基于移动小波树的电力线路缺陷远程检测系统设计

楼鑫，郎伟强，王旭杰

（国网金华供电公司，浙江金华 321000）

电网不仅存在于城市，也存在于偏远地区，有时会受到恶劣环境的影响，给输电线路的维护带来困难[1]。采用无人机飞行巡逻的检测系统对电力线路进行日常监测，该方法利用标识物测距算法计算无人机与目标之间距离，避免了在检测过程中碰撞铁架或线路带来的损失[2]。同时地面站负责接收无人机远程传输的信号，并对拍摄到的图像识别，但一旦绝缘子损坏导致线路上出现沟槽，就会产生大量的孤立噪声，严重影响电网故障的远程检测。因此，提出了一种基于移动小波树的电力线路缺陷远程检测系统，为避免错误报文的产生，通过一种动态的小波树结构对颠簸数据处理，有效避免了错报、误报现象的发生，提高了检测效率。

1 系统硬件结构设计

基于移动小波树的电力线路缺陷远程检测系统硬件结构如图1 所示。

由图1 可知，每个转发器通过网络与收集器通信，并安装在高压输电线路的三相电源线上，并配有电流互感器和温度传感器，用于采集电流和导线温度[3]。采集器通过无线通信将采集到的电流和温度数据发送给转发器，由计算机SD 卡负责将采集到的数据存储起来[4-6]。综合分析现场线路电流、温度采集的参数，利用计算机软件获取线路电流、温度的现状和发展趋势，对线路存在的安全隐患进行定位和报警。

1.1 现场转发器

以基于ARMCortexM332 位RISC 内核的微处理器STM32F103ZE 为主控芯片，实现了现场转发器的控制功能，其硬件结构如图2 所示。

图2 现场转发器硬件结构

由图2 可知，电压电流传感器设在现场直放站，并与STM32 中的ADC 模块通过放大处理电路连接，实现对导线电压电流采集[7-9]。中继器的电压、电流采集装置可根据需要关闭或开启，若现场转发器的采集功能开启，采集数据时不用现场转发器，直接将电压、电流数据传给上位机，现场转发器通过采集器将电流、温度数据传给上位机[10-11]。

1.2 GPRS通信模块

利用GTM900-C 芯片，具有命令增强功能，通过下达命令，可以使通信模组在线路通电或停电时，直接将信息传递到指令位置，其硬件电路如图3 所示。

图3 通信GTM900-C芯片电路图

由图3可知，PWON引脚用于GTM900-C控制GPRS 模块开关。当设备发现线路掉电或系统设备出现故障时，如果线路掉电，则发送掉电信息；如果系统设备掉电，则发送故障信息[12-13]。发完短信，GPRS 停止工作。

1.3 远程采集模块

远程采集模块利用500 万个高清云台摄像机作为图像采集装置，以无人机为载体，对高空电力线路进行采集。通过无人机远程控制传输线的数据采集，采集员可以远程控制需要巡检的传输线[14]。该系统利用无人驾驶飞机拍摄的图像进行地面站监测，完成对电力线的远程监测。该方法有效地解决了采集员在爬山、涉水巡逻、检查时遇到的困难，实现了交通阻塞监测和远距离监测。

1.3.1 无人机采集子系统

利用无人机测距装置测量目标距离，能够方便及时地调整飞行状态，实现无人机的自主避障。无人机与地面控制系统之间的无线通信模块是实现数据传输、存储和处理的一种信道，在按照指示到达指定地点后，拍下线路照片，完成线路整体检测。在无人飞行器云中使用三轴云台，操作者可以通过旋转山形飞行器头部360 度的角度来选择相对的目标[15]。该子系统采用电池储能模块供无人机使用，它的电源是2 600 mAh 电池，用于悬挂电机、图像传输设备和遥控接收器。理论上来说，2 600 mAh 的电源可以维持一个多小时，并可以完全支持辅助设备的工作。此外，摄像机电池用于向摄像机提供独立能源，而不能无线传输图像。如主要使用照相机电源，则照相机电池会在短时间内耗尽，因此电池将独立供电。

1.3.2 地面站控制子系统

地面站控制子系统主要包括前端系统和后端系统，通过实时监控电力线路缺陷，可以撑握无人机探测过程中的飞行姿态、飞行数据和设备运行的情况，准确识别输电线路存在的问题。

1）前端系统

无人机返回的图像数据主要通过HD 图像传输预处理所获得的相关图像数据信息[16]。该系统通过前端网络通道子系统将前端系统获取的任务数据信息、无人机飞行姿态信息等发送到后端系统，实现中继传输。根据前端业务规则响应感知数据，并对接收到的后台系统相关数据进行处理和响应。负责前端系统的电源管理，各子系统的功耗能力评估，以及前端系统各子系统的自我检测，并提供相应的接口进行调试和维护。

2）后台系统

前端图像数据的采集、存储与分析是主要内容，采集结果的处理与显示、巡逻策略的制定等是主要内容。后台系统负责对前端系统进行检查、维护、调试以及数据处理。后台系统与电网相连，用户可进行线路检测。

2 系统软件部分设计

2.1 程序设计

2.1.1 检测前准备阶段

首先接听调度中心对所需巡检传输线路的指令，并确认无人机是否连接正确，检查地面站系统是否正常，做好准备工作。

2.1.2 工作过程

根据管理中心下达的巡检任务，为需要的电力巡检线路制定飞行计划，对无人机进行试飞和调试，确保无人机正常运行，完成指定目标线路摄影。

探测过程为：将视频图像与显示器上的标记物进行比较，确定标记物与无人机的距离，并且调整无人机的飞行距离，直到捕捉到最好的位置，调整无人机云台的方向和角度，使摄像机可以捕捉所有的目标。接着继续向下一个目标飞行，直到输电线路探测完毕或无人机电量不足时才停止。

完成全部的巡检任务后，无人机返回控制中心，并保存所有检测数据。

2.2 基于移动小波树异常数据处理

基于移动小波树的数据结构，对原始小波树结构的冗余处理，使任意长度的异常都能包含在上部窗口中。该算法可根据待检测异常的持续时间来检测相应的小波层次，若某个视窗的值超过预设关闭值，它会继续搜寻相应的底层视窗，直到发现异常位置为止。

2.2.1 移动小波树数据结构建立

从底层的原始数据序列开始，计算每两个相邻数据的总和，通过对低层非重叠剖面进行数据处理，得到其他小波分解层的聚合值，从而得到最高层具有一个窗口。

2.2.2 数据更新

对于每次出现的新数据，联机更新算法会对对应层的所有数据进行更新，算法复杂度很高。因此，利用批量更新算法更新数据。如果检测到的窗口满足条件2l

批量更新算法根据图层上的图层聚集信息对图层进行更新，并按不同的周期对图层进行更新，以一定的间隔更新图层。为了检测长度异常，需要在正确检测到第二层之前对其进行更新。

2.2.3 阈值设定

计算不同数据流窗口下的ω数据流长度阈值：

2.2.4 颠簸数据剔除

当数据流达到某一强度，但不足以成为异常数据时，这种数据就是颠簸数据。这种微小的变化有可能被误认为是在较大的窗口中被发现的，而移动式小波树的异常检测算法不能有效地抵抗这种干扰，从而导致误报。采用比率阈值能有效地消除颠簸数据的干扰，颠簸数据剔除步骤如下所示：

step1：设电力线路缺陷远程检测输入的数据流为xi(i=1,…,n)，则需比较输入前后两个窗口的聚集结果，分别记为，计算公式为：

如果计算结果满足式（2），表明数据为异常数据。

step2：当数据流没有出现异常时，应该避免由时间窗大小引起的误报。

step3：如果长为l的滑动窗没有异常，那么长为l+1 的滑动窗就不会出现异常，此时任何检测到的大窗口异常都是由不一致的数据引起的。

step4：使用比例阈值法检测出一个窗口长度为1 的异常情况，防止将该窗口中的异常作为大窗口中的异常来处理，避免数据丢包现象出现，从而减少了误报可能性。

3 实 验

3.1 实验样本和指标

使用采集装置采集测试样本，并传输到实验平台处理后，得到实验样本如表1 所示。

表1 实验样本

以信号衰减和数据丢包为指标，进行实验验证分析。

1）信号衰减：电路线程越远，检测信号越弱，最终会造成通信中断。

2）数据丢包：检测数据在传输过程中，数据包不断丢失，最终会造成检测结果不精准。

3.2 实验结果与分析

分别使用无人机飞行巡逻检测系统和基于移动小波树检测系统对信号衰减、数据丢包、检测精度进行对比分析。

1）信号衰减

不同系统对信号衰减缺陷检测的对比结果如图4 所示。

图4 不同系统信号衰减缺陷检测对比结果

由图4 可知，使用无人机飞行巡逻检测系统在T0～T1周期内，受到外界环境影响较大，幅度变化也相对较大。T1～T2周期中，信号衰减情况与实际情况相差不大；采用基于移动小波树检测系统在T0～T1周期内，在检测过程中，受到外部环境的影响，检测信号会受到一定的衰减。T1～T2周期中，信号衰减的主要原因是信号的发散、反射和散射，从而使振幅减小，使用该方法检测到的信号衰减趋势与实际情况一致。

2）数据丢包

不同系统对数据丢包检测对比结果如图5所示。

图5 不同系统数据丢包检测对比结果

由图5 可知，使用无人机飞行巡逻检测系统最高丢包率为2.70%，最低丢包率为2.35%；使用基于移动小波树检测系统最高丢包率为0.95%，最低丢包率为0.70%。由此可知，使用基于移动小波树检测系统丢包率较低。

4 结束语

电力线远程检测是电力行业中的一个重要环节，在现有的电力线故障检测系统中，受到外界环境影响，在数据传输过程中容易出现数据丢失现象，导致检测结果并不理想。而设计的基于移动小波树的电力线路故障检测系统，设计了剔除颠簸数据步骤，解决了传统系统存在的问题。通过实验结果表明，该系统在信号衰减、数据丢包方面都有很大提高，可大大提高电力线路缺陷检测的效率。