一种配电网导线绝缘套损坏的识别方法与流程

本发明涉及电力系统自动化领域，具体涉及一种配电网导线绝缘套损坏的识别方法。

背景技术：

1、随着电力系统的规模化发展，配电网中架空绝缘导线的应用范围不断扩大，其在解决线路走廊狭窄以及提升供电可靠性方面发挥着关键作用，其中，针对配电网导线绝缘套损坏的在线识别技术是保障线路安全运行的关键，该技术通过对导线表面状态进行监测分析，旨在及时发现因雷击、树线摩擦、大气腐蚀以及机械应力造成的护套破损，这种高精度的识别方法能够有效避免漏电以及断线事故的发生，实现对潜在安全隐患的精准定位以及损坏程度的科学评估。

2、传统的针对配电网导线绝缘套损坏的在线识别技术，十分依赖可见光图像或者红外图像构建图像识别模型来判断损伤区域，在烟雾遮挡以及背景噪声干扰严重的场景下，针对导线边界以及微小裂纹的分割精度极低，在进行损伤判断时会因为太阳光导致导线升温进而被判断为导线损伤，此外，现有技术通过图像识别模型仅能粗略的判断有无损伤，难以判断具体的损伤特征，过度依赖于人工识别，难以形成从数据采集到损伤识别与定位的覆盖全流程的自动化操作，而且要求对既有电缆进行大规模结构改造，使得实施成本大幅增加，在长距离线路中难以实现精准定位以及损坏程度的定性分析。

3、因此，本发明提供了一种配电网导线绝缘套损坏的识别方法，能很好地在去除噪声时保留微小的裂纹特征，使得检测精度大幅提升，引入新的评估方法，减少了因为外部环境因素导致的错误识别，通过表面重建技术实现了从有导线无损坏到导线具体损坏程度的跨越，形成了自动化流程全覆盖，并且不需要对现有绝缘导线进行任何结构性改造，具有良好的兼容性，降低了实施成本。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种配电网导线绝缘套损坏的识别方法，可以有效解决上述背景技术中出现的分割精度低、误判概率高、损坏判断局限性大、处理流程自动化覆盖不足、实施成本高的问题。

2、为实现上述目的，本发明采取的技术方案为：

3、一种配电网导线绝缘套损坏的识别方法，包括以下具体步骤：

4、步骤1，采集配电网导线的激光点云数据以及红外热成像数据：通过无人机载激光雷达传感器以及红外热敏传感器对目标区域内的导线进行同步扫描，获取具有地理坐标信息的原始三维点云数据集以及对应的多光谱热学特征图像，并基于高精度的全球卫星导航系统时间戳对点云数据集以及热学特征图像进行时序对齐处理，利用全球定位系统输出的脉冲信号同时接入激光雷达和红外相机的触发接口，确保两种传感器的数据流在统一的时钟基准下实现硬同步。

5、步骤2，预处理多源数据并执行空间融合配准：采用改进高斯滤波算法对原始点云进行去噪，算法的权重由空间距离和表面法向夹角决定，导线上的毛刺、微小裂纹、绝缘皮破损边缘在点云中表现为高频噪声，即出现了空间坐标的突变，传统滤波如果使用强平滑滤波，会导致噪声和细小裂纹都被平滑，如果使用弱平滑滤波则会导致噪声和微小裂纹都被保留了，算法增加了法向夹角来实现去除噪声保留微小特征，噪声的特点是，空间距离远且法向夹角随机，裂纹边缘的特点是空间距离近，法向量变化剧烈，通过空间距离与法向夹角相结合的滤波算法，成功剔除了环境中属于非导线目标的离群干扰点，利用标定后的外部参数矩阵将红外热学特征映射至点云空间，通过识别红外图像中的导线边缘与点云中的导线几何轮廓，构建包含旋转矩阵和平移向量的空间变换矩阵，构建包含几何结构信息与热学分布信息并具备物理属性的多维度特征点云模型，且每个三维点云坐标均被赋予对应的绝对温度值以及辐射率属性。

6、步骤3，提取绝缘套损坏的几何形态特征与热学异常特征：计算多维度特征点云模型中各点的局部曲率、法线偏差以及局部温度变化率，根据预设的绝缘套标准形态参数计算实测值与理论值的偏差，在纯视觉方案中，如果曲率异常则报告导线损坏，在纯红外方案中如果检测到的温度超过阈值则报告导线损坏，对于复杂的野外环境，这种单因子判断容易出现误判的情况，为了提高导线损坏判断的准确率，引入了由曲率变化率和温度梯度偏差构成的损伤得分评估逻辑，对于外部环境较炎热时，导线绝缘套表面温度剧增，但是导线的几何形态未发生变化，对于微小裂纹，可能尚未发热，但是几何形态发生了变化，通过筛选出具有显著几何畸变或异常温升的疑似受损区域，并基于环境风速、光照强度以及运行负荷电流对损伤得分评估逻辑中的权重系数进行动态调整，该融合机制利用了几何信息不受光照影响的物理特性，在强光照环境下抑制热学特征权重，有效避免了因导线表面镜面反射造成的虚假热点误报。

7、步骤4，识别损坏类别并计算损坏程度参数：将疑似受损区域输入预先训练的深度融合卷积神经网络模型，通过模型内部的连续三维卷积层以及协同注意机制，自动分配几何特征与热学特征的权重比例，识别绝缘套的损坏类型，利用基于阿尔法形状算法的表面重建技术构建受损区域的三角网格模型，计算各损坏区域的面积、深度以及体积参数，将具体的物理模型通过阿尔法形状算法映射到几何参数中，还原出真实的受损情况，有利于判断绝缘套的剩余寿命，预测击穿风险发生时间，辅助构建从数据采集到生成受损报告的全自动化流程。

8、步骤5，输出识别结果并实现精准定位：基于多维度特征点云模型的地理空间信息，确定每个损坏点的绝对地理坐标以及在导线段上的相对位置，生成包含损坏坐标、损坏类型、损坏几何参数以及现场全景照片的配电网导线绝缘套损坏识别报告，并结合电力地理信息系统台账锁定损坏点所在的杆塔区间。

9、步骤1中，无人机载激光雷达传感器的脉冲频率设定为预设脉冲频率，确保在导线表面形成的扫描点云密度大于或等于预设密度阈值，单点测距精度处于预设误差范围内；红外热敏传感器的波长处于预定波长范围内，测温范围适配于配电网运行环境下的预设环境温度区间，且热灵敏度处于预设灵敏度阈值以下，在采集过程中，无人机作为移动感知平台，其飞行高度保持在距离导线的预设垂直距离范围内，飞行速度处于预设巡检速度范围内，通过高精度的全球卫星导航系统时间戳对两种传感器的数据流进行硬同步，同步误差小于预设同步时间阈值。

10、步骤2中，改进高斯滤波算法利用邻域窗口内点的加权平均值更新当前点的坐标，权重函数由点到中心的距离以及表面法向夹角共同决定，引入权重计算公式：

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12、在权重计算公式中，为改进高斯滤波算法中的权重，反映出领域点对于最终坐标结果的贡献程度，为空间距离，为法向夹角，与为控制平滑程度的预设参数，该算法在去除噪声的同时，能够保留绝缘套边缘以及微小裂纹的特征信息。

13、步骤2中，空间融合配准采用基于特征点的单应性变换与透视投影变换相结合的方式，通过识别红外图像中的导线边缘与点云中的导线几何轮廓，构建空间变换矩阵，配准后的投影误差控制在预设投影误差阈值以内，每个三维点云坐标均被赋予对应的绝对温度值以及辐射率属性，形成具有物理属性的四维点云结构。

14、步骤3中，疑似受损区域的筛选采用多准则融合判定逻辑，计算点云数据中每个点的局部曲率变化率以及局部温度梯度偏差，引入的损伤得分评估公式：

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16、在损伤得分评估公式中，为损失得分，反映出该点属于绝缘套损坏区域的可能性，损失得分越大，该点越可能是真实的绝缘套破损位置，反之该点越可能属于正常导线表面；为归一化后的曲率变化率，反映导线表面几何形态的异常程度；为归一化后的局部温度梯度偏差，反映导线表面热学分布的异常程度；与为预设权重系数，当大于预设损伤得分阈值时，将该点及其邻域标记为疑似受损区域，反之，则该点及其领域标记为正常区域，有效排除了由于环境光照反射产生的虚假热点干扰。

17、步骤4中，深度融合卷积神经网络模型采用三维残差网络结构，该模型通过预定层数的连续三维卷积层提取空间几何特征，并在特征图融合阶段引入协同注意机制，自动分配几何特征与热学特征的权重比例，模型训练集包含预定规模的实际巡检损坏样本，涵盖不同光照、不同湿度以及不同导线规格下的绝缘套破损状态。

18、步骤4中，计算损坏区域参数时，采用基于阿尔法形状算法的表面重建技术。通过构建紧致的三角网格模型，计算受损坑洞的体积，引入体积量化公式：

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20、在体积量化公式中，为构建出的损坏区域模型的体积，为网格微元面积，为该微元中心点相对于导线标准圆柱表面的法向位移，面积计算通过累加所有位于损坏边界内的三角面片面积实现。

21、步骤5中，精准定位系统集成有差分全球定位系统接收机，动态定位精度达到预设精度要求，识别报告中详细记录损坏点的经度、纬度、海拔高度，同时，系统自动关联配电网地理信息系统台账，确定损坏点位于哪两个杆塔之间，以及距离最近杆塔的预定水平距离，系统还可以对识别出的损坏程度进行风险等级评估，将识别出的损坏深度与绝缘套总厚度进行比值计算，若比值大于第一预设比值阈值且伴随有局部电场强度剧增的温度表现，则自动触发一级告警；若比值位于预设比值区间内，则触发二级预警，系统后台根据历史维护记录，自动给出维修优先级建议。

22、本发明应用于全天候自动化巡检系统，无人机根据预设的电力线路航线进行自主避障飞行，航线重叠度设定为预设重叠度阈值，巡检飞行速度为预设巡检速度，后端边缘计算单元对采集的数据进行实时切片处理，从数据采集完成到生成初步识别报告的总耗时小于预设耗时阈值，同时，全天候自动化巡检系统还包括对同一段导线进行多时相演化规律分析，通过存储历史检测的多维度特征点云模型，建立导线绝缘套的健康档案，采用长短期记忆神经网络模型，基于气象参数以及运行电流数据，对已发现的小微损伤进行演化趋势预测，预测其达到临界击穿风险的提前时间大于或等于预设的预测时间阈值。

23、与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：

24、本发明通过激光点云的几何形态特征与红外热成像的热学异常特征进行深度融合，有效解决了传统可见光图像识别在复杂光照、烟雾遮挡以及背景干扰下精度低的问题，对于微小裂纹以及隐蔽性损伤的识别准确率提升至预设高准确率水平，误报率显著降低，特别是通过引入表面法向夹角作为权重惩罚项，解决了常规滤波算法因边缘平滑而导致微小裂纹特征消失的技术难题，使得绝缘套表面的微小裂纹在滤波后仍能被完整保留。

25、本发明通过引入基于几何畸变与异常温升融合的损伤得分评估机制，利用几何信息不受光照影响的物理特性，在强光照环境下自动抑制热学特征权重，在低风速且运行电流稳定的环境下增强热学特征权重，有效排除了因导线表面镜面反射造成的虚假热点干扰，将巡检误报率显著降低，同时实现了几何形态与热学状态的双重物理确认，使得早期隐蔽性损伤的检出率大幅提升。

26、本发明利用基于阿尔法形状算法的表面重建技术，实现了对绝缘套损坏面积、深度以及体积的定量分析，测量误差处于极小的预设误差范围内，这为后续的绝缘性能评估以及维修决策提供了科学的数据支撑，改变了传统方法仅能定性判定有无损坏的局限性。

27、本发明从无人机自主巡检、数据同步采集到后端智能识别与定位，实现了全流程的自动化，线路检测效率较传统人工目测以及普通图像巡检均有大幅提升，实时推送的识别报告极大地缩短了从故障发现到故障处置的响应时间，同时不需要对现有的绝缘导线进行任何结构性改造，完全兼容配电网中存量巨大的各类型号导线，这避免了大规模更换电缆带来的高昂成本。

28、本发明通过差分定位技术与电力地理信息系统的深度集成，实现了损坏点的绝对坐标精准输出，确保了维修人员能够快速、准确地到达作业位置，消除了长距离线路中损坏点寻找困难的问题。

29、本发明通过多时相演化分析以及寿命预测功能，实现了由故障后处理向预防性维护的转变，及时发现初期的微小磨损并进行处理，有效避免了由于绝缘套破损导致的断线事故，极大地提升了电网运行的安全系数以及供电可靠性。