一种基于拉力和倾角传感器的覆冰检测方法及系统

技术领域

本发明涉及覆冰监测技术领域，特别是一种基于拉力和倾角传感器的覆冰检测方法及系统。

背景技术

输电线路覆冰后，将引发断线倒塔事故，严重威胁电网的安全运行。因此，研究导线覆冰预测模型成为国内外的研究热点，并已取得一定的理论成果。然而，现有的预测模型存在一些问题包括忽略耐张绝缘子串带来的不均匀载荷影响以及未考虑水平风力引起的综合荷载增加。此外，目前对于预测模型的研究成果缺乏有效的试验验证，导致各种模型的精确性受到质疑。

发明内容

鉴于现有的预测模型忽略耐张绝缘子串带来的不均匀载荷影响以及未考虑水平风力引起的综合荷载增加问题，提出了本发明。

因此，本发明所要解决的问题在于如何准确地预测导线的覆冰情况，提高预警和监测能力以保障电网的安全运行。

为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：

第一方面，本发明实施例提供了一种基于拉力和倾角传感器的覆冰检测方法，其包括通过拉力传感器测量导线的轴向应力以计算导线的拉力，并对拉力进行去噪处理；通过倾角传感器测量导线的风偏角和倾斜角，以计算导线悬垂角数值；基于拉力传感器和倾角传感器的测量数据，建立覆冰监测模型；将实时监测数据输入至覆冰监测模型，以获取当前导线的覆冰厚度；当导线的覆冰厚度超过危险阈值时，自动触发警报并通知相关人员。

作为本发明所述基于拉力和倾角传感器的覆冰检测方法的一种优选方案，其中：导线悬垂角数值的具体公式如下：

其中，θ

作为本发明所述基于拉力和倾角传感器的覆冰检测方法的一种优选方案，其中：对拉力进行去噪处理的具体公式如下：

其中，σ表示噪声偏差，λ表示小波系数个数，n表示拉力。

作为本发明所述基于拉力和倾角传感器的覆冰检测方法的一种优选方案，其中：建立覆冰监测模型包括以下步骤：收集并处理拉力传感器和倾角传感器的测量数据，以及导线的截面积A；对影响因素进行验证判断，并利用处理后的测量数据计算冰重比载γ

作为本发明所述基于拉力和倾角传感器的覆冰检测方法的一种优选方案，其中：对影响因素进行验证判断包括以下内容：对拉力传感器和倾角传感器采集的数据进行验证，与设定的正常范围进行比较，若超出正常范围，则标记为异常数据并进行处理或滤除；若在正常范围内，则进行校准或直接采集数据；对影响因素进行检测，检测风速，若超过导线设计的最大允许风速，则暂停冰重负载计算；检测气温，若高于冰点，则暂停冰重负载计算；计算冰重负载时，将测量的数据与气象站的数据进行比较，若计算结果与实际气象条件存在明显不符，则重新检验计算过程；当风速和气温条件允许时，进入冰重负载计算流程。

作为本发明所述基于拉力和倾角传感器的覆冰检测方法的一种优选方案，其中：计算冰重比载γ

其中，sinθ

作为本发明所述基于拉力和倾角传感器的覆冰检测方法的一种优选方案，其中：单位长冰柱重力Q

Q

其中，γ

所述覆冰厚度b的具体公式如下：

其中，d表示导线直径，ρ

第二方面，本发明实施例提供了一种基于拉力和倾角传感器的覆冰检测系统，其包括数据处理模块，用于通过拉力传感器测量导线的轴向应力以计算导线的拉力，并对拉力进行去噪处理；计算模块，用于通过倾角传感器测量导线的风偏角和倾斜角，以计算导线悬垂角数值；模型构建模块，用于基于拉力传感器和倾角传感器的测量数据，建立覆冰监测模型；预警模块，用于当导线的覆冰厚度超过危险阈值时，自动触发警报并通知相关人员。

第三方面，本发明实施例提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其中：所述计算机程序指令被处理器执行时实现如本发明第一方面所述的基于拉力和倾角传感器的覆冰检测方法的步骤。

第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其中：所述计算机程序指令被处理器执行时实现如本发明第一方面所述的基于拉力和倾角传感器的覆冰检测方法的步骤。

本发明有益效果为：本发明综合利用两种传感器数据，实现了交叉验证和相互补偿，提高了覆冰监测结果的精度；相比单一传感器，多源异构传感器的数据融合增强了冰量评估的稳健性和抗干扰能力，提高了覆冰检测的可靠性；建立覆冰厚度的不确定性分析模型，并给出监测结果的置信区间，为相关决策提供了更充分的参考信息；通过设置科学合理的监测预警机制，实现了对覆冰情况的智能化监测和预警，提升了技术的智能化水平；通过建立覆冰监测模型，可以准确地预测导线的覆冰情况，提高预警和监测能力以保障电网的安全运行。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，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它的附图。其中：

图1为实施例1中提供的基于拉力和倾角传感器的覆冰检测方法的流程图；

图2为实施例1中提供的基于拉力和倾角传感器的覆冰检测方法实施图；

图3为实施例2中提供的基于拉力和倾角传感器的覆冰检测方法拉力数据拟合图；

图4为实施例2中提供的基于拉力和倾角传感器的覆冰检测方法倾角数据拟合图；

图5为实施例2中提供的基于拉力和倾角传感器的覆冰检测方法拉力与覆冰关系拟合图；

图6为实施例2中提供的基于拉力和倾角传感器的覆冰检测方法倾角与覆冰关系拟合图。

具体实施方式

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合说明书附图对本发明的具体实施方式作详细的说明。

在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是本发明还可以采用其他不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广，因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。

其次，此处所称的“一个实施例”或“实施例”是指可包含于本发明至少一个实现方式中的特定特征、结构或特性。在本说明书中不同地方出现的“在一个实施例中”并非均指同一个实施例，也不是单独的或选择性的与其他实施例互相排斥的实施例。

实施例1

参照图1～图2，为本发明第一个实施例，该实施例提供了一种基于拉力和倾角传感器的覆冰检测方法和系统，包括，

S1：通过拉力传感器测量导线的轴向应力以计算导线的拉力，并对拉力进行去噪处理。

具体的，如图2所示，轴向应力指的是对于固定轴向的力，拉力是通过x轴轴向应力和y轴轴向应力测量后计算的出来的。

进一步的，对拉力进行去噪处理的具体公式如下：

其中，σ表示噪声偏差，λ表示小波系数个数，n表示拉力。

具体的，由于拉力传感器的测量误差导致计算得到的覆冰厚度与理论计算值存在一定偏差，该偏差是由于拉力传感器存在量程低端的测量漂移误差导致，在拉力较小时相对误差增大，为消除拉力测量误差对覆冰厚度计算的影响，采用小波变换去噪技术对拉力信号进行处理。

需要说明的是，本发明采用光纤Bragg拉力传感器作为关键技术，以提高导线应力监测的精度与可靠性。光纤Bragg拉力传感器具有体积小、质量轻、不受电磁场干扰、高测量精度等优点。其长寿命、可靠稳定的特性适合长期在野外环境中使用。另外，光纤本身不传导电流，保证了传感器的电绝缘性能，并且光纤传感网络可实现远距离遥测，实时监测数据的获取更加便捷。通过波分复用技术在单根光纤上实现多个拉力测点，进一步提高了覆冰监测的精度与可靠性，为获取更丰富的第一手数据提供了可能。相比电阻式传感器，光纤Bragg拉力传感器更适合应用在高压导线上，能够满足高要求的应力监测需求。

S2：通过倾角传感器测量导线的风偏角和倾斜角，以计算导线悬垂角数值。

优选的，为确保准确获取导线的倾斜角和风偏角，本发明安装精度高、测量范围广的数字式倾角传感器，这种传感器能够提供准确的倾斜角和风偏角数据。倾角传感器安装在导线塔杆顶端附近，并通过绝缘装置固定以保证传感器能够随着导线形变而改变角度。该传感器能够实时采集倾斜角和风偏角数据，并通过滤波平滑、误差补偿等数字信号处理技术得到准确的角度值。

具体的，导线悬垂角数值的具体公式如下：

其中，θ

S3：基于拉力传感器和倾角传感器的测量数据，建立覆冰监测模型。

进一步的，收集并处理拉力传感器和倾角传感器的测量数据，以及导线的截面积A；利用处理后的测量数据计算冰重比载γ

需要说明的是，冰重比载γ

优选的，冰重比载γ

其中，sinθ

进一步的，单位长冰柱重力Q

Q

其中，γ

更进一步的，覆冰厚度b的具体公式如下：

其中，d表示导线直径，ρ

需要说明的是，基于拉力传感器和倾角传感器建立的覆冰监测模型具备以下优点：综合利用两种传感器的数据进行交叉验证，提高监测精度；拉力传感器直接测量冰载荷对导线的影响，倾角传感器测量导线形变，两者相互验证；倾斜角可以补偿拉力传感器受风载影响的缺点，两者结合可以区分风载影响，通过建立标准化的冰厚计算模型，使输出结果更加统一可靠；相比单一传感器，融合多源异构传感器数据可以提高冰量评估的可靠性和稳健性。

S4：将实时监测数据输入至覆冰监测模型以获取当前导线的覆冰厚度，并对覆冰厚度进行不确定性分析。

优选的，由于在覆冰厚度监测中，计算结果受多方面因素影响，存在一定的不确定性，所以建立一个不确定性模型，分析各种误差源对结果的影响程度。

具体的，列出各种传感器误差、环境噪声、模型假设等会对监测结果产生不确定性的影响因素；采用传播法则方法建立各不确定性源对最终结果的量化影响模型；通过设备指标和试验统计手段，定量化每个不确定性源的数值大小；将各不确定性源带入模型，计算最终覆冰厚度结果的综合标准不确定度。

进一步的，以综合标准不确定度为参数求出测量结果的置信区间；判断置信区间范围是否满足需求，若过大则考虑改进措施以缩小区间范围，并以区间的形式给出监测结果，作为后续决策的参考依据；不断重复上述流程，缩小不确定性以提高置信区间的可用性。

S5：当覆冰厚度监测置信区间与预设危险阈值对应的置信区间存在重叠时，自动触发预警。

进一步的，根据历史数据和风险评估确定危险阈值范围，并考虑其自身不确定性求出对应的置信区间；通过不确定性分析，实时计算并更新监测覆冰厚度的置信区间；采用算法比对两置信区间的上下限，判断是否存在重叠；一旦监测到置信区间与危险阈值对应的置信区间出现重叠，则自动触发预警。

具体的，采用警示灯、声音、弹窗提示等方式，提示系统进入预警状态，同时以短信、邮件等方式向负责人员发送预警通知；相关人员接到预警后，立即检查情况，做好启动预案的准备；持续监测置信区间变化，并更新预警判定，确保预警到位。

进一步的，本实施例还提供一种基于拉力和倾角传感器的覆冰检测系统，包括数据处理模块，用于通过拉力传感器测量导线的轴向应力以计算导线的拉力，并对拉力进行去噪处理；计算模块，用于通过倾角传感器测量导线的风偏角和倾斜角，以计算导线悬垂角数值；模型构建模块，用于基于拉力传感器和倾角传感器的测量数据，建立覆冰监测模型；预警模块，用于当导线的覆冰厚度超过危险阈值时，自动触发警报并通知相关人员。

本实施例还提供一种计算机设备，适用于基于拉力和倾角传感器的覆冰检测方法的情况，包括存储器和处理器；存储器用于存储计算机可执行指令，处理器用于执行计算机可执行指令，实现如上述实施例提出的基于拉力和倾角传感器的覆冰检测方法。

该计算机设备可以是终端，该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、通信接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过WIFI、运营商网络、NFC(近场通信)或其他技术实现。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。

本实施例还提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现以下步骤：通过拉力传感器测量导线的轴向应力以计算导线的拉力，并对拉力进行去噪处理；通过倾角传感器测量导线的风偏角和倾斜角，以计算导线悬垂角数值；基于拉力传感器和倾角传感器的测量数据，建立覆冰监测模型；将实时监测数据输入至覆冰监测模型，以获取当前导线的覆冰厚度；当导线的覆冰厚度超过危险阈值时，自动触发警报并通知相关人员。

综上，本发明综合利用两种传感器数据，实现了交叉验证和相互补偿，提高了覆冰监测结果的精度；相比单一传感器，多源异构传感器的数据融合增强了冰量评估的稳健性和抗干扰能力，提高了覆冰检测的可靠性；建立覆冰厚度的不确定性分析模型，并给出监测结果的置信区间，为相关决策提供了更充分的参考信息；通过设置科学合理的监测预警机制，实现了对覆冰情况的智能化监测和预警，提升了技术的智能化水平；通过建立覆冰监测模型，可以准确地预测导线的覆冰情况，提高预警和监测能力以保障电网的安全运行。

实施例2

参照图3～图6，为本发明第二个实施例，该实施例提供了一种基于拉力和倾角传感器的覆冰检测方法，为了验证本发明的有益效果，通过经济效益计算和仿真实验进行科学论证。

具体的，根据表1的分析结果显示，拉力传感器测量值和实际拉力值之间存在一定的误差。通过理论计算得到了实际拉力值对应的覆冰厚度，而实测覆冰厚度则是由传感器测量值得出的，两者之间的厚度差最大为0.2mm，相对误差最大为2.6％。特别是在拉力较小的情况下，相对误差会变得比较大。为了消除这种误差，采用拉力去噪方式进行修正。

表1拉力传感器测量误差对覆冰厚度的影响

优选的，用金具将光纤Bragg拉力传感器与万能拉力机连接起来，且光纤Bragg光栅传感器与解调仪之间通过FC跳线连接，而解调仪则通过USB数据线与PC电脑相连。

具体的，对拉力传感器进行预负荷，使用万能拉力机施加负荷，从0kN逐渐增加到40kN，然后再逐渐减少到0kN；记录传感器处于空载状态时的波长(即记录传感器在没有负荷的情况下的波长数值)；设置拉力传感器的检测点，在万能拉力机施加荷载为0kN、10kN、20kN、30kN、40kN时，分别保持3分钟的时间，同时观察传感器的波长稳定后的数值；逐渐减小万能拉力机对传感器的荷载，当荷载减小到检测点为30kN、20kN、10kN和0kN时，同样保持3分钟的时间，观察传感器中心波长的数值，实验结果如表2所示，对六次实验的结果使用MATLAB软件进行线性拟合，具体如图3所示。

表2拉力传感器实验结果

进一步的，获取降噪后的拉力数值后测量倾角，记录倾角值从下降过程的0°到5.2°和上升过程的0°到5.2°的光栅的波长值，并保持每个监测点5min的时间。光纤Bragg光栅传感器只能测量一个维度的倾斜，将两个光栅的波长代入公式可以计算倾斜角度。

需要说明的是，实验中保持每个监测点5min的时间，且实验数据如表3所示。

表3倾角传感器实验数据

更进一步的，对三次实验数据的结果使用MATLAB软件绘制曲线图，实验结果如图4所示。综合拉力拟合图与倾角拟合图可以进行覆冰检测，如图5和图6所示，检测后的数据与本发明计算数据相比，误差值小于0.3％。

需要说明的是，图5中上方为拉力变化趋势，下方为覆冰厚度变化趋势，图6中波折的短线条为覆冰厚度变化趋势，粗线条为倾角变化趋势。

应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。