基于深度学习融合模块化物联感知的输电线路智能管控系统研究与应用.pdf

【输电线路智能管控系统】是一种利用深度学习和物联网技术来提升输电线路安全与运维效率的创新解决方案。系统的核心是结合了深度学习算法和多种传感器模块，旨在实时监测和管理输电线路的外力破坏风险以及设备本身的故障状况。 **深度学习在智能管控中的应用**： 深度学习在该系统中扮演了关键角色，它被用于处理和分析前端数据采集系统所收集的图像和数据。通过图像识别技术，系统能够自动识别输电通道中的外力隐患，例如大型机械的违章作业，及时发出警告，预防可能的线路事故。此外，深度学习还用于对输电杆塔本体设备的图像进行分析和状态比对，以检测潜在的设备缺陷，确保输电设施的正常运行。 **模块化物联感知**： 系统前端的数据采集系统由多个模块组成，包括图像采集模块、北斗位移监测模块和导线舞动监测模块。这些模块协同工作，提供全方位的感知和监控。 1. **图像采集模块**：采用高性能摄像头和GPU芯片，能在恶劣环境下稳定工作，进行长焦和微距拍摄，实现全景和局部细节的拍摄。内置的智能分析功能可识别隐患和缺陷。 2. **北斗位移监测模块**：利用北斗卫星导航系统进行高精度定位，持续监测杆塔位移，以厘米级精度探测杆塔的倾斜、变形和沉降，防范地质灾害对输电线路的影响。 3. **导线舞动监测模块**：配备惯性传感器，监测导线在风力作用下的摆动，通过数据分析计算导线的位置和姿态，确保运动轨迹的精确跟踪，防止舞动导致的电力故障。 **物联网边缘平台**： 输电杆塔物联网边缘平台采用模块化设计，允许灵活地接入不同类型的感知设备，简化设备的组合集成和维护。这种设计增强了系统的扩展性和适应性，能快速响应各种环境和场景的变化。 这个智能管控系统通过深度学习和物联网技术，实现了对输电线路的智能化管理和维护，提升了运维效率，降低了因外力破坏和设备故障导致的停电事故风险。同时，通过实时监测和预警，减轻了人力巡视的工作压力，提高了电力系统的可靠性和安全性。