導(dǎo)語：電力線損實(shí)時(shí)檢測(cè)技術(shù)研究一文來源于網(wǎng)友上傳，不代表本站觀點(diǎn)，若需要原創(chuàng)文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

摘要：針對(duì)傳統(tǒng)電力線損度低、實(shí)時(shí)性差、系統(tǒng)測(cè)量誤差率高的缺點(diǎn)和不足的問題，提出一種基于激光點(diǎn)云的電力線損實(shí)時(shí)檢測(cè)技術(shù)。通過對(duì)電力線損實(shí)時(shí)檢測(cè)的算法流程及原理方面的分析，再利用激光探測(cè)傳感裝置提取點(diǎn)云特征，選定線損數(shù)據(jù)的樣本集，構(gòu)建樣本點(diǎn)的特征向量，并求解SVM的判別函數(shù)，最終實(shí)現(xiàn)對(duì)電力線損的精確檢測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，提出的基于激光點(diǎn)云的電力線損實(shí)時(shí)檢測(cè)技術(shù)能夠有效提高檢測(cè)精度，降低測(cè)量誤差和線損率，對(duì)電力工程具有一定的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

關(guān)鍵詞：激光點(diǎn)云；電力線損；檢測(cè)；誤差率

電能在傳輸?shù)倪^程中經(jīng)過配電、變電等環(huán)節(jié)會(huì)造成一定的損耗［1］。其中一部分電能損失源于電力設(shè)備本身損耗，如變壓器、表計(jì)電壓線圈損耗等，這些電力線損稱為固定損耗；而另一部分電能損失為管理損耗，主要由于線路故障、計(jì)量裝置誤差等原因造成，屬于可以進(jìn)行監(jiān)測(cè)和控制的部分［2－3］。近年來，隨著激光技術(shù)的快速發(fā)展和進(jìn)步，其更多的優(yōu)點(diǎn)和性能不斷地被發(fā)掘出來，激光的應(yīng)用領(lǐng)域也進(jìn)一步得到拓展［4］。激光檢測(cè)技術(shù)是對(duì)激光優(yōu)良性能的有效應(yīng)用，如激光掃描、跟蹤、測(cè)振、激光校準(zhǔn)、破損識(shí)別、光譜分析等都顯示了激光檢測(cè)的優(yōu)越性［5］。應(yīng)用激光技術(shù)對(duì)被測(cè)物體進(jìn)行掃描和檢測(cè)，采用了非接觸的方式、精度高、時(shí)間短、受測(cè)量范圍和被檢測(cè)物體位置的影響較小［6］。在激光檢測(cè)技術(shù)當(dāng)中，點(diǎn)云檢測(cè)精度最高、效果最優(yōu)，激光點(diǎn)云以空間坐標(biāo)為參考系，基于對(duì)被檢測(cè)對(duì)象的空間掃描，提取被測(cè)對(duì)象各個(gè)采樣點(diǎn)的空間坐標(biāo)，獲取海量采樣點(diǎn)的集合，這些點(diǎn)集合能夠表示被測(cè)對(duì)象的表面性狀及空間分布［7－8］。傳統(tǒng)的模糊檢測(cè)方法，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)方法，具有計(jì)算復(fù)雜、假設(shè)條件多、實(shí)時(shí)性不足等，難以有效改善電力線損的檢測(cè)效果［9］。為提高電力線損檢測(cè)精度低、誤差高、實(shí)時(shí)性差的弊端，本文提出了一種基于激光點(diǎn)云的電力線損實(shí)時(shí)檢測(cè)技術(shù)研究。利用激光探測(cè)傳感裝置提取點(diǎn)云特征，選定線損數(shù)據(jù)的樣本集，構(gòu)建樣本點(diǎn)的特征向量，并求解支持向量機(jī)SVM的判別函數(shù)，完成對(duì)電力線損的精確檢測(cè)。仿真實(shí)驗(yàn)表明文章提出的基于激光點(diǎn)云的電力線損實(shí)時(shí)檢測(cè)技術(shù)研究，能夠有效提高檢測(cè)精度，降低線損率和系統(tǒng)誤差，減少電能在傳輸過程中的損耗。

1電力線損檢測(cè)原理及流程

采用激光探測(cè)傳感器對(duì)出現(xiàn)線損的線路段進(jìn)行激光掃描，獲取故障端的點(diǎn)云特征，形成故障樣本集，分析樣本集的·991·特征向量，通過基于支持向量機(jī)（SVM）進(jìn)行函數(shù)判別，完成線路線損的精準(zhǔn)檢測(cè)。在電力線路檢測(cè)的過程中，最為關(guān)鍵的點(diǎn)云數(shù)據(jù)的提取和分析，其電力線損檢測(cè)算法流程如圖1所示。

2基于激光點(diǎn)云的電力線損實(shí)時(shí)檢測(cè)技術(shù)

為了實(shí)現(xiàn)基于激光點(diǎn)云的電力線損實(shí)時(shí)檢測(cè)，通過基于支持向量機(jī)（SVM）進(jìn)行電力線點(diǎn)云的提取，而SVM在分類模型選擇時(shí)，更加傾向于選擇簡(jiǎn)單的模型，如直線、平面、超平面等。對(duì)于線性可分為二類問題，SVM能夠?qū)深悩颖緶?zhǔn)確分開，同時(shí)能夠使兩類數(shù)據(jù)到超平面的空間間隔最大，從而得到最優(yōu)超平面。如圖2所示。圖2中的兩類數(shù)據(jù)，K表示最優(yōu)超平面，離K平面最近且平行于K平面的K1和K2平面上的樣本為支持向量，可通過這些支持向量實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)集的分類。由此可知，為了確定一個(gè)超平面將兩類數(shù)據(jù)進(jìn)行分開，并且樣本離超平面的距離足夠遠(yuǎn)，使得兩者的間距最大，從而可確定f（x）的參數(shù)向量ω和平移向量b，使得距離d最大，需要滿足式（3）。

3實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

本文進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證提出技術(shù)研究在提高檢測(cè)精度和降低線損率方法的優(yōu)勢(shì)。在檢測(cè)精度的表現(xiàn)方面，分別采用傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊檢測(cè)技術(shù)和本文提出基于激光點(diǎn)云的檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析，在線路故障和計(jì)量裝置上分別提取100個(gè)點(diǎn)進(jìn)行測(cè)試，每10個(gè)點(diǎn)為一組，以每組數(shù)據(jù)的平均值作為測(cè)量結(jié)果，如表1、表2所示。從表1、表2的結(jié)果可知，在線路故障檢測(cè)方面和計(jì)量裝置故障檢測(cè)方面，本文提出的基于激光點(diǎn)云的檢測(cè)系統(tǒng)相比于傳統(tǒng)的檢測(cè)技術(shù)，結(jié)果精度更高。對(duì)某A、B兩段線路分別采用常規(guī)檢測(cè)方法和本文方法進(jìn)行線損率檢測(cè)，檢測(cè)時(shí)間各為1個(gè)月，在采用本文方法檢測(cè)的過程中，若發(fā)現(xiàn)線路故障，及時(shí)對(duì)其進(jìn)行處理，對(duì)其線損率數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總整理，如圖3、圖4所示。由圖3、圖4可知，在采用本文檢測(cè)技術(shù)前A、B兩段線路線損率高達(dá)2．5％，表明線路中存在故障，局部還可能出現(xiàn)漏電或竊電情況；而采用本文提出的基于激光點(diǎn)云的電力線損實(shí)時(shí)檢測(cè)技術(shù)后，可實(shí)時(shí)對(duì)線路中出現(xiàn)的故障進(jìn)行排除，使線損率降低到1％以下。由于可見，本文檢測(cè)技術(shù)有利于提高檢測(cè)結(jié)果的精準(zhǔn)度和減低線損率。

4總結(jié)

電能在傳輸?shù)倪^程中，除了自身的損耗以外，還會(huì)因?yàn)楦鞣N自然因素的影響或是線路故障等導(dǎo)致?lián)p耗的出現(xiàn)。本文提出的一種基于激光點(diǎn)云的電力線損實(shí)時(shí)檢測(cè)技術(shù)，通過仿真實(shí)驗(yàn)表明，該基于激光點(diǎn)云的電力線損實(shí)時(shí)檢測(cè)技術(shù)的檢測(cè)效率更高、速度更快，而且通過該檢測(cè)技術(shù)能夠及時(shí)排除故障，能夠?qū)⒊Ｒ?guī)高達(dá)2．5％的線損率降低到1％以下，有利于電能傳輸成本的節(jié)約。

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作者：孫春華 石旭初 孫云峰 周定亞 單位：國(guó)網(wǎng)江蘇省電力有限公司漣水縣供電分公司