李瑛　張曉穎　徐汀　王智　周爽　白爍　趙留學(xué)

摘 要：研究分析了與輸電線路隱患識別相關(guān)的數(shù)據(jù)，在狀態(tài)特征提取和歸一化處理的基礎(chǔ)上，以輸電線路隱患識別為例，引入D-S證據(jù)理論實現(xiàn)多源數(shù)據(jù)的融合?；诂F(xiàn)有的業(yè)務(wù)系統(tǒng)，搭建了統(tǒng)一的輸電全景智慧平臺，并在此平臺上驗證了數(shù)據(jù)融合識別輸電線路隱患的有效性。提出的輸電線路隱患識別方法，實現(xiàn)了多源數(shù)據(jù)的共享與融合，提升了輸電線路的隱患識別的準確率，改善了輸電線路的運維現(xiàn)狀。

關(guān)鍵詞：隱患識別；多源數(shù)據(jù)融合；全景智慧平臺

中圖分類號：TM712;TP391文獻標志碼：A文章編號：1001-5922（2023）06-0175-04

Research of techniques and application of? transmission hidden danger identification based on multi-source data sharing

LI Ying1，ZHANG Xiaoying1，2，XU Ting1，2，WANG Zhi1，2，ZHOU Shuang1，2，BAI Shuo1，2，ZHAO Liuxue3

（1.Beijing Electric Power Economics and Technology Research Institute CO.，LTD，Beijing Xicheng District100055，China;2.Beijing Gold Team Power Supply consulting LTD，Beijing Chaoyang District 100012，China;3.State Grid Beijing Electrics Power Company，Beijing Xicheng District 100031，China）

Abstract：This paper analyzes the data related to transmission line hidden danger identification.Based on state feature extraction and normalization，D-S theory was introduced to achieve the fusion of multi-source data taking the identification of hidden dangers in transmission lines as an example.Based on the existing business system，a unified transmission panoramic smart platform had been built.The effectiveness of data fusion on identifying hidden dangers of transmission lines had been verified on this platform.The proposed method for identifying hidden dangers of transmission lines achieved the sharing and fusion of multi-source data，improved the accuracy of hidden danger identification in transmission lines，and enhanced the current operation and maintenance status of transmission lines.

Key words：hidden danger identification;multi source data fusion; panoramic intelligent platform

當前，輸電線路對于電力系統(tǒng)的安全影響越來越大，通過全景智慧平臺進行線路運行監(jiān)測也成為學(xué)者研究的熱點，國內(nèi)外研究人員針對電網(wǎng)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)融合展開了系列研究[1-5]。根據(jù)輸電線路需求，構(gòu)建了線路檢測系統(tǒng)，為高壓的輸電線路的監(jiān)測提供了一定參考[6]；李分析了數(shù)字化電網(wǎng)與信息化企業(yè)的相互關(guān)系，介紹了數(shù)字化電網(wǎng)構(gòu)建進程與發(fā)展前景[7]。實現(xiàn)線路運行的實時監(jiān)測，并對可能的隱患進行快速響應(yīng)，不僅需要找到合適的方法處理大量數(shù)據(jù)，還需要設(shè)計集成的平臺進行管理。基于此，本文提出了一種基于多源數(shù)據(jù)融合對配電網(wǎng)故障進行輔助研判方法，為調(diào)度人員故障診斷提供借鑒；采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合技術(shù)對數(shù)據(jù)進行據(jù)融合，用于對高速公路的施工安全進行監(jiān)測；使用改進卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法對多源異構(gòu)信息數(shù)據(jù)進行融合，根據(jù)融合后的信息對旋轉(zhuǎn)機械進行診斷，為旋轉(zhuǎn)機械的故障診斷提供了一定的參考；D-S證據(jù)理論也被廣泛用于數(shù)據(jù)融合，采用該方法對輸電線路的智能化建設(shè)提供了思路。

1 數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征提取技術(shù)

1.1 輸電線路隱患類型

經(jīng)過統(tǒng)計某省輸電線路2021年度的隱患數(shù)據(jù)，可以將隱患分為異物隱患、樹木隱患、建筑隱患、施工隱患和一般隱患等，其占比如圖1（a）所示。其中異物隱患占比58%，分析異物隱患，得到其各類型占比如圖1（b）所示。隱患年度數(shù)據(jù)量大，類別多，且不具有標準性，識別難度大，因此，以5大類隱患為識別對象，提出了多源數(shù)據(jù)融合的方法，從中提取出有效的安全狀態(tài)特征，以確保輸電線路的安全運行。

1.2 輸電線路的空間數(shù)據(jù)源

1.2.1 無人機巡檢系統(tǒng)數(shù)據(jù)

巡視結(jié)果主要包括激光點云、傾斜攝影、巡視軌跡、缺陷、隱患及巡視報告。實現(xiàn)無人機巡視任務(wù)信息、巡視報告、無人機巡視發(fā)現(xiàn)缺陷、隱患等數(shù)據(jù)的查看。

1.2.2 特巡人員巡檢系統(tǒng)

特巡人員主要針對特定項目進行巡視，例如防風、防汛、防冰等專項管理。通過智能系統(tǒng)上傳特巡作業(yè)動態(tài)、展示特巡任務(wù)清單及特巡任務(wù)結(jié)果，展示特巡相關(guān)隱患數(shù)據(jù)。

1.2.3 氣象預(yù)警

實時獲得監(jiān)控所在區(qū)域周邊的氣溫、濕度、降水量、風速風向在內(nèi)的連續(xù)氣象變化數(shù)據(jù)，實現(xiàn)對雷電、降雨、大風特殊預(yù)警。

1.2.4 視頻監(jiān)控

對數(shù)據(jù)進行匯總并形成隱患清單，通過視頻監(jiān)控功能查看隱患現(xiàn)場的狀況?？蛇h程觀察各現(xiàn)場監(jiān)控畫面，提供實時視頻及歷史回放功能。

1.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理

隱患識別的數(shù)據(jù)存在大量異構(gòu)數(shù)據(jù)，例如巡檢人員每日上傳的大量尋訪記錄、日志等信息與巡檢無人機處獲得圖像信息其結(jié)構(gòu)不同，不能直接進行數(shù)據(jù)融合，需要對這些數(shù)據(jù)進行預(yù)處理。

1.3.1 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)預(yù)處理

針對結(jié)構(gòu)化隱患數(shù)據(jù)中的異常數(shù)據(jù)，包括不合理數(shù)據(jù)、空缺數(shù)據(jù)、離群數(shù)據(jù)等，分別采用刪除法、填充法、插補法進行修正。為消除數(shù)據(jù)量綱對數(shù)據(jù)融合結(jié)果產(chǎn)生負面影響，對所得樣本數(shù)據(jù)采用歸一化處理方法，將數(shù)據(jù)向量映射到［0，1］。

1.3.2 半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)預(yù)處理

針對半結(jié)構(gòu)化隱患數(shù)據(jù)文件，選取隱患發(fā)生時間、隱患類型、經(jīng)度信息、緯度信息、線路編號、桿塔編號、設(shè)備編號７個字段。這些字段可實現(xiàn)信息過濾功能，例如，隱患時間可以保證存入數(shù)據(jù)是所需時間段內(nèi)的數(shù)據(jù)，篩選出該類數(shù)據(jù)后即可將時間屬性過濾；隱患類型及其他字段均有類似方法可以實現(xiàn)相應(yīng)的字段過濾，保證信息使用的便利性。

1.3.3 圖像預(yù)處理

首先對圖像進行雙線性插值處理，縮小圖像；其次，為防止戶外自然光照射下拍攝的圖像受噪音干擾導(dǎo)致圖像模糊、圖像識別困難等問題，在隱患識別前需要用高斯濾波器平滑圖像；最后，針對遠距離拍攝圖像中小目標與圖像背景灰度相似對圖像識別產(chǎn)生的影響，采用灰度壓縮算法進行處理。針對逆光與攝像頭掉電等現(xiàn)象導(dǎo)致的圖像亮度過高或過低現(xiàn)象，可通過圖像均值進行判斷；由于大霧天氣影響導(dǎo)致圖像模糊問題，采用Sobel算子對圖像的灰度變化程度進行倒數(shù)計算，灰度變化的幅值大于75，則為有效像素，如果有效像素的數(shù)目不足30%，則為異常圖像。之后采用圖像匹配算法，對圖像進行差分。

1.4 特征提取

對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)預(yù)處理時所選取的7個字段進行標記，根據(jù)標記結(jié)果提取段落中所提到的實體，如地區(qū)、編號等，并將不同的實體對象分別儲存在預(yù)先建立對應(yīng)類型的關(guān)系數(shù)據(jù)表中，并將實體所在文本源、段落所在文本位置等信息作為關(guān)聯(lián)關(guān)系存儲起來，將一段話中出現(xiàn)多個非重復(fù)的實體提取為實體對進行儲存，作為更高層次的關(guān)聯(lián)關(guān)系屬性［8］。

在對無人機所采集到的圖像信息的特征進行提取時，需要提取圖像中的顏色、形狀、紋理3個特征。顏色特征選擇在HSV空間提取顏色矩特征，分別計算出顏色分量圖的平均值、標準差、偏斜度，一共9個特征值，將其歸一化后將其作為顏色特征［9-10］。形狀特征采用形狀不變法進行特征提取，通過計算中心矩和Hu特征，將Hu特征計算的輸電線路隱患目標的17特征值進行歸一化，將其作為形狀特征［11-12］。

采用灰度共生矩陣來描述灰度圖像中的分布規(guī)律，分別提取角二階矩、對比度、熵、反差分矩陣、相關(guān)性的均值、標準差，一共10個特征值，歸一化作為空間域提取信息［13］。采用小波域低頻低階矩、高頻低階矩、高頻低階矩與低頻低階矩的方法提取均值、標準差、標準偏斜度，本文采用4層分解后得到的數(shù)據(jù)進行歸一化作為小波域低頻特征［14］。

2 多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的融合

多源數(shù)據(jù)融合后的數(shù)據(jù)信息在識別分類中獲得的結(jié)果比單個數(shù)據(jù)更加準確和可靠，一般分為數(shù)據(jù)級融合、特征級融合和決策級融合。其融合方式如圖2所示。

數(shù)據(jù)微融合首先從所采集到的數(shù)據(jù)信息中過濾出相關(guān)信息傳遞給數(shù)據(jù)層進行融合，進而進行特征提取和屬性的判斷，最后進行聯(lián)合屬性判斷輸出相關(guān)數(shù)據(jù)。特征微融合是利用所采集到的特征信息，提高目標的識別能力，利用特征融合方法將不同類型的隱患特征結(jié)合起來，然后對其進行綜合性的判斷。決策級融合則需要數(shù)據(jù)庫和專家決策系統(tǒng)對原始的數(shù)據(jù)或者中間層數(shù)據(jù)進行分析和推理，得到專家級決策結(jié)果。根據(jù)不同的應(yīng)用場合，需要選擇合適的融合方法。

D-S證據(jù)理論是一種能解決不確定性和多源信息整合的有效方法［15］，能夠較好的將0-1區(qū)間可能發(fā)生的事件給描述出來。D-S證據(jù)理論能夠獲得準確性較高的融合結(jié)果，它已經(jīng)成為信息融合、模式識別和決策分析等領(lǐng)域的重要方法［16-17］。證據(jù)理論無論是在融合建筑隱患、施工隱患等單類特征數(shù)據(jù)，還是融合綜合隱患特征數(shù)據(jù)中，都能得到較好的結(jié)果。其基本思路［18-19］；

（1）建立識別框架。根據(jù)隱患特征分析，將可能出現(xiàn)的結(jié)果劃分為異物隱患、樹木隱患、建筑隱患、施工隱患和一般隱患等，構(gòu)成證據(jù)理論中的識別框架；

（2）建立初始信任分配。例如當對桿塔1進行判別時，可能出現(xiàn)上述隱患，利用所處理后得到的數(shù)據(jù)對可能出現(xiàn)的隱患進行初始信任度的分配；

（3）計算所有命題的信任度。對每個可能出現(xiàn)的隱患根據(jù)所分配到的證據(jù)計算出信任度總和；

（4）證據(jù)合成。利用D-S證據(jù)，將每種隱患的信任度進行合成；

（5）決策。根據(jù)證據(jù)合成后的信任度，將識別框架中的某個隱患作為決策。通常將信任度最大的結(jié)果作為隱患的輸出結(jié)果。

3 數(shù)據(jù)融合的隱患識別在輸電全景智慧平臺系統(tǒng)中的應(yīng)用

3.1 全景智慧平臺的框架

輸電全景智慧平臺基于中央控制平臺建設(shè)，集中部署在北京總公司。一是針對電網(wǎng)資源中現(xiàn)有的子服務(wù)，交匯信息實現(xiàn)內(nèi)網(wǎng)聚合，實時共享數(shù)據(jù)存儲在中間站；二是對于電網(wǎng)資源無法支持的業(yè)務(wù)，如統(tǒng)一控制，實現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)區(qū)域所有信息控制，構(gòu)建各種監(jiān)控服務(wù)，支撐互聯(lián)網(wǎng)區(qū)域的前端應(yīng)用功能實現(xiàn)，實現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)區(qū)域內(nèi)各城市公司人員的接入平臺。全景智慧平臺架構(gòu)如圖3所示。

3.2 全景智慧監(jiān)控平臺的實施與應(yīng)用

隱患自動識別系統(tǒng)可實現(xiàn)多源數(shù)據(jù)融合、隱患類型識別、危險報警與臺賬記錄等功能。充分發(fā)揮輸電全景智慧平臺的數(shù)據(jù)價值，將無人機系統(tǒng)圖像、半結(jié)構(gòu)化隱患文件、結(jié)構(gòu)化隱患數(shù)據(jù)三者融合，實現(xiàn)隱患類型識別，降低輸電運維人工成本。隱患報警可實現(xiàn)區(qū)域化隱患管理，提高隱患排查效率，避免隱患漏洞，縮短解決隱患問題的時間；之后排查人員進行在手機端臺賬記錄平臺完成記錄，為后續(xù)隱患識別系統(tǒng)的運維提供數(shù)據(jù)支持。該系統(tǒng)對保電范圍內(nèi)容的施工、異物等隱患設(shè)備，進行實時視頻監(jiān)控、識別、告警，實現(xiàn)多屏聯(lián)動。

該輸電全景智慧平臺不僅可以實現(xiàn)供電保電業(yè)務(wù)，還可對特殊氣象環(huán)境做出預(yù)警。另外，針對輸電運行情況，實現(xiàn)自動化的巡視、缺陷、隱患、故障、檢測、值班等多方管理，提高輸電效率，確保輸電隱患及時排查，電力缺陷及時補救，電力故障快速搶修，保障企業(yè)經(jīng)濟效益并對社會產(chǎn)生優(yōu)良影響。

4 結(jié)語

研究對多源數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，并引入D-S證據(jù)理論融合方法進行隱患識別，建設(shè)輸電全景智慧平臺，實現(xiàn)現(xiàn)有各專業(yè)系統(tǒng)的耦合，構(gòu)建了單系統(tǒng)、多功能的智慧平臺新模式，實現(xiàn)多源數(shù)據(jù)的融合，提高了電力故障、隱患事前預(yù)警能力。將手機APP與系統(tǒng)中臺進行關(guān)聯(lián)綁定，確保數(shù)據(jù)實時共享，實現(xiàn)快速響應(yīng)及時處理。輸電全景智慧平臺的實施表明，該平臺建設(shè)實現(xiàn)了現(xiàn)有多專業(yè)平臺集成及多源數(shù)據(jù)的融合，可以有效減少數(shù)據(jù)的重復(fù)采集，實現(xiàn)多業(yè)務(wù)功能的一體化控制，保障電力系統(tǒng)輸電運維高效管理，進一步提高企業(yè)效益。

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收稿日期：2023-01-23；修回日期：2023-04-20

作者簡介：李 ? 瑛（1973-），男，高級工工程師，主要從事電網(wǎng)數(shù)字化研究；E-mail：liy@bj.sgcc.com.cn。

引文格式：李 瑛 ，張曉穎，徐 汀，等.基于多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合的線路隱患識別技術(shù)及應(yīng)用研究[J].粘接，2023，50（6）：175-178.