基于电流磁场的输电线路特殊杆塔位置导线参数反演方法技术

一种基于电流磁场的输电线路特殊杆塔位置导线参数反演方法，包括磁场传感器测量采样部分，线路的分段反演部分，自适应步长调整部分，所述场传感器测量采样部分，线路的分段反演部分，自适应步长调整部分依次进行。其有益效果是：将磁场传感器搭载在无人机上，在飞行过程中测量空间中各点的磁场强度数据，使用无约束优化算法对这些数据进行分段处理。同时，考虑到广泛存在的输电线路跨杆塔和转角情况，使用自适应的方式自动调整数据分段长度，进一步提高了算法的智能化。反演得到的输电导线位置信息可以用来指导无人机后续的沿线飞行，实现无人机线路巡检智能化。

Inversion Method of Conductor Parameters for Special Tower Location of Transmission Line Based on Current and Magnetic Field

An inversion method of conductor parameters based on current and magnetic field for special tower position of transmission line includes magnetic field sensor measurement sampling part, segment inversion part of transmission line, adaptive step adjustment part, measurement sampling part of field sensor, segment inversion part of transmission line and adaptive step adjustment part in turn. The beneficial effect is that the magnetic field sensor is mounted on the UAV, and the magnetic field intensity data of each point in the space are measured during the flight. The unconstrained optimization algorithm is used to segment the data. At the same time, considering the widespread situation of transmission lines across towers and corners, the adaptive method is used to automatically adjust the length of data segments, which further improves the intelligence of the algorithm. The inverted position information of transmission line can be used to guide the UAV's follow-up flight and realize the intelligent inspection of UAV's line.

【技术实现步骤摘要】
基于电流磁场的输电线路特殊杆塔位置导线参数反演方法
本专利技术涉及智能算法领域，特别是一种基于电流磁场的输电线路特殊杆塔位置导线参数反演方法。
技术介绍
近些年来，随着经济、社会的不断发展，对电能的需求不断提高，输电系统的规模不断扩大。作为输电系统的主要组成部分，架空输电线路不仅规模庞大，而且分布广泛，所处地形多变，自然环境复杂，容易由于雷击闪络，材料老化，人为破坏等因素出现故障，影响电力系统的正常运行。因此，对架空输电线路进行定期巡视检查对电力系统的安全运行具有重大意义。目前，主要的架空输电线路巡检方式是人工巡检，需要工人沿线巡视，在某些情况下还需要登上杆塔进行检查。这种巡检方式效率低下，对于地理环境恶劣的架空输电线路而言难以实现，具有一定的危险性，成本高昂。因此，近些年来，使用无人机巡线的技术得到迅速发展。现有的无人机巡线技术是通过在无人机上搭载摄像机或红外传感器，拍摄线路的照片，得到线路的热成像图，之后再由特定的工作人员进行故障判别。然而，这种无人机巡检方式需要特定的工作人员操纵无人机沿线路飞行，操作具有一定的困难，需要特殊的技术人员，成本较高，并不能从根本上解决地理环境恶劣情况下的输电线路巡检问题。
技术实现思路
本专利技术的目的是为了解决上述问题，设计了一种基于电流磁场的输电线路特殊杆塔位置导线参数反演方法。具体设计方案为：一种基于电流磁场的输电线路特殊杆塔位置导线参数反演方法，包括磁场传感器测量采样部分，线路的分段反演部分，自适应步长调整部分，所述场传感器测量采样部分，线路的分段反演部分，自适应步长调整部分依次进行，所述场传感器测量采样部分中，磁场传感器每隔相同时间间隔t采集空间中该点的磁场强度信息，经过滤波，放大，AD转换后与该时刻的位置信息一起输入给后续模块进行处理。所述线路的分段反演部分中，基于几何关系和Biot-Sarvart定律建立空间磁场与磁场源直导线的关联模型，积累N组磁场强度测量值和位置信息后使用无限长直导线模型进行反演，得到该段内线路位置和电流信息。所述自适应步长调整部分中，根据反演结果的误差值，即该参数下的计算磁场和实际磁场差别大小判断是否进行步长N的调整，提高接下来的反演精度，实现无人机高精度智能沿线巡检。所述线路的分段反演部分中，线路的反演模型基于几何关系和Biot-Sarvart定律建立空间磁场与磁场源直导线的关联模型，设导线L位于高度为H的平行于水平面的平面S内，在平面内的方程为ax+by+c＝0，设测量点A的坐标为(xr，yr，zr)，则B点的坐标为(xr，yr，H)，由导线位置方程可解得C点的坐标为：且点A、点B、点C之间有几何关系为：设导线电流方向向量为对于流过直流电流的无限长直导线，基于几何关系的模型下的磁场强度，建立空间磁场强度与线路参数的关联模型为：在反演过程中对输电线路进行分段直导线化处理，选取采样点数N，每N个采样点为一小段，在该小段内将磁场源即有弧垂的输电导线看作直导线进行处理，使用该小段内的磁场强度和无人机位置信息进行反演，得到各小段磁场源的位置和电流信息，本部分的反演建立在前述直导线的反演模型的基础上，使用无约束优化算法Nelder-Mead算法，引入目标函数f，其中：f＝||Hcal-Hsam||其中Hcal表示根据前述线路模型计算出的采样点处磁场强度，Hsam表示实际传感器测量得到的磁场强度值，通过最小化目标函数f的值得到与当前一小段内的若干个磁场量测点的测量值最符合的导线模型参数，即导线的位置和电流，对于交流导线，在给出导线位置的同时给出导线上电流的幅值和相位。在得到各小段的导线位置信息后，使用自适应的方法对接下来使用的每小段采样点数N进行调整，若反演结果计算出的磁场强度信息和实测磁场强度信息偏差较大，则意味着无人机可能在磁场畸变较严重的区域附近飞行，此时减小每小段采样点数N的值，反之，则增大每小段采样点数N的值，提高反演精度的同时提高反演效率，将反演的输电导线位置结果输出给无人机的飞控部分，指导无人机沿线路飞行，实现智能巡检。通过本专利技术的上述技术方案得到的基于电流磁场的输电线路特殊杆塔位置导线参数反演方法，其有益效果是：利用输电导线周围空间的磁场与输电导线位置和电流有关的事实，进行基于电流磁场的输电线路特殊杆塔位置导线参数反演。将磁场传感器搭载在无人机上，在飞行过程中测量空间中各点的磁场强度数据，使用无约束优化算法对这些数据进行分段处理。同时，考虑到广泛存在的输电线路跨杆塔和转角情况，使用自适应的方式自动调整数据分段长度，进一步提高了算法的智能化。反演得到的输电导线位置信息可以用来指导无人机后续的沿线飞行，实现无人机线路巡检智能化。附图说明图1是本专利技术所述基于电流磁场的输电线路特殊杆塔位置导线参数反演方法的流程图；图2是建立的直导线反演模型示意图；图3是在交流转角及跨杆塔输电线路实例下基于电流磁场的输电线路特殊杆塔位置导线参数反演算法给出的输电导线反演结果图；图4是在交流转角及跨杆塔输电线路实例下基于电流磁场的输电线路特殊杆塔位置导线参数反演算法给出的输电导线反演结果平面图；图5是在交流转角及跨杆塔输电线路实例下基于电流磁场的输电线路特殊杆塔位置导线参数反演算法给出的反演电流曲线图。具体实施方式下面结合附图对本专利技术进行具体描述。图1是本专利技术所述基于电流磁场的输电线路特殊杆塔位置导线参数反演方法的流程图，如图1所示，一种基于电流磁场的输电线路特殊杆塔位置导线参数反演方法，包括磁场传感器测量采样部分，线路的分段反演部分，自适应步长调整部分，所述场传感器测量采样部分，线路的分段反演部分，自适应步长调整部分依次进行，所述场传感器测量采样部分中，磁场传感器每隔相同时间间隔t采集空间中该点的磁场强度信息，经过滤波，放大，AD转换后与该时刻的位置信息一起输入给后续模块进行处理。所述线路的分段反演部分中，基于几何关系和Biot-Sarvart定律建立空间磁场与磁场源直导线的关联模型，积累N组磁场强度测量值和位置信息后使用无限长直导线模型进行反演，得到该段内线路位置和电流信息。所述自适应步长调整部分中，根据反演结果的误差值，即该参数下的计算磁场和实际磁场差别大小判断是否进行步长N的调整，提高接下来的反演精度，实现无人机高精度智能沿线巡检。所述线路的分段反演部分中，线路的反演模型基于几何关系和Biot-Sarvart定律建立空间磁场与磁场源直导线的关联模型，设导线L位于高度为H的平行于水平面的平面S内，在平面内的方程为ax+by+c＝0，设测量点A的坐标为(xr，yr，zr)，则B点的坐标为(xr，yr，H)，由导线位置方程可解得C点的坐标为：且点A、点B、点C之间有几何关系为：设导线电流方向向量为对于流过直流电流的无限长直导线，基于几何关系的模型下的磁场强度，建立空间磁场强度与线路参数的关联模型为：在反演过程中对输电线路进行分段直导线化处理，选取采样点数N，每N个采样点为一小段，在该小段内将磁场源即有弧垂的输电导线看作直导线进行处理，使用该小段内的磁场强度和无人机位置信息进行反演，得到各小段磁场源的位置和电流信息，本部分的反演建立在前述直导线的反演模型的基础上，使用无约束优化算法Nelder-Mead算法，引入目标函数f，其中：f＝||Hcal-H本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于电流磁场的输电线路特殊杆塔位置导线参数反演方法，包括磁场传感器测量采样部分，线路的分段反演部分，自适应步长调整部分，所述场传感器测量采样部分，线路的分段反演部分，自适应步长调整部分依次进行，其特征在于，所述场传感器测量采样部分中，磁场传感器每隔相同时间间隔t采集空间中该点的磁场强度信息，经过滤波，放大，AD转换后与该时刻的位置信息一起输入给后续模块进行处理。所述线路的分段反演部分中，基于几何关系和Biot‑Sarvart定律建立空间磁场与磁场源直导线的关联模型，积累N组磁场强度测量值和位置信息后使用无限长直导线模型进行反演，得到该段内线路位置和电流信息。所述自适应步长调整部分中，根据反演结果的误差值，即该参数下的计算磁场和实际磁场差别大小判断是否进行步长N的调整，提高接下来的反演精度，实现无人机高精度智能沿线巡检。

【技术特征摘要】
1.一种基于电流磁场的输电线路特殊杆塔位置导线参数反演方法，包括磁场传感器测量采样部分，线路的分段反演部分，自适应步长调整部分，所述场传感器测量采样部分，线路的分段反演部分，自适应步长调整部分依次进行，其特征在于，所述场传感器测量采样部分中，磁场传感器每隔相同时间间隔t采集空间中该点的磁场强度信息，经过滤波，放大，AD转换后与该时刻的位置信息一起输入给后续模块进行处理。所述线路的分段反演部分中，基于几何关系和Biot-Sarvart定律建立空间磁场与磁场源直导线的关联模型，积累N组磁场强度测量值和位置信息后使用无限长直导线模型进行反演，得到该段内线路位置和电流信息。所述自适应步长调整部分中，根据反演结果的误差值，即该参数下的计算磁场和实际磁场差别大小判断是否进行步长N的调整，提高接下来的反演精度，实现无人机高精度智能沿线巡检。2.根据权利要求1中所述的基于电流磁场的输电线路特殊杆塔位置导线参数反演方法，其特征在于，所述线路的分段反演部分中，线路的反演模型基于几何关系和Biot-Sarvart定律建立空间磁场与磁场源直导线的关联模型，设导线L位于高度为H的平行于水平面的平面S内，在平面内的方程为ax+by+c＝0，设测量点A的坐标为(xr，yr，zr)，则B点的坐标为(xr，yr，H)，由导线位置方程可解得C点的坐标为：且点A、点B、点C之间有几何关系为：设导线电流方向向量为对于流过直流电流的无限长直导线，基于几何关系的模型下...

【专利技术属性】
技术研发人员：高峰，吴经锋，张晓兰，冯南战，孔志战，薛军，胡攀峰，刘子瑞，王勇，李亚峰，王晓涛，王森，蒲路，胡军，吴阳，赵根，张波，何金良，
申请(专利权)人：国网陕西省电力公司电力科学研究院，清华大学，
类型：发明
国别省市：陕西,61