输电线路巡检无人机安全距离确定方法研究
谢晋元
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谢晋元,. 输电线路巡检无人机安全距离确定方法研究[J]. 电气学报,2022.1. DOI:10.12721/ccn.2022.157006.
摘要:
随着输电线路智能巡检技术的发展,采用无人机和远程红外跟踪识别技术进行输电线路巡检成为未来输电线路巡检发展的主要方向,输电线路巡检无人机是一种高效、便携、稳定的巡检设备,目前在输电线路的日常巡检工作中得到广泛应用。相关的输电线路巡检无人机安全距离确定方法研究受到人们的极大关注。
关键词: 输电线路巡检无人机安全距离
DOI:10.12721/ccn.2022.157006
基金资助:

1输电线路巡检无人机安全距离参数采集

输电线路巡检无人机装置的开发应用越来越贴近智能化水平与数字化水平,完成安全距离确定需要保护输电线路信号,在输电线路巡检无人机保护装置结构安装中增添信号双核处理器结构,能够实现人机交互功能与输电线路中的信道连接。设计数据处理器增强输电线路巡检无人机安全距离保护的数据识别能力,形成了故障检测端口;采用外用启动元件控制继电保护器的启动速度和启动方式。针对不同类型的故障数据进行相应的故障识别操作,精确地控制继电保护器的启动电源,避免非常规故障对继电保护器原始故障数据的冲击造成保护误动;数据处理器还具有操纵系统,实现人机互补,为输电线路巡检无人机安全距离确定提供保障。

2输电线路巡检无人机安全距离确定优化

2.1输电线路巡检无人机安全距离的大数据融合

由于输电线路巡检无人机模拟信号模块频率随强电干扰时间的变化而不能满足要求,需要采用ADC频率采集芯片采集上传变化信号的最高频率,实际应用的ADC频率采集芯片最大采集频率为5MHz,继电保护装置中有8条信号传输线,5组信号模拟板,2个信号高速运行芯片,频率采集芯片都需要在最高采样频率允许的条件下完成工作任务。构建输电线路巡检无人机安全距离分布大数据模型,采用大数据多源信息融合和特征参数跟踪识别方法,得到输电线路巡检无人机安全距离分布特征量满足:

1.png

基于低频、额定频率参数联合估计,得到输电线路巡检无人机安全聚类分布的匝数满足CHi(i∈C2),Tn、1为大数据融合和参数优化估计参数,得到输电线路巡检无人机聚类安全性判别函数为:2.png

其中,为在磁场作用下,采用扰动聚类分析参数,得到输电线路巡检无人机安全聚类估计的功率参数分布集为,在固定滑差率条件下,构建输电线路巡检无人机安全距离检测的二乘规划模型,描述如下:3.png

结合模糊信息融合方法,构建输电线路巡检无人机安全距离分布大数据融合模型,得到输电线路巡检无人机安全距离的参数优化估计模型。

2.2输电线路巡检无人机安全距离参数估计

为避免干扰传输线数据向输电线路巡检无人机保护装置发送误动信号,可在数据处理芯片中设计响应程序,及时控制输电线路巡检无人机保护装置启动元件,检测到线路中出现故障电流,同时开启输电线路巡检无人机保护装置电源。在处理输电线路高频信号时,DSP模块存在着信号极值分类问题,当信号频率达到最大值时,需要保证输电线路巡检无人机保护装置内的波形故障检测能将信号逐个分解,当信号频率达到最小值时,需要设置故障检测阈值以完成对干扰信号的识别,并在输电线路巡检无人机保护装置内完成信号质量的自检,自检合格后,启动保护动作程序,如果自检信号质量不合格,则断开DSP外部的信号输出,在输电线路巡检无人机保护装置内巡检,自检合格后再启动保护动作程序。

构建输电线路巡检无人机安全距离分布大数据模型,采用大数据多源信息融合和特征参数跟踪识别方法,输电线路巡检无人机安全距离参数分布的中值分量为:

4.png

其中,为大数据多源信息融合参数;为特征参数跟踪识别方法函数;h为模糊信息聚类方法参数。构建输电线路巡检无人机安全距离确定的似然估计模型,得到似然参数估计结果为:5.png

其中,为输出电压的正半周期内函数;为输电线路巡检的安全距离参数;此时安全距离参数分布的基波频率为。在电容电压的浮动范围内,构建输电线路巡检无人机安全距离确定的大数据融合对象参数集,得到融合结果为:6.png

其中,△X和△Y分别为输电线路巡检无人机安全距离的梯度增益;K表示冲击放电电压;θ表无人机的相位。

3仿真测试分析

采用无人机进行输电线路巡检的节点数为120,初始距离为200m,输电线路的载波频率为12KHz,无人机进行输电线路巡检的信息采样输出频率为50KHz,基波电压为25V,根据上述参数设定,得到输电线路巡检无人机安全距离确定的分辨率频谱分布如图1所示。7.png图1输电线路巡检无人机安全距离确定的分辨率频谱分布

根据图1的频谱分布,实现对建输电线路巡检无人机安全距离参数采集,得到采集结果如图2所示。8.png图2输电线路巡检无人机安全距离参数采集

由图2可知,输电线路巡检无人机安全距离参数采集中,A相的幅值达到最高,在数据采样点为70时出现峰值。根据图2对输电线路巡检无人机安全距离参数采集结果,进行输电线路巡检无人机安全距离确定,得到确定结果如图3所示。9.png图3输电线路巡检无人机安全距离确定结果

分析图3得知,本文方法能有效实现对输电线路巡检无人机安全距离确定,其原因是本文方法构建的输电线路巡检无人机安全距离信息采集的分布式传感信息识别模型,实现对输电线路巡检无人机安全距离控制。测试输出增益,得到对比结果如图4所示。10.png图4输电线路巡检无人机安全距离确定输出增益

分析图4得知,本文方法进行输电线路巡检无人机安全距离确定的输出增益较大,定位精度较高,提高了对输电线路巡检无人机安全距离的自适应确定能力。

结语

构建优化的输电线路巡检无人机安全距离确定模型,结合参数估计和传感信息采集结果,实现对输电线路巡检无人机安全距离检测和参数自主估计,提高输电线路巡检无人机安全距离确定和优化参数估计能力,本文提出输电线路巡检无人机安全距离确定方法。采用多维传感节点自适应部署的方法实现对输电线路巡检无人机安全距离参数识别,结合点云技术,采用大数据融合和标签识别技术,得到输电线路巡检无人机安全距离参数采集的RFID传感识别模型,采用大数据多源信息融合和特征参数跟踪识别方法,实现输电线路巡检无人机安全距离参数估计和确定。研究得知,本文方法对输电线路巡检无人机安全距离确定的精度较高,提高了对输电线路巡检无人机安全距离的自适应确定的精度。

参考文献

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