一种输电线路走廊区域内树木生长隐患的预测方法技术

本发明专利技术提供了一种输电线路走廊区域内树木生长隐患的预测方法，包括：获取输电线路走廊区域的激光雷达的点云数据；建立输电线路走廊区域内的树木的生长模型；从所述激光雷达的点云数据中识别树木与输电线路的当前距离，并根据所述当前距离的数值大小区分出危险树木；根据所述树木生长模型预测所述危险树木的生长规律，并根据所述危险树木的当前距离和所述危险树木的生长规律，预测树木隐患。本发明专利技术能够准确的预测树木隐患，以便于线路运维人员在树木隐患形成之前进行现场勘查和处理，提高树木隐患排查效率。

【技术实现步骤摘要】
一种输电线路走廊区域内树木生长隐患的预测方法
本专利技术涉及输电线路保护
，尤其涉及一种输电线路走廊区域内树木生长隐患的预测方法。
技术介绍
树木与输电线路之间的距离过近会对输电线路的安全运行造成严重威胁，通常输电线路通道的树木隐患依靠人工巡视发现和清理，通过测距仪等仪器辅助判断树木距离电力线是否超过安全距离，但这种方法效率较低，而且只能判断当前状况下树木是否存在隐患，无法预测随时间的推移，树木是否会对输电线路造成威胁，也无法考虑不同树种的生长规律以及气候、地形等因素对树木生长的影响，因而无法预测的树木的生长隐患。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种输电线路走廊区域内树木生长隐患的预测方法，能够对输电线路走廊区域内的危险树木进行树木生长隐患预测。为了达到上述目的，本专利技术提供了一种输电线路走廊区域内树木生长隐患的预测方法，包括：获取所述输电线路走廊区域的激光雷达的点云数据；建立输电线路走廊区域内的树木的生长模型；从所述激光雷达的点云数据中识别树木与输电线路的当前距离，并根据所述当前距离的数值大小区分出危险树木；根据所述树木生长模型预测所述危险树木的生长规律，并根据所述危险树木的当前距离和所述危险树木的生长规律，预测树木隐患。可选的，建立输电线路走廊区域内的树木的生长模型的步骤包括：获取树木生长的核心影响因素；从所述点云数据中获取所述树木的当前信息；设置所述树木的当前信息中的各种数据的权重值；将所述树木的当前信息中的各种数据和各种数据对应的权重值输入至预设生长模型中，得到所述树木生长模型。可选的，所述核心影响因素包括气象信息、树障历史信息、地形信息、树木生长特性、树木与输电线路的相对位置、杆塔台帐数据、杆塔技术手册参数及规程规范数据中的一种或多种。可选的，所述树木的当前信息包括树木的当前高度、位置、株数、树龄、树木密度、地形信息、气象数据及与输电线路的当前距离中的一种或多种。可选的，所述预设生长模型包括3-PG生长模型或Richards生长方程。可选的，建立输电线路走廊区域内的树木的生长模型的步骤包括：获取树木的历史生长信息、生长环境信息以及天气信息；将所述生长环境信息以及天气信息作为自变量，所述历史生长信息作为因变量对预设生长模型进行训练，得到所述树木生长模型。可选的，所述当前距离包括与输电线路的垂直、水平距离及空间距离。可选的，根据所述树木生长模型预测所述危险树木的生长规律，并根据所述危险树木的当前距离和所述危险树木的生长规律，预测树木隐患的步骤包括：根据所述危险树木的当前距离、所述危险树木的生长规律以及不同电压等级的输电线路安全运行规范预测树木生长成为隐患的时间节点；提供树木隐患的处理时限；以及，在树木隐患清理之后，更新树木隐患信息。可选的，所述危险树木包括桉树、圣诞树、云南松、水冬瓜及橡胶树。本专利技术提供的输电线路走廊区域内树木生长隐患的预测方法，获取所述输电线路走廊区域的激光雷达的点云数据；建立输电线路走廊区域内的树木的生长模型；从所述激光雷达的点云数据中识别树木与输电线路的当前距离，并根据所述当前距离的数值大小区分出危险树木；根据所述树木生长模型预测所述危险树木的生长规律，并根据所述危险树木的当前距离和所述危险树木的生长规律，预测树木隐患。本专利技术能够准确的预测树木隐患，以便于线路运维人员在树木隐患形成之前进行现场勘查和处理，提高树木隐患排查效率，提高了输电线路树障隐患的预测效率和预知能力。具体实施方式本实施例提供了一种输电线路走廊区域内树木生长隐患的预测方法，包括：步骤S1：获取所述输电线路走廊区域的激光雷达的点云数据；步骤S2：建立输电线路走廊区域内的树木的生长模型；步骤S3：从所述激光雷达的点云数据中识别树木与输电线路的当前距离，并根据所述当前距离的数值大小区分出危险树木；步骤S4：根据所述树木生长模型预测所述危险树木的生长规律，并根据所述危险树木的当前距离和所述危险树木的生长规律，预测树木隐患。具体的，本专利技术能够根据树木生长模型预测危险树木的生长规律，根据危险树木的当前距离和危险树木的生长规律，预测树障隐患，提高了输电线路树障隐患的预测效率和预知能力。具体的，首先执行步骤S1，获取所述输电线路走廊区域的激光雷达的点云数据。所述点云数据是指扫描资料以点的形式记录得到的数据，每一个点包含有三维坐标，有些点可能含有颜色信息或反射强度信息。点云数据由激光雷达系统扫描所述输电线路走廊区域获得，激光雷达扫描系统由激光雷达测量设备、全球定位系统(GlobalPositioningSystem，GPS)、惯性测量单元(InertialMeasurementUnit，IMU)和存储控制单元组成。所述点云数据包括：基站GPS观测数据、IMU数据和原始点云数据。接下来，对所述点云数据进行预处理。预处理可以将一些垃圾信息、无效信息、不一致信息和重复信息进行过滤，将所述点云数据进行检校和调整。预处理包括数据下载、数据解算和数据校正步骤。数据下载是指下载由激光雷达系统扫描获得的点云数据，包括基站GPS观测数据、IMU数据和原始点云数据。数据解算包括地面基站GPS静态解算、机载GPS差分解算、GPS/IMU数据联合解算和坐标转换参数计算。数据校正是指所述点云数据中横滚、俯仰和航向角度的检校和调整。执行步骤S2，建立输电线路走廊区域内的树木的生长模型。本实施例中，建立输电线路走廊区域内的树木的生长模型的步骤包括：步骤S211：获取树木生长的核心影响因素，；步骤S212：从所述点云数据中获取所述树木的当前信息；步骤S213：设置所述树木的当前信息中的各种数据的权重值；步骤S214：将所述树木的当前信息中的各种数据和各种数据对应的权重值输入至预设生长模型中，得到所述树木生长模型。本实施例中，所述核心影响因素包括气象信息、树障历史信息、地形信息、树木生长特性、树木与输电线路的相对位置、杆塔台帐数据、杆塔技术手册参数及规程规范数据中的一种或多种。所述树木的当前信息包括树木的当前高度、位置、株数、树龄、树木密度、地形信息、气象数据及与输电线路的当前距离中的一种或多种。其中，气象信息可从国家气象科学数据共享服务平台下载，包括温度数据、湿度数据、风速数据、地面气压数据、降水数据及短波辐射数据等；树障历史信息可从电网数据库获取；地形信息、树木与输电线路的相对位置、杆塔台帐数据、树木的当前高度、位置、株数、树龄、树木密度、地形信息、气象数据及与输电线路的当前距离可从激光雷达的点云数据中获取。所述树木的当前信息为激光雷达系统采集的数值，但是数据的权重值可以根据实际需要进行设置，如:初始时树木位置为A，但是一周后，树木被砍掉，树木位置的权重可设置为空或补零值。可选的，所述预设生长模型包括至少包括3-PG(3-PhysiologicalPrin本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种输电线路走廊区域内树木生长隐患的预测方法，其特征在于，包括：/n获取所述输电线路走廊区域的激光雷达的点云数据；/n建立输电线路走廊区域内的树木的生长模型；/n从所述激光雷达的点云数据中识别树木与输电线路的当前距离，并根据所述当前距离的数值大小区分出危险树木；/n根据所述树木生长模型预测所述危险树木的生长规律，并根据所述危险树木的当前距离和所述危险树木的生长规律，预测树木隐患。/n

【技术特征摘要】
1.一种输电线路走廊区域内树木生长隐患的预测方法，其特征在于，包括：
获取所述输电线路走廊区域的激光雷达的点云数据；
建立输电线路走廊区域内的树木的生长模型；
从所述激光雷达的点云数据中识别树木与输电线路的当前距离，并根据所述当前距离的数值大小区分出危险树木；
根据所述树木生长模型预测所述危险树木的生长规律，并根据所述危险树木的当前距离和所述危险树木的生长规律，预测树木隐患。


2.如权利要求1所述输电线路走廊区域内树木生长隐患的预测方法，其特征在于，建立输电线路走廊区域内的树木的生长模型的步骤包括：
获取树木生长的核心影响因素；
从所述点云数据中获取所述树木的当前信息；
设置所述树木的当前信息中的各种数据的权重值；
将所述树木的当前信息中的各种数据和各种数据对应的权重值输入至预设生长模型中，得到所述树木生长模型。


3.如权利要求2所述输电线路走廊区域内树木生长隐患的预测方法，其特征在于，所述核心影响因素包括气象信息、树障历史信息、地形信息、树木生长特性、树木与输电线路的相对位置、杆塔台帐数据、杆塔技术手册参数及规程规范数据中的一种或多种。


4.如权利要求2所述输电线路走廊区域内树木生长隐患的预测方法，其特征在于，所述树木的当前信息包括树木的当前高度、位置、株数、树龄、树木密度、地形信息、气象数据及与输电线路的当前距...

【专利技术属性】
技术研发人员：沈志，李俊鹏，徐真，黄俊波，张雯娟，
申请(专利权)人：云南电网有限责任公司带电作业分公司，
类型：发明
国别省市：云南;53