本发明专利技术涉及一种适用于降雨环境下的高压隔离开关分合闸监测方法，包括：利用激光雷达获取目标物体的点云数据；在所述点云数据中提取感兴趣区域点云；获取当前降雨量数据；根据当前降雨量数据，计算激光能量损失系数；根据激光能量损失系数，确定切片厚度；按所述切片厚度切割感兴趣区域点云，得到切片三维点云；分析所述切片三维点云，得到目标物体状态。本发明专利技术获取降雨量数据并构建用于函数以计算不同降雨量下的激光能量损失率，从而根据激光能量损失率修正点云分析方法中的点云切片厚度，提高了激光雷达在降雨条件下的检测精度。提高了激光雷达在降雨条件下的检测精度。提高了激光雷达在降雨条件下的检测精度。
【技术实现步骤摘要】
一种适用于降雨环境下的高压隔离开关分合闸监测方法
[0001]本专利技术涉及一种适用于降雨环境下的高压隔离开关分合闸监测方法，属于隔离开关监测领域。
技术介绍
[0002]高压隔离开关由操动机构带动动触头实现与静触头的接触与分离，其在室外运行时极易受环境影响，传动卡涩、部件尺寸变化、传动部件错位等均能造成隔离开关合闸不到位，出现间隙，导致发热甚至放电，影响设备寿命，威胁电网安全运行。因此，需要对隔离开关的合闸状态进行监测。
[0003]传统的隔离开关监测方法对隔离开关图像进行图像处理，得到隔离开关合闸状态为监测结果，但存在受光照条件限制，抗干扰能力弱等问题。而基于激光雷达采集的隔离开关的三维图像(即点云数据)作数据处理，能获取更多的隔离开关特征信息，处理精度更高，且不受光照条件限制，抗干扰能力强。
[0004]然而，激光雷达的测量精度受到降雨天气的严重影响，当降雨较大时，激光雷达有效检测距离将减小，采集的点云数据激光点数将会降低，从而进一步影响对目标监测物的特征提取，这对于基于激光雷达的高压隔离开关分合闸监测系统来说是一巨大挑战。因此，需要解决降雨环境下隔离开关监测准确度低的问题。
[0005]公开号为CN111398939B的专利《用于测试激光雷达在恶劣天气下工作性能的装置及方法》公开了：模型箱、目标探测系统、降雨系统、降雪系统、造雾系统和造霾系统；目标探测系统置于模型箱侧板上，用于模拟激光雷达在恶劣天气下及自身污染情况下的目标探测工作过程，从而测试激光雷达在诸多环境条件下的工作性能；降雨系统位于模型箱顶部，为箱内工作空间提供下雨环境；降雪系统为工作空间提供下雪环境；造雾系统模拟下雾天气；造霾系统置于模型箱侧板上，模拟下霾天气。该方法无法解决降雨天气下，隔离开关监测精度不足的问题。
技术实现思路
[0006]为了克服现有技术中存在的问题，本专利技术设计了一种适用于降雨环境下的高压隔离开关分合闸监测方法，获取降雨量数据并构建用于函数以计算不同降雨量下的激光能量损失率，从而根据激光能量损失率修正点云分析方法中的点云切片厚度，提高了激光雷达在降雨条件下的检测精度。
[0007]为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
[0008]技术方案一
[0009]一种适用于降雨环境下的高压隔离开关分合闸监测方法，包括以下步骤：
[0010]利用激光雷达获取目标物体的点云数据；
[0011]在所述点云数据中提取感兴趣区域点云；
[0012]获取当前降雨量数据；根据当前降雨量数据，计算激光能量损失系数；根据激光能
量损失系数，确定切片厚度；
[0013]按所述切片厚度切割感兴趣区域点云，得到切片三维点云；
[0014]分析所述切片三维点云，得到目标物体状态。
[0015]进一步地，所述目标物体为隔离开关。
[0016]进一步地，所述在点云数据中提取感兴趣区域点云，包括以下步骤：
[0017]对点云数据中各点进行K领域统计分析，计算各点到其K个邻近点的平均距离，并滤除平均距离在给定阈值之外的点；
[0018]设定一立方体的对角点；通过直通滤波器滤除立方体外的点，得到导电臂点云为感兴趣区域点云。
[0019]进一步地，所述分析切片三维点云，得到目标物体状态，包括以下步骤：
[0020]将所述切片三维点云投影至二维平面，得到切片二维点云；
[0021]两两连接所述切片二维点云中的各点，并以连接线段中点为圆心作圆，若圆内仅有连接线段所连接的两点则将该两点标记为边界点；提取出所有边界点，得到边缘二维点云；
[0022]依次对边缘二维点云内的各点构建集合：通过KD树算法在各点邻域内搜索k'个最近点，并将距离小于设定阈值的最近点放入集合中直至集合中元素不再增加；从构建的多个集合中筛选出导电臂单侧边缘二维点云；
[0023]根据上下导电臂位置，将导电臂单侧边缘二维点云分块；分别对上下导电臂对应点云进行直线拟合得到两直线，并计算两直线的夹角为目标物体状态。
[0024]进一步地，所述根据当前降雨量数据，计算激光能量损失系数，以公式表达为：
[0025][0026]式中，λ
ext
为激光能量损失系数；S
sc
为散射截面积；k
sc
为散射能量系数；S
ab
为吸收截面积；k
ab
为吸收能量系数；r为粒子半径；D为雨滴尺寸；N
T
＝172R
0.22
为单位体积内雨滴总数；D
g
＝0.72R
0.23
为雨滴的几何平均尺寸；R为降雨量；σ为D的标准几何偏差。
[0027]进一步地，所述根据激光能量损失系数，确定切片厚度，包括以下步骤：
[0028]根据激光能量损失系数，计算激光能量损失率；若所述激光能量损失率小于第一阈值，设定切片厚度为第一厚度值；若所述激光能量损失率大于第一阈值且小于第二阈值，设定切片厚度为第二厚度值；若所述激光能量损失率大于第二阈值，设定切片厚度为第三厚度值。
[0029]进一步地，所述计算激光能量损失率，以公式表达为：
[0030][0031]式中，μ为激光能量损失率；L为距离变量，L0为激光雷达与隔离开关的距离，μ
L
为距离损耗系数；λ
ext
为激光能量损失系数；D为雨滴尺寸；A为以激光传播方向为轴线的激光波束空间底面积；ρ
laser
为理想状态下激光波束空间内的激光能量密度。
[0032]技术方案二
[0033]一种适用于降雨环境下的高压隔离开关分合闸监测系统，包括：
[0034]激光雷达，所述激光雷达用于获取目标物体的点云数据；
[0035]数据处理模块，所述数据处理模块用于在所述点云数据中提取感兴趣区域点云；获取当前降雨量数据；根据当前降雨量数据，计算激光能量损失系数；根据激光能量损失系数，确定切片厚度；按所述切片厚度切割感兴趣区域点云，得到切片三维点云；分析所述切片三维点云，得到目标物体状态。
[0036]进一步地，所述目标物体为隔离开关。
[0037]进一步地，所述在点云数据中提取感兴趣区域点云，包括以下步骤：
[0038]对点云数据中各点进行K领域统计分析，计算各点到其K个邻近点的平均距离，并滤除平均距离在给定阈值之外的点；
[0039]设定一立方体的对角点；通过直通滤波器滤除立方体外的点，得到导电臂点云为感兴趣区域点云。
[0040]进一步地，所述分析切片三维点云，得到目标物体状态，包括以下步骤：
[0041]将所述切片三维点云投影至二维平面，得到切片二维点云；
[0042]两两连接所述切片二维点云中的各点，并以连接线段中点为圆心作圆，若圆内仅有连接线段所连接的两点则将该两点标记为边界点；提取出所有边界点，得到边缘二维点云；
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【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种适用于降雨环境下的高压隔离开关分合闸监测方法，其特征在于，包括以下步骤：利用激光雷达获取目标物体的点云数据；在所述点云数据中提取感兴趣区域点云；获取当前降雨量数据；根据当前降雨量数据，计算激光能量损失系数；根据激光能量损失系数，确定切片厚度；按所述切片厚度切割感兴趣区域点云，得到切片三维点云；分析所述切片三维点云，得到目标物体状态。2.根据权利要求1所述的一种适用于降雨环境下的高压隔离开关分合闸监测方法，其特征在于，所述目标物体为隔离开关。3.根据权利要求2所述的一种适用于降雨环境下的高压隔离开关分合闸监测方法，其特征在于，所述在点云数据中提取感兴趣区域点云，包括以下步骤：对点云数据中各点进行K领域统计分析，计算各点到其K个邻近点的平均距离，并滤除平均距离在给定阈值之外的点；设定一立方体的对角点；通过直通滤波器滤除立方体外的点，得到导电臂点云为感兴趣区域点云。4.根据权利要求2所述的一种适用于降雨环境下的高压隔离开关分合闸监测方法，其特征在于，所述分析切片三维点云，得到目标物体状态，包括以下步骤：将所述切片三维点云投影至二维平面，得到切片二维点云；两两连接所述切片二维点云中的各点，并以连接线段中点为圆心作圆，若圆内仅有连接线段所连接的两点则将该两点标记为边界点；提取出所有边界点，得到边缘二维点云；依次对边缘二维点云内的各点构建集合：通过KD树算法在各点邻域内搜索k'个最近点，并将距离小于设定阈值的最近点放入集合中直至集合中元素不再增加；从构建的多个集合中筛选出导电臂单侧边缘二维点云；根据上下导电臂位置，将导电臂单侧边缘二维点云分块；分别对上下导电臂对应点云进行直线拟合得到两直线，并计算两直线的夹角为目标物体状态。5.根据权利要求1所述的一种适用于降雨环境下的高压隔离开关分合闸监测方法，其特征在于，所述根据当前降雨量数据，计算激光能量损失系数，以公式表达为：式中，λ
ext
为激光能量损失系数；S
sc
为散射截面积；k
sc
为散射能量系数；S
ab
为吸收截面积；k
ab
【专利技术属性】
技术研发人员：何智杰，傅炜婷，卞志文，朱仕焜，罗荣毅，蔡惠芬，游舒琼，林燕桢，洪文斌，龚文剑，洪君毅，孙莹，
申请(专利权)人：国网福建省电力有限公司漳州供电公司国网福建省电力有限公司电力科学研究院国网福建省电力有限公司平和县供电公司，
类型：发明
国别省市：
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