本发明专利技术公开了一种输电线路覆冰监测装置及方法，包括拉力采集模块、图像采集模块、主控模块、人工智能模块和远程通讯模块；拉力采集模块：安装在绝缘子串低压侧，测量绝缘子串承受的导线重量；图像采集模块：通过特殊的结构件安装在导线附近，使摄像机和导线保持固定的距离。有益效果：动态对拉力传感器进行纠偏，解决了传感器时漂带来的测量值不准确问题；摄像机镜头与导线相对位置固定，保证图片中每像素点表达的覆冰厚度值固定；同时监测了等值覆冰厚度和视在覆冰厚度，能够采集现场输电线路绝缘子串的拉力计算得出等值覆冰厚度，采集导线覆冰图像分析得出视在覆冰厚度，最终计算得出覆冰的密度实现对输电线路覆冰情况的远程监测。测。测。
【技术实现步骤摘要】
一种输电线路覆冰监测装置及方法
[0001]本专利技术涉及输电线路
，具体来说，涉及一种输电线路覆冰监测装置及方法。
技术介绍
[0002]冻雨灾害在我国南北都有分布，尤其在山区更易发生。在冻雨易发地区的架空输电线路很容易受冻雨的影响发生绝缘子冰闪、过载、线路舞动，甚至断线倒塔等事故。而由于输电线路分布地域广泛，每次寒潮来临的时候仅靠人力无法及时掌握导线的覆冰情况，因此架空输电线路覆冰在线监测对防冰抗冰工作具有重大的意义。
[0003]现有用于输电线路覆冰监测的装置主要有以下两种：基于拉力的等值覆冰厚度监测方法：在绝缘子串的低压侧安装拉力传感器，通过监测拉力变化来计算导线上的等值覆冰厚度（折算为标准冰且假设整条导线上均匀覆冰时的冰厚）；基于图像的覆冰监测方法：在线路杆塔上安装摄像机，通过摄像机观测导线上的覆冰情况；基于拉力的等值覆冰厚度监测方法主要缺点是拉力传感器长期处于重荷载状态，传感器的测量值会发生偏移，由于传感器安装好之后已经作为杆塔中的一个部件，因此无法通过物理手段对传感器的荷载进行回零，因此会导致监测值的准确度逐年下降。
[0004]基于图像的覆冰监测方法主要缺点是摄像机的安装位置距离导线距离较远，因此只能对导地线是否覆冰做定性分析判断是否有存在覆冰的情况，无法对覆冰厚度做定量的分析。
[0005]针对相关技术中的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
[0006]针对相关技术中的问题，本专利技术提出一种输电线路覆冰监测装置及方法，以克服现有相关技术所存在的上述技术问题。
[0007]为此，本专利技术采用的具体技术方案如下：一种输电线路覆冰监测装置及方法，包括拉力采集模块、图像采集模块、主控模块、人工智能模块和远程通讯模块；拉力采集模块：安装在绝缘子串低压侧，测量绝缘子串承受的导线重量；图像采集模块：通过特殊的结构件安装在导线附近，使摄像机和导线保持固定的距离；主控模块：控制装置运行流程，计算等值覆冰厚度以及覆冰密度；人工智能模块：利用深度学习算法分析导线的视在覆冰厚度；远程通讯模块：将装置的监测结果通过数据网络传送给监测平台。
[0008]根据本专利技术的另一个方面，提供了一种输电线路覆冰监测装置的方法，用于所述
的输电线路覆冰监测装置，包括以下步骤；A、训练导线识别模型： 收集导线未覆冰以及覆冰后的照片，制作训练集，使用语意分割技术进行训练得到预测模型；B、设置输电线路基本信息：将输电线路导线材料的参数输入导线覆冰监测装置；C、导线图像初始化：采用图像分析的方法对无覆冰时拍摄的导线照片进行语意分割，记录导线所占的像素数A
o
；D、采集绝缘子串拉力传感器初始值数据：在每个数据采集周期内都使用拉力采集模块采集绝缘子串拉力传感器数据T0，单位为N；计算绝缘子串拉力传感器理论荷载以及初始漂移值： 按绝缘子串受力型态计算拉力传感器的理论受力值，然后用传感器的实际受力值减去理论受力值得到传感器安装完成后的初始漂移值；理论拉力：传感器漂移值：；E、周期性采集绝缘子串拉力传感器监测值并拍摄导线图像：在每个数据采集周期内都使用拉力采集模块采集绝缘子串拉力传感器数据Tn；F、对导线图像进行语意分割并计算导线视在覆冰厚度：使用步骤A中训练完成的语意分割模型对拍摄到的导线图片进行智能分析，并计算得到导线所占的像素A
i
；根据公式计算导线表层覆冰的平均视在冰厚；G、调整拉力传感器漂移值： 判断是否未24小时内首次发生的导线覆冰情况（即24小时内首次发生Hv>0.1mm），如果是则使用前24小时的绝缘子串拉力传感器拉力平均值重新计算传感器采样漂移值T
Δ
；；H、计算导线等值覆冰厚度：根据拍摄到的图片分析实际覆冰厚度；具体方法如下：计算冰荷载 计算覆冰厚度I、计算覆冰密度：根据等值覆冰厚度和实际覆冰厚度计算输电线路覆冰密度。
[0009]所述步骤I中，其覆冰密度；其中：H
n
是计算得到的等值覆冰厚度，d是初始化输入的导线直径。
[0010]所述步骤B中，其具体包括以下参数：导线单位长度荷载wm，单位kg/m导线直径d，单位cm垂直档距内导线长度l，单位m导线分裂数n单挂点绝缘子串总重量G，单位kg绝缘子串低压侧挂点数p
绝缘子串倾斜角θ重力加速度g=9.80665m/s2。
[0011]作为优选的，除所述拉力采集模块1以外的其他模块集成为一个主机，采用定制的外壳安装到输电线路的导线上，保证图像采集模块与导线之间距离固定；拉力采集模块安装到绝缘子串的低压侧，并通过无线通讯将数据传输给主机。
[0012]本专利技术的有益效果为：动态对拉力传感器进行纠偏，解决了传感器时漂带来的测量值不准确问题；摄像机镜头与导线相对位置固定，保证图片中每像素点表达的覆冰厚度值固定；同时监测了等值覆冰厚度和视在覆冰厚度，能够采集现场输电线路绝缘子串的拉力计算得出等值覆冰厚度，采集导线覆冰图像分析得出视在覆冰厚度，最终计算得出覆冰的密度实现对输电线路覆冰情况的远程监测。
附图说明
[0013]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0014]图1是根据本专利技术实施例的一种输电线路覆冰监测装置的结构示意图。
[0015]图中：1、拉力采集模块；2、图像采集模块；3、主控模块；4、人工智能模块；5、远程通讯模块。
具体实施方式
[0016]为进一步说明各实施例，本专利技术提供有附图，这些附图为本专利技术揭露内容的一部分，其主要用以说明实施例，并可配合说明书的相关描述来解释实施例的运作原理，配合参考这些内容，本领域普通技术人员应能理解其他可能的实施方式以及本专利技术的优点，图中的组件并未按比例绘制，而类似的组件符号通常用来表示类似的组件。
[0017]根据本专利技术的实施例，提供了一种输电线路覆冰监测装置及方法。
[0018]实施例一；如图1所示，根据本专利技术实施例的输电线路覆冰监测装置及方法，包括拉力采集模块1、图像采集模块2、主控模块3、人工智能模块4和远程通讯模块5；拉力采集模块1：安装在绝缘子串低压侧，测量绝缘子串承受的导线重量；图像采集模块2：通过特殊的结构件安装在导线附近，使摄像机和导线保持固定的距离；主控模块3：控制装置运行流程，计算等值覆冰厚度以及覆冰密度；人工智能模块4：利用深度学习算法分析导线的视在覆冰厚度；远程通讯模块5：将装置的监测结果通过数据网络传送给监测平台。
[0019]根据本专利技术的另一个方面，提供了一种输电线路覆冰监测装置的方法，用于所述的输电线路覆冰监测装置，包括以下步骤；A、训练导线识别模型： 收集导线未覆冰以及覆冰后的照片，制作训练集，使用语
意分割技术进行训练得到预测模型；B、设置输电线路基本信息：将输电线路导线材本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种输电线路覆冰监测装置，其特征在于，包括拉力采集模块（1）、图像采集模块（2）、主控模块（3）、人工智能模块（4）和远程通讯模块（5）；拉力采集模块（1）：安装在绝缘子串低压侧，测量绝缘子串承受的导线重量；图像采集模块（2）：通过特殊的结构件安装在导线附近，使摄像机和导线保持固定的距离；主控模块（3）：控制装置运行流程，计算等值覆冰厚度以及覆冰密度；人工智能模块（4）：利用深度学习算法分析导线的视在覆冰厚度；远程通讯模块（5）：将装置的监测结果通过数据网络传送给监测平台。2.一种输电线路覆冰监测装置的方法，其特征在于，用于权利要求1所述的输电线路覆冰监测装置，包括以下步骤；A、训练导线识别模型： 收集导线未覆冰以及覆冰后的照片，制作训练集，使用语意分割技术进行训练得到预测模型；B、设置输电线路基本信息：将输电线路导线材料的参数输入导线覆冰监测装置；C、导线图像初始化：采用图像分析的方法对无覆冰时拍摄的导线照片进行语意分割，记录导线所占的像素数A
o
；D、采集绝缘子串拉力传感器初始值数据：在每个数据采集周期内都使用拉力采集模块采集绝缘子串拉力传感器数据T0，单位为N；计算绝缘子串拉力传感器理论荷载以及初始漂移值： 按绝缘子串受力型态计算拉力传感器的理论受力值，然后用传感器的实际受力值减去理论受力值得到传感器安装完成后的初始漂移值；理论拉力：传感器漂移值：；E、周期性采集绝缘子串拉力传感器监测值并拍摄导线图像：在每个数据采集周期内都使用拉力采集模块采集绝缘子串拉力传感器数据Tn；F、对导线图像进行语意分割并计算导...
【专利技术属性】
技术研发人员：韩芳，董毅，季洪献，
申请(专利权)人：杭州马太能源互联网技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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