张 成 何林巍
（国网上海市电力公司青浦供电公司）
随着智能电网建设的逐步推进，大量的智能终端应用到智能电网中，这就产生了大量与输电线路运营相关的数据，从而也必须保证输电线路以更高的标准运行。对输电线路进行可视化巡检就能够很好解决运维问题，提高智能电网的运行效率，实现智能电网的经济运行。但是目前对于输电线路的巡检都是基于2D基础的，无法实现输电线路可视化巡检的需求［1-2］。
本文专门针对输电线路的自身特点，设计了一套基于无人机的巡检可视化系统，从输电线路巡检可视化的概念入手，详细描述可视化巡检系统的架构组成部分以及功能模块的划分，并且对数据管理方法，多源数据配准方法，可视化实现方法以及故障诊断策略等多项关键技术进行深入的研究［3］。经过实际运用证明，该系统能够实现输电线巡检高效执行，有效提高了输电线路的运行稳定性。
输电线路可视化是指将输电线路的线路布置、外部环境以及其他一些辅助性设备等融合到一个可视化管理系统上，能够实现数据的显示与数据查询等，并且可以将数据显示在界面上，最关键的是能够将输电线路的实景显示在界面上，便于输电线路运维人员能够及时、直观、准确掌握输电线路的实际情况［4-5］。
近年来，智能电网规模不断扩大，电网的复杂程度不断加深，新布设了许多输电线路，这些输电线路大多位于偏远地区，线路环境恶劣［6］。
随着无人机技术的飞速发展，基于无人机的运用特点，能够为输电线路的可视化提供新的途径，通过无人机载运设备进行远程数据采集，这样不仅能够实现输电线路巡检效率的大幅度提高，还能够降低人工巡检的成本，便于提供数据台账，基于该系统实现输电线路的可视化巡检，为智能电网的运营维护提供了更为便捷的途径［7］。
可视化输电线路巡检系统对于运行中所产生的数据进行管理面临着诸多问题，系统的设计必须遵循可视化的基本原则对数据进行科学管理。输电线路的运行数据类型复杂，数据量大，主要来自各类传感器，包括传感器数据、数据模型、影像数据、故障数据等。第一步需要将全部采集到的数据进行归一化处理，然后再根据科学有效的算法进行缺陷分析，并对分析结果进行管理；
第二步，要将经过多个数据处理模块的运算结果进行整合，能够保证不同数据类型之间的转换，进行结果多样化输出。从数据服务层、功能管理层、核心构件层几个部分对系统的架构和功能进行科学划分。
其中，核心层为巡检系统提供核心算法，具体涵盖算法库、图像处理库、地图处理库、点云处理库、3D引擎等；
功能管理层为系统的功能模块，主要负责对无人机采集到的数据和信息进行处理，具体功能是指数据显示、数据查询等；
数据服务层主要负责数据存储，提供数据接口和数据管理模型，这样能够保证对数据进行高效率的处理。
输电线路可视化巡检系统的运用目的是对输电线路及其附属设备进行运行检测，功能上侧重于设备的可视化运维，根据相关设备的位置信息、巡检路线等从数据库中查询数据，基于高精度的点云数据进行实景建模，模拟输电线路的环境信息等，可以进行3D操作，数据测量等、数据查询等。
可视化巡检系统所需要处理的数据主要包括影像数据、点云数据等，系统预先对不同类型的数据进行了协同管理。具体的功能结构如图1所示。
图1 系统核心功能划分
输电线路可视化巡检系统，数据来源广泛，数据类型复杂，具体涵盖红外视频数据、图像数据、点云数据等，将这些数据进行科学融合进行故障诊断与分析。
4.1 数据管理
输电线路可视化巡检的原始数据来自布设在无人机上的传感器，具体涵盖可见光影像、红外影像，激光点云等多种数据，以及无人机的定位与姿态数据。采用的数据管理模式如图2所示。
图2 数据文件管理结构
当无人机巡检数据以文档形式存在时，这种情况下存在多种问题，数据查询困难、数据冗余度高、数据版本不一致等。该可视化巡检系统在新建工程时，由系统自主建立Inspection数据库和PowerLine数据表，并将数据库和数据表的相关属性信息提报给系统，解决数据冗余等项目管理问题。
4.2 多源数据配准
采用将可见光、红外线、激光数据相融合的诊断策略，能够进行高效、高精度的故障诊断，是一种可靠性较高的检测手段。通过无人机载运的传感设备能够得到红外数据、可见光数据等，这些数据存在一定的差异，需要对其时间和空间的不同步性进行处理，这样才会避免由于数据不同步导致的诊断结果的差异。这样就可能存在同一输电线路在不同数据情况下会得到不同的诊断结果，所以进行数据配准具有重要意义，即得到同一化处理后的点云数据、红外数据、可见光数据等，再进行诊断运算。可视化巡检系统在进行数据配准这一流程时，分别将数据基准设置为红外、时评、图像、点云几种情况，再结合POS系统输出的位置参数和传感器定标参数作为数据源的初始位置以及初始姿态，提取输电线路中的线状特征，再将这些特征进行投影，在各个数据源进行匹配运算，最后得到配准参数，将多源头的数据统一到一个参考坐标系下，配准方案如图3所示。
图3 多源数据配准方案
4.3 可视化实现
输电线路巡检时采集到的多源数据，具体包含环境数据、红外数据、影像数据，这些数据对于输电线路的可视化管理具有重要意义，是实现输电线路智能化管理的重要组成部分。本文采用的基于无人机的巡检方案，由无人机搭载3D激光扫描设备、3D相机、红外成像仪等，采集输电线路的环境数据、影像信息等，并将采集到的信息由网络传输到系统终端进行处理。输电线路可视化巡检采集到的数据经过同一化处理后，除了能够实现可视化浏览外，还能够基于图表的形式实现某些属性的可视化，并且可以通过图像操作完成部件的可视化编辑。
4.4 故障诊断
输电线路的可视化巡检必须以无人机作为传感器载体，采集点云、影像数据，进行缺陷与隐患的分析，并将无人机搭载的各种传感器数据进行同一化处理，实现输电线路运行状态的全方位、多角度分析。分析的具体内容包括不同部件之间的安全距离、线路附属零部件的破损程度等，最终输出能够描述输电线路运行状态的运行分析报告以及其他附属文件。
采用无人机进行输电线路可视化巡检时，由于传感器的多样化，因此能够得到诸如激光点云、可见光影像、红外数据等多种类型的数据，再根据无人机的巡检路径、传感器的采集方式等，对输电线路的运行状态进行综合诊断。在进行电力巡检时，由于输电线路结构复杂、数量众多，单条输电线路也进行反复多次巡检是十分有必要的，因此输电线路的运行数据也是随着巡检次数的增加而增加的。对于输电线路巡检产生的大量数据和诊断结果，必须要根据实际情况建立科学、合理的数据库，对数据资源进行有效的管理和运用。
针对输电线路常规运营维护以及故障处理的业务需求，本文有针对性地对输电线路可视化巡检系统进行深入研究，并对该系统进行应用分析。本文所研究的输电线路可视化巡检系统能够对输电线路进行可视化管理，管理上实现了对海量巡检数据的高效管理；
在数据处理上能够对数据和资源进行高效利用，经过对这些数据的协同分析，进一步实现了数据的深度处理。未来可以结合输电线路的环境数据等多维度信息实现对输电线路的故障预警功能。