摘要：近年来，随着生态环境的改善和人们对野生动物保护的意识增强，鸟类数量急剧增加、活动范围日趋加大。针对鸟害现象采取的物理防治方法效果不明显，人力物力投入巨大。为解决鸟害引起的输配电线路故障，通过总结鸟害故障机理，分析鸟害事故较严重地区鸟害的时间规律，提出输电线路鸟害故障智能诊断方法，并结合相关案例进行探讨。另外提出一种人工智能的鸟类检测方法，根据检测结果决定是否启动超声波驱鸟，从而做好输电线路鸟害故障预防。
关键词：输电线路；鸟害故障；智能诊断
1.引言
我国的架空运输电线得到了迅速的发展，各项技术和功能得到了极大的改善，但依旧存在一些问题，需要引起电力企业的重视。由于我国的架空运输电线大部分建在旷野之中，结合生产实践发现，架空输电线路主要存在的故障有鸟害故障和雷击故障，因此，加强对架空输电线路鸟害和雷击故障的原因分析，找到相应的解决措施，确保架空输电线路的安全运行。
2.输电线路鸟害故障特点及原因
2.1鸟害故障特点
输电线路鸟害故障问题主要有以下两个特点：第一，地域性极强。随着社会的发展，很多的人烟稀少的地方都架起了输电线路，这些地方的树林茂密，因此，鸟类的活动较为频繁。此外，随着生态环境不断的改善，鸟类繁殖的速度加快，对架空输电线路的影响就更为突出了。第二，具有季节性。虽然鸟类对人类的益处很大，但是鸟类的季节性活动，覆盖范围较为广泛，严重威胁着架空输电线路的安全运行，导致安全事故的发生。
2.2鸟害故障原因
大部分架空输电线路分布在田间地头，气候适宜，生物资源丰富，为鸟类提供了良好的生存空间。鸟类在筑巢期间，经常会叼运巢材，这就给电网的安全运行带来威胁。首先，在筑巢时，鸟类喜欢就地取材，如草茎、金属丝和包装带等，常常会因为巢材与带电导线之间的安全距离不足，导致跳闸故障的出现。其次，在输电铁塔20～30m高度之间，是鸟类筑巢的最佳位置，而且筑巢时间往往是在雷雨且多风的三月份，因此，巢材容易被吹散，导致与带电导线距离不足，增加放电事故发生的概率。最后，鸟类的粪便会沿着电线下落，引发潮湿的空气中局部空气间隙击穿现象，进而发生线路跳闸事故。
3.输电线路鸟害故障的智能诊断案例概述
2015年5月11日15时31分43秒，110kV东坡II线发生跳闸故障，重合闸成功，后台软件系统监测到了该线路A相运行故障。工作人员运用安装在该线路上的智能故障监测系统对此次故障进行诊断分析后，确定故障位置大致在#79杆塔，故障性质为非雷击故障。工作人员对计算故障点附近的线路进行现场巡线和登塔查看，在东坡II线#79杆塔A相引流线防风偏绝缘子横担上发现一个形状不规则的鸟巢，如图1所示，并在鸟巢附近的A相引流线发现放电的痕迹如图4所示。综合分析可初步判定此次故障是杆塔横担上的鸟巢与输电导线的安全距离不够造成的故障跳闸。
图1故障杆塔A相引流线防风偏绝缘子横担上的鸟巢
图2 A相引流线的放电痕迹
输电线路故障诊断的主要目的是快速识别故障元件或开关，为调度员提供可靠依据，快速实现输电线路故障恢复。受天气、人为等因素的影响，输电线路故障在所难免，同时可能会引发其他故障，快速准确的故障定位是确保输电线路安全、稳定运行的关键。输电线路智能故障监测系统的结构主要包含线路监测终端、数据中心和工作站3个模块。故障监测终端、数据中心及系统工作站之间通过WAN（Wide Area Network）广域网互相联结。智能故障监测终端分布安装于各等级电压的架空导线上，每条线路的终端安装数量视线路长短而定，终端对线路发生故障后的故障行波电流、工频故障电流以及谐波电流等电流信号实时监测。
如图3和图4所示分别是系统于2015年5月11日15时31分43秒记录的#17杆塔和#120杆塔A相工频电流的波形。根据波形显示，系统判断东坡II线发生跳闸故障。如图5所示是将上述两个工频电流波形重叠在一起后的对比图，可以判断出故障点位于#17杆塔和#120杆塔之间。
输电线路发生故障时，故障点处会产生向线路两端传播的暂态行波，安装在线路上的智能监测终端能采集波形信息。如图6所示中的点1为东坡II线#17杆塔上监测终端采集的故障点传来的主波波峰，如图7所示中的点2为东坡II线#120杆塔上监测终端采集的故障点传来的主波波峰。因故障点在110kV东坡II线#17杆塔与#120杆塔之间，其行波电流的传播路径如图8所示。根据行波故障测距技术，采用双端定位原理，故障点到#17杆塔的距离根据相关公式、数据计算得出，故障点位于距离#17杆塔大号方向15.717km处的#79杆塔附近。工作人员通过现场巡线，在东坡II线#79杆塔A相引流线防风偏绝缘子横担上发现鸟巢，并发现引流线有放电的痕迹，认定为故障点，实际考察结果与系统定位一致。
4输电线路鸟害故障防范措施
鸟类在电力线路上方筑巢、栖息等活动易引发鸟粪闪络或相间短路、跳闸等问题，最终导致输配电线路发生停电故障。为从根本上解决鸟害问题，已研究鸟类的生态学特性，摸清了其活动规律、群落结构及危害指数，提出了结合鸟类生物特性的“友好型”防治方法。
我国大多数的架空输电线路建在空旷的野外，且覆盖面非常广泛，受鸟类活动的影响较大，但我们又不能大肆捕杀鸟类。因此，针对鸟害的防治工作，国家电网防治鸟害措施主要有：杆塔上安装防鸟刺、防鸟网、驱动风车，绝缘子上增加伞盖等，这些措施存在鸟类对去鸟装置快速适应、设备安装初期就有防鸟死角、无风天气无法启动等问题。因此，利用超声波（现代电子与传感技术结合计算机技术）的方法驱赶鸟类，不仅可以有效的防治鸟害，而且不会伤害鸟类，维持了自然界的生态平衡。相关部门和电力公司应该大力推广超声波驱鸟技术，进而提高架空输电线路的覆盖率，提高企业的经济效益。但也存在声波发射器一直发射，鸟类可快速适应且设备耗能问题。
基于此，本文探讨对摄像头拍摄的图像进行分析来决定是否触发驱鸟器，能够高效、准确的预防输电线路鸟害故障。
1962年Hubei和Wiesel提出了卷积神经网络（CNN），在一次比赛中，Yarn Lecun首次使用CNN进行手写数字识别，并在此问题上保持了主导地位。CNN算法在目标检测分为两类：一种是基于候选区域的R-CNN系列算法，分为两步，首先需要进行区域的提取产生候选区域，然后在候选区域上面进行分类与回归；另一类是YOLO、SSD系列的端到端算法，通过神经网络进行特征的提取得到特征图，在网络的最后同时进行预测分类的结果和区域的位置。虽然人工智能在目标检测方面的应用很广泛（如人脸识别、无人驾驶等），但是在输电线路鸟害检测方面没有应用。针对输电线路上鸟类的检测是通过卷积神经网络算法中的YOLO模型进行图像检测。
图像识别驱鸟装置由图像识别系统和驱鸟器系统两大部分组成。图像识别系统由太阳能供电储电、摄像头、云台、运算处理器板等构成，驱鸟器系统由太阳能供电储电、驱鸟超声波喇叭、驱鸟激光器组成。基于人工智能的输电线路鸟害的防治方法主要是通过图像识别系统拍摄输电线路的场景产生图像，通过服务器实施目标检测，预测目标矩形框并计数，当达到一定的阈值时，启动驱鸟系统，达到对鸟类进行驱赶的效果。
卷积神经网络由3部分组成，第一部分是输入层，第二部分是隐藏层，由卷积层和池化层结合构成，第三部分是全连结的多层感知机分类器作为输出层，。输入层输入一张图像，通过隐藏层的卷积和池化层特征提取器提取图像的特征，输出层会根据提取的特征进行预测，长方体的长度代表概率的大小，可见属于鸟的概率是最大的。
目标检测的网络结构采用多尺度的预测方式，根据对YOLO设计理念的介绍，每个网格只负责预测物体中心点落在该网格的物体。试想对于小目标的物体，每个网格可能有多个物体的中心点，因此YOLO不能预测这种情景的物体，而对于输电线路鸟类的检测正好符合小目标检测的这种场景。YOLO算法经过改进使用多尺度的方式针对小目标进行预测。
基于人工智能的输电线路鸟害检测方法通过新的角度对鸟害的防治工作采取新的策略。随着深度学习与人工智能的迅速发展，在电力系统中通过引进新的技术来达到电网安全稳定运行的效果。鸟害防治的主要过程是通过图像识别系统采集图像信息，检测系统快速做出响应，决定是否驱动超声波驱鸟器进行驱鸟操作，保证输电的安全。针对输电线路上面的小目标，模型能检测出来。但是对于一些不同角度摄像头的拍摄，还存在鸟类无法检测以及与鸟类相似形状如飞机等物体的误检测，因此在之后还需要进一步对数据集进行扩充，对算法进一步优化，以提高检测的精确度。
5结束语
电力系统的安全性和稳定性的要求越来越高，加大对架空输电线路防护力度，以期电力系统能更好的服务于人类社会，为我国经济发展做出贡献。本文就对输电线路中常见的鸟害故障进行了分析，并提出了相应智能诊断方法、预防措施等，希望可以帮助电力企业从多个方面保护架空输电线路，保证电力系统的安全运行，为人们提供更高质量的用电，进而提高企业经济效益和社会效益。
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论文作者:党正军
论文发表刊物:《中国电业》2019年第16期
论文发表时间:2019/12/11
标签：鸟害论文; 故障论文; 线路论文; 鸟类论文; 杆塔论文; 东坡论文; 终端论文; 《中国电业》2019年第16期论文;