān)測。

2.2 可視化監(jiān)測過程

此區(qū)域輸電線分布較為分散，在對測試區(qū)進(jìn)行航拍飛行時僅采用一個角度無法定位全部坐標(biāo)點，分別對傳輸至總線路的輸電子站進(jìn)行多角度結(jié)合控制，以保證此時實驗測試的精準(zhǔn)度。航高設(shè)置為150m 高度，輸電線分辨率可以到5m，航向與旁向重讀率在65%以內(nèi)，通過垂直攝影和三個角度的傾斜攝影完成測試點的坐標(biāo)位置布控，測量比例為1:2000，8個點位具體位置（X/Y/Z 軸）分別為：5052.21/1724.06/243.23、5055.42/1731.14/245.07、5058.16/1735.24/259.34、5062.03/1742.15/261.31、5065.54/1745.31/254.52、5054.23/1726.18/254.96、5067.42/1732.46/261.37、5072.38/1734.62/264.06。

根據(jù)控制點坐標(biāo)分布走向，對布控位置進(jìn)行實際區(qū)域的測量圖像標(biāo)記，受控制點必須保證三張以上圖片的原則，此次坐標(biāo)位置選定方案完全符合，不需要進(jìn)行剔除和刺點。如圖1所示，在多條輸電線路監(jiān)測圖像拍攝中，設(shè)置的標(biāo)定坐標(biāo)系基本處于相片內(nèi)，每一個相控點均可以多個相連點位組成連線。提取備份數(shù)據(jù)進(jìn)行坐標(biāo)點位分配，在每組坐標(biāo)中安置15000組電力數(shù)據(jù)，所有容災(zāi)異常數(shù)據(jù)會均勻分布在各組數(shù)據(jù)中。

圖1 輸電線測試區(qū)域影像標(biāo)定顯示

2.3 異常數(shù)據(jù)結(jié)果分析

為進(jìn)一步驗證本文模型能夠在容災(zāi)現(xiàn)象發(fā)生時全面監(jiān)測異常數(shù)據(jù)，引入兩組傳統(tǒng)模型進(jìn)行對比，監(jiān)測時間控制在5min 以內(nèi)。在各組定位坐標(biāo)電力數(shù)據(jù)中異常數(shù)據(jù)為500組，分別對每組坐標(biāo)進(jìn)行監(jiān)測，8個點位的本文模型、交互模型、DNS 網(wǎng)絡(luò)模型分別為：500/412/438、499/415/450、500/472/459、500/426/461、499/425/454、500/433/454、500/422/434、500/470/462。據(jù)此可知，本文設(shè)計的模型在容災(zāi)現(xiàn)象發(fā)生時，基本全面覆蓋點位坐標(biāo)完成異常數(shù)據(jù)檢測，兩組傳統(tǒng)模型對異常數(shù)據(jù)的監(jiān)測平均為434組和451組，較本文方法少了66組和49組。綜合結(jié)果來看，本文模型能在輸電線路發(fā)生容災(zāi)現(xiàn)象時完成區(qū)域坐標(biāo)點位布局，并完成基本異常數(shù)據(jù)的監(jiān)測，維護(hù)輸電線路的穩(wěn)定運行。

綜上，由于研究時間和能力有限在整個過程中存在些許不足，如在無人機(jī)航行線路較低時，對像控點的布設(shè)和測量能夠形成精度指標(biāo)沒有提出假設(shè)和研究，無法確定在精度變化較大情況下能夠在實際測量場地完成工程作業(yè)。后續(xù)會對低航線飛行期間的線路進(jìn)行有效繪畫，按照實際測量區(qū)域的走向進(jìn)行像控點布設(shè)，選取更精準(zhǔn)的比例尺度，對具體數(shù)據(jù)進(jìn)行具體分析，加強(qiáng)電力數(shù)據(jù)可視化模型的深入研究。