一种导线与树木之间净空距离的动态预测系统及方法
阅读说明：本技术 一种导线与树木之间净空距离的动态预测系统及方法 (Dynamic prediction system and method for clearance distance between wire and tree ) 是由 陈黎 王跃恒 陈金华 于 2019-08-30 设计创作，主要内容包括：本发明公开了一种导线与树木之间净空距离的动态预测系统及方法,系统包括数据获取模块,用于获取待测导线与待测树木所在环境的原始数据；模型建立模块,用于根据原始数据建立待测导线与待测树木的三维模型；模型更新模块,用于根据环境和时间的变化实时更新三维模型；报警模块,用于实时监测更新后的三维模型中待测导线与待测树木之间的净空距离,并在净空距离小于等于预设范围时,发出报警信息。本发明通过三维模型监控架空输电线路通道,且能对净空距离进行实时预测,在净空距离小于等于预设范围时发出报警信息,以及时进行处理,避免电网出现安全问题；每年至少可节省9至10次无人机架空输电线路通道巡视周期,社会效益和经济效益十分显著。(The invention discloses a dynamic prediction system and a dynamic prediction method for a clearance distance between a wire and a tree, wherein the system comprises a data acquisition module, a data acquisition module and a data prediction module, wherein the data acquisition module is used for acquiring original data of an environment where the wire to be detected and the tree to be detected are located; the model establishing module is used for establishing a three-dimensional model of the wire to be tested and the tree to be tested according to the original data; the model updating module is used for updating the three-dimensional model in real time according to the change of environment and time; and the alarm module is used for monitoring the clearance distance between the wire to be tested and the tree to be tested in the updated three-dimensional model in real time and sending alarm information when the clearance distance is smaller than or equal to a preset range. The method monitors the overhead transmission line channel through the three-dimensional model, can predict the clearance in real time, sends alarm information when the clearance is smaller than or equal to a preset range, and processes the alarm information in time, so that the safety problem of the power grid is avoided; the unmanned aerial vehicle overhead transmission line channel inspection cycle can be saved by at least 9 to 10 times every year, and the social benefit and the economic benefit are very obvious.)
技术领域
本发明涉及距离测量技术领域，具体涉及一种导线与树木之间净空距离的动态预测系统及方法。
背景技术
传统架空输电线路通道巡视主要是依靠人工徒步巡视。随着无人机架空输电线路通道巡视技术的应用，正在逐步替代人工徒步巡视；但是，由于无人机架空输电线路通道巡视成本高，再加上航空管制、天气等原因，无人机通道巡视每年仅能开展2至3次；这样，在无人机架空输电线路通道巡视周期期间，输电线路通道内的导线与树木之间的净空距离的监控管理处于失控状态，电网安全风险较大。
发明内容
基于以上现有技术的不足，本发明所解决的技术问题在于提供一种处理效果好的导线与树木之间净空距离的动态预测系统及方法，该导线与树木之间净空距离的动态预测系统及方法能在无人机巡视周期期间，解决架空输电线路通道管理处于失控状态，电网安全风险大的问题。
为了解决上述技术问题，本发明的一个方面，提供一种导线与树木之间净空距离的动态预测系统，包括:
数据获取模块，用于获取待测导线与待测树木所在环境的原始数据；
模型建立模块，其与所述数据获取模块连接，用于根据所述原始数据建立所述待测导线与待测树木的三维模型；
模型更新模块，其与所述数据获取模块和所述模型建立模块连接，用于根据环境和时间的变化实时更新所述三维模型；及
报警模块，其与所述模型更新模块连接，用于实时监测更新后的三维模型中待测导线与待测树木之间的净空距离，并在所述净空距离小于等于预设范围时，发出报警信息；
其中，所述原始数据包括悬挂待测导线的两个杆塔之间的档距、所述弧垂待测点距离小号侧杆塔的水平距离、所述环境下的气象条件、两个所述杆塔上的两个悬挂点连线与水平线的夹角、所述待测导线的原始弧垂、所述待测树木与所述弧垂待测点的原始水平距离、所述待测树木与所述弧垂待测点的原始垂直距离、及所述树木的品种。
作为上述技术方案的优选，本发明提供的导线与树木之间净空距离的动态预测系统，进一步包括下列技术特征的部分或全部：
作为上述技术方案的改进，所述模型更新模块包括第一变化量计算单元、第二变化量计算单元和模型更新单元，
所述第一变化量计算单元，其与所述数据获取模块连接，用于根据所述原始数据，并结合导线任一点弧垂计算公式计算在环境温度为t时所述待测导线的弧垂的第一变化量；
所述第二变化量计算单元，其与所述数据获取模块连接，用于根据所述原始数据，并结合树木的平均生长速率计算经过时间N后所述树木垂直方向的第二变化量；
所述模型更新单元，其与所述数据获取模块、所述模型建立模块、所述第一变化量计算单元和所述第二变化量计算单元连接，用于根据所述原始数据、所述第一变化量和所述第二变化量，实时更新所述三维模型。
作为上述技术方案的改进，所述第一变化量计算单元包括弧垂计算子单元和第一变化量计算子单元，
所述弧垂计算子单元，其与所述数据获取模块连接，用于根据导线任一点弧垂计算公式计算在环境温度为t2时所述待测导线的弧垂；所述计算公式如下：
其中，f2是在环境温度t2时所述待测导线的弧垂；r为导线比载；l为悬挂待测导线的两个杆塔之间的档距；lx为所述弧垂待测点距离小号侧杆塔的水平距离；σ2为环境温度t2下导线的预测应力；β为高差角，即两悬挂点连线与水平线的夹角；
所述第一变化量计算子单元，其与所述数据获取模块和所述弧垂计算子单元连接，用于根据所述原始数据和所述待测导线的弧垂计算所述第一变化量；所述第一变化量为：
f＝f2-f1
其中，f是第一变化量；f1是所述待测导线的原始弧垂。
作为上述技术方案的改进，所述第二变化量为：
其中：d是第二变化量，j1是所述品种的树木在12-2月的月平均生长速率， m1是时间N位于12-2月中的月数；j2是所述品种的树木在3-5月的月平均生长速率，m2是N位于3-5月中的月数；j3是所述品种的树木在6-8月的月平均生长速率，m3是N位于6-8月中的月数；j4是所述品种的树木在9-11月的月平均生长速率，m4是N位于9-11月中的月数。
作为上述技术方案的改进，所述报警模块包括净空距离计算单元和报警单元，
所述净空距离计算单元，其与所述数据获取模块、所述第一变化量计算单元和所述第二变化量计算单元连接，用于根据所述原始数据、所述第一变化量和所述第二变化量计算所述待测导线与所述待测树木的净空距离；所述净空距离为：
其中，h是所述待测导线与所述待测树木的净空距离；h1是所述待测树木与所述弧垂待测点的原始垂直距离；h2是所述待测树木与所述弧垂待测点的原始水平距离；
所述报警单元，其与所述净空距离计算单元连接，用于在所述净空距离小于等于所述预设范围时，发出报警信息。
本发明的另一个方面，提供了一种导线与树木之间净空距离的动态预测方法，包括如下步骤：
步骤1：获取待测导线与待测树木所在环境的原始数据；
步骤2：根据所述原始数据建立所述待测导线与待测树木的三维模型；
步骤3：根据环境和时间的变化实时更新所述三维模型；
步骤4：实时监测更新后的三维模型中待测导线与待测树木之间的净空距离，并在所述净空距离小于等于预设范围时，发出报警信息；
其中，所述原始数据包括悬挂待测导线的两个杆塔之间的档距、所述弧垂待测点距离小号侧杆塔的水平距离、所述环境下的气象条件、两个所述杆塔上的两个悬挂点连线与水平线的夹角、所述待测导线的原始弧垂、所述待测树木与所述弧垂待测点的原始水平距离、所述待测树木与所述弧垂待测点的原始垂直距离、及所述树木的品种。
作为上述技术方案的优选，本发明提供的导线与树木之间净空距离的动态预测方法，进一步包括下列技术特征的部分或全部：
作为上述技术方案的改进，所述步骤3的具体实现为：
步骤31：根据所述原始数据，并结合导线任一点弧垂计算公式计算在环境温度为t时所述待测导线的弧垂的第一变化量；
步骤32：根据所述原始数据，并结合树木的平均生长速率计算经过时间N 后所述树木垂直方向的第二变化量；
步骤33：根据所述原始数据、所述第一变化量和所述第二变化量，实时更新所述三维模型。
作为上述技术方案的改进，所述步骤31的具体实现为：
步骤311：根据导线任一点弧垂计算公式计算在环境温度为t2时所述待测导线的弧垂；所述计算公式如下：
其中，f2是在环境温度t2时所述待测导线的弧垂；r为导线比载；l为悬挂待测导线的两个杆塔之间的档距；lx为所述弧垂待测点距离小号侧杆塔的水平距离；σ2为环境温度t2下导线的预测应力；β为高差角，即两悬挂点连线与水平线的夹角；
步骤312：根据所述原始数据和所述待测导线的弧垂计算所述第一变化量；所述第一变化量为：
f＝f2-f1
其中，f是第一变化量；f1是所述待测导线的原始弧垂。
作为上述技术方案的改进，所述第二变化量为：
其中：d是第二变化量，j1是所述品种的树木在12-2月的月平均生长速率， m1是时间N位于12-2月中的月数；j2是所述品种的树木在3-5月的月平均生长速率，m2是N位于3-5月中的月数，j3是所述品种的树木在6-8月的月平均生长速率，m3是N位于6-8月中的月数，j4是所述品种的树木在9-11月的月平均生长速率，m4是N位于9-11月中的月数。
作为上述技术方案的改进，所述步骤4的具体实现为：
步骤41：根据所述原始数据、所述第一变化量和所述第二变化量计算所述待测导线与所述待测树木的净空距离；所述净空距离为：
其中，h是所述待测导线与所述待测树木的净空距离；h1是所述待测树木与所述弧垂待测点的原始垂直距离；h2是所述待测树木与所述弧垂待测点的原始水平距离；
步骤42：在所述净空距离小于等于所述预设范围时，发出报警信息。
与现有技术相比，本发明的技术方案具有如下有益效果：本发明通过建立待测导线与待测树木的三维模型，并对三维模型进行实时更新，以对待测导线和待测树木的环境进行预测模拟，便于操作人员在无人机巡视周期期间，通过所述三维模型监控架空输电线路通道；同时本发明还对待测导线与待测树木之间的净空距离进行实时预测，并在所述净空距离小于等于预设范围时发出报警信息，便于操作人员及时到达现场进行处理；以避免电网出现安全问题；本发明可使每年至少节省9至10次无人机架空输电线路通道巡视周期，社会效益和经济效益十分显著。
上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其他目的、特征和优点能够更明显易懂，以下结合优选实施例，详细说明如下。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例的附图作简单地介绍。
图1是本发明实施例一的导线与树木之间净空距离的动态预测系统的结构示意图；
图2是本发明实施例一的导线与树木之间净空距离的动态预测系统中模型更新模块的结构示意图；
图3是本发明实施例一的导线与树木之间净空距离的动态预测系统中第一变化量计算单元的结构示意图；
图4是本发明实施例一的导线与树木之间净空距离的动态预测系统中报警模块的结构示意图；
图5是本发明实施例一的导线与树木之间净空距离的动态预测方法的流程图；
图6是待测导线与待测树木的原始状态时的布局图；
图7是待测树木在经过时间N后与原始状态时的垂直方向的变化图；
图8是待测导线在环境温度为t时与原始状态时的弧垂变化图；
图9是图7和图8的综合变化图。
具体实施方式
下面详细说明本发明的具体实施方式，其作为本说明书的一部分，通过实施例来说明本发明的原理，本发明的其他方面、特征及其优点通过该详细说明将会变得一目了然。
实施例一、参见图1，一种导线与树木之间净空距离的动态预测系统，包括:
数据获取模块1，用于获取待测导线与待测树木所在环境的原始数据；所述原始数据可以是通过无人机激光雷达扫描技术获取；
模型建立模块2，其与所述数据获取模块1连接，用于根据所述原始数据建立所述待测导线与待测树木的三维模型；
模型更新模块3，其与所述数据获取模块1和所述模型建立模块2连接，用于根据环境和时间的变化实时更新所述三维模型；及
报警模块4，其与所述模型更新模块3连接，用于实时监测更新后的三维模型中待测导线与待测树木之间的净空距离，并在所述净空距离小于等于预设范围时，发出报警信息。
进一步，所述原始数据包括悬挂待测导线的两个杆塔之间的档距、所述弧垂待测点距离小号侧杆塔的水平距离、所述环境下的气象条件、两个所述杆塔上的两个悬挂点连线与水平线的夹角、所述待测导线的原始弧垂、所述待测树木与所述弧垂待测点的原始水平距离、所述待测树木与所述弧垂待测点的原始垂直距离、及所述树木的品种。
进一步，参见图2，所述模型更新模块3包括第一变化量计算单元31、第二变化量计算单元32和模型更新单元33，
所述第一变化量计算单元31，其与所述数据获取模块1连接，用于根据所述原始数据，并结合导线任一点弧垂计算公式计算在环境温度为t时所述待测导线的弧垂的第一变化量；
所述第二变化量计算单元32，其与所述数据获取模块1连接，用于根据所述原始数据，并结合树木的平均生长速率计算经过时间N后所述树木垂直方向的第二变化量；
所述模型更新单元33，其与所述数据获取模块1、所述模型建立模块2、所述第一变化量计算单元31和所述第二变化量计算单元32连接，用于根据所述原始数据、所述第一变化量和所述第二变化量，实时更新所述三维模型。
进一步，参见图3，所述第一变化量计算单元31包括弧垂计算子单元311 和第一变化量计算子单元312，
所述弧垂计算子单元311，其与所述数据获取模块1连接，用于根据导线任一点弧垂计算公式计算在环境温度为t2时所述待测导线的弧垂；所述计算公式如下：
其中，f2是在环境温度t2时所述待测导线的弧垂，单位为m；r为导线比载，单位为MPa/m；l为悬挂待测导线的两个杆塔之间的档距，单位为m；lx为所述弧垂待测点距离小号侧杆塔的水平距离，单位为m，线路从变电站引出的排号顺序是从小到大的，小号侧即排号较小的杆塔一侧；σ2为环境温度t2下导线的预测应力，单位为MPa，β为高差角，即两悬挂点连线与水平线的夹角，单位为°；
所述第一变化量计算子单元312，其与所述数据获取模块1和所述弧垂计算子单元311连接，用于根据所述原始数据和所述待测导线的弧垂计算所述第一变化量；参见图8，所述第一变化量为：
f＝f2-f1
其中，f是第一变化量；f1是所述待测导线的原始弧垂，单位为m。
本实施例中，导线比载r一般可直接从工程资料中查阅获取；或者可通过以下方式得到：
式中，q为导线的单位长度质量，单位为kg/km；A为导线的截面积，单位为mm2；g为重力加速度，g＝9.80665，单位为m/s2；
环境温度t2下导线的预测应力σ2通过以下方式得到：
式中，E为导线弹性系数，α为温度膨胀系数，t2与t1分别为预测时环境温度(对应高温)和原始环境温度(对应低温)，σ1是原始观测时求出的观测档所在耐张段的代表档距的代表应力，单位为MPa；
其中，所述待测导线的原始应力σ1通过以下方式得到：
除此之外，还可通过以下方式得到导线温度Te：
Te＝2.238+8.36×10-6×I2-0.00141×I+0.9992×T
式中，导线的温度Te单位为W/m；I为负荷电流，单位为W/m；T为环境温度，与t2相等。
进一步，所述第二变化量为：
其中：d是第二变化量，j1是所述品种的树木在12-2月的月平均生长速率， m1是时间N位于12-2月中的月数；j2是所述品种的树木在3-5月的月平均生长速率，m2是N位于3-5月中的月数；j3是所述品种的树木在6-8月的月平均生长速率，m3是N位于6-8月中的月数；j4是所述品种的树木在9-11月的月平均生长速率，m4是N位于9-11月中的月数。
树木生长速率受不同的季节、不同的地域环境、不同的树种等多种因素的影响，所以，每个省份的林业管理部门都有本省范围内的主要树种的最终生长高度和不同季节的树木平均生长速率，作为本发明中涉及到的“树木平均生长速率”的参考依据。如湖北省树木平均生长速率如表1所示：
表1、湖北省树木平均生长速率参考值
由上表1可知，12-2月是树木生长的休眠期，其月平均生长高度为0。大部分树木都有最终生长高度限制，所述原始数据还包括树木的原始垂直距离，即树木的原始高度d1；对于有生长高度限制的树木，如刺槐、杨柳等，在进行第二变化量d计算之前，需将获取到的树木的原始垂直距离与其最终生长高度进行比较，当树木的原始垂直距离小于其最终生长高度时，再进行第二变化量的计算，同时当经过第二变化量计算后，若第二变化量d与树木的原始垂直距离的和(即图7中的d2)大于其最终生长高度时，所述第二变化量的值为所述最终生长高度与所述树木的原始垂直距离的差值；而当所述树木的原始垂直距离大于等于其最终生长高度时，所述第二变化量的值为零。
进一步，参见图4，所述报警模块4包括净空距离计算单元41和报警单元 42，
所述净空距离计算单元41，其与所述数据获取模块1、所述第一变化量计算单元31和所述第二变化量计算单元32连接，用于根据所述原始数据、所述第一变化量和所述第二变化量计算所述待测导线与所述待测树木的净空距离；参图7和图9，所述净空距离为：
其中，h是所述待测导线与所述待测树木的净空距离；h1是所述待测树木与所述弧垂待测点的原始垂直距离；h2是所述待测树木与所述弧垂待测点的原始水平距离；
所述报警单元42，其与所述净空距离计算单元41连接，用于在所述净空距离小于等于所述预设范围时，发出报警信息。所述预设范围可根据实际情况进行设置，如预设范围为1m时，当所述待测导线与所述待测树木的净空距离小于等于1m时，所述报警单元42就会发出警报。
实施例二、参见图5，一种导线与树木之间净空距离的动态预测方法，包括如下步骤：
步骤1：获取待测导线与待测树木所在环境的原始数据；
步骤2：根据所述原始数据建立所述待测导线与待测树木的三维模型；
步骤3：根据环境和时间的变化实时更新所述三维模型；
步骤4：实时监测更新后的三维模型中待测导线与待测树木之间的净空距离，并在所述净空距离小于等于预设范围时，发出报警信息。
进一步，所述原始数据包括悬挂待测导线的两个杆塔之间的档距、所述弧垂待测点距离小号侧杆塔的水平距离、所述环境下的气象条件、两个所述杆塔上的两个悬挂点连线与水平线的夹角、所述待测导线的原始弧垂、所述待测树木与所述弧垂待测点的原始水平距离、所述待测树木与所述弧垂待测点的原始垂直距离、及所述树木的品种。
进一步，所述步骤3的具体实现为：
步骤31：根据所述原始数据，并结合导线任一点弧垂计算公式计算在环境温度为t时所述待测导线的弧垂的第一变化量；
步骤32：根据所述原始数据，并结合树木的平均生长速率计算经过时间N 后所述树木垂直方向的第二变化量；
步骤33：根据所述原始数据、所述第一变化量和所述第二变化量，实时更新所述三维模型。
进一步，所述步骤31的具体实现为：
步骤311：根据导线任一点弧垂计算公式计算在环境温度为t2时所述待测导线的弧垂；所述计算公式如下：
其中，f2是在环境温度t2时所述待测导线的弧垂；r为导线比载；l为悬挂待测导线的两个杆塔之间的档距；lx为所述弧垂待测点距离小号侧杆塔的水平距离；σ2为环境温度t2下导线的预测应力；β为高差角，即两悬挂点连线与水平线的夹角；
步骤312：根据所述原始数据和所述待测导线的弧垂计算所述第一变化量；所述第一变化量为：
f＝f2-f1
其中，f是第一变化量；f1是所述待测导线的原始弧垂，单位为m。
本实施例中，导线比载r一般可直接从工程资料中查阅获取；或者可通过以下方式得到：
式中，q为导线的单位长度质量，单位为kg/km；A为导线的截面积，单位为mm2；g为重力加速度，g＝9.80665，单位为m/s2；
环境温度t2下导线的预测应力σ2通过以下方式得到：
式中，E为导线弹性系数，α为温度膨胀系数，t2与t1分别为预测时环境温度(对应高温)和原始环境温度(对应低温)，σ1是原始观测时求出的观测档所在耐张段的代表档距的代表应力，单位为MPa；
其中，所述待测导线的原始应力σ1通过以下方式得到：
除此之外，还可通过以下方式得到导线温度Te：
Te＝2.238+8.36×10-6×I2-0.00141×I+0.9992×T
式中，导线的温度Te单位为W/m；I为负荷电流，单位为W/m；T为环境温度，与t2相等。
进一步，所述第二变化量为：
其中：d是第二变化量，j1是所述品种的树木在12-2月的月平均生长速率， m1是时间N位于12-2月中的月数；j2是所述品种的树木在3-5月的月平均生长速率，m2是N位于3-5月中的月数，j3是所述品种的树木在6-8月的月平均生长速率，m3是N位于6-8月中的月数，j4是所述品种的树木在9-11月的月平均生长速率，m4是N位于9-11月中的月数。
由上表1可知，大部分树木都有最终生长高度限制，所述原始数据还包括树木的原始垂直距离，即树木的原始高度；对于有生长高度限制的树木，如刺槐、杨柳等，在进行第二变化量计算之前，需将获取到的树木的原始垂直距离与其最终生长高度进行比较，当树木的原始垂直距离小于其最终生长高度时，再进行第二变化量的计算，同时当经过第二变化量计算后，若第二变化量与树木的原始垂直距离的和大于其最终生长高度时，所述第二变化量的值为所述最终生长高度与所述树木的原始垂直距离的差值；而当所述树木的原始垂直距离大于等于其最终生长高度时，所述第二变化量的值为零。
进一步，所述步骤4的具体实现为：
步骤41：根据所述原始数据、所述第一变化量和所述第二变化量计算所述待测导线与所述待测树木的净空距离；所述净空距离为：
其中，h是所述待测导线与所述待测树木的净空距离；h1是所述待测树木与所述弧垂待测点的原始垂直距离；h2是所述待测树木与所述弧垂待测点的原始水平距离；
步骤42：在所述净空距离小于等于所述预设范围时，发出报警信息。
本发明通过无人机现场巡检时的架空输电线路导线温度获取导线原始弧垂，在此温度和弧垂的基础上，建立待测导线与待测树木的三维模型，并计算任意导线温度的导线弧垂变化的空间位置，以及任意季节树木的垂直方向变化的空间位置，以对三维模型进行实时更新，对待测导线和待测树木的环境进行预测模拟，便于操作人员在无人机巡视周期期间，通过所述三维模型监控架空输电线路通道；同时本发明还对待测导线与待测树木之间的净空距离进行实时预测，并在所述净空距离小于等于预设范围时发出报警信息，便于操作人员及时到达现场进行处理；以避免电网出现安全问题；本发明可使每年至少节省9至10次无人机架空输电线路通道巡视周期，社会效益和经济效益十分显著。
根据本发明提供的导线与树木之间净空距离的动态预测方法预测数据如下：
表2、架空输电线路无人机通道巡检实测数据
表3、预测1月后输电线路导线与树木之间净空距离(同期环境温度和负荷)
表4、预测3月后输电线路导线与树木之间净空距离(同期环境温度和负荷)
上表3和上表4中的预测值的误差主要分为几个方面：1、计算精度误差：取百分之一，电气安全距离按1m的裕度计算，误差应在1cm；2、原始数据误差：无人机激光雷达测量精度为cm级，一般情况在2至3cm。3、树木月生长速率误差：参照省级林业部门提供的不同树种的季度生长速率，在平均到月生长速率，以生长速率较快的白杨树为例，3至5月份生长速率为0.99m，平均到月生长速率为0.33m，最大误差＜0.33m。
综上所述，预测值的最大综合误差为：计算精度误差1cm+原始数据误差 3cm+树木月生长速率误差33cm＝37cm。根据架空输电线路管理要求，针对架空输电线路导线距树木之间的动态净空距离的隐患，净空电气安全距离均按1m的裕度管理，所以，预测值的最大综合误差的精度完全满足要求。
由上表3和上表4中的数据可以看出，通过本发明所提供的导线与树木之间净空距离的动态预测方法预测的净空距离的误差较小，预测的净空距离可靠。
以上所述是本发明的优选实施方式而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和变动，这些改进和变动也视为本发明的保护范围。