CN108957473A - 一种电力网络管理*** - Google Patents

一种电力网络管理*** Download PDF

Info

Publication number
CN108957473A
CN108957473A CN201710365472.0A CN201710365472A CN108957473A CN 108957473 A CN108957473 A CN 108957473A CN 201710365472 A CN201710365472 A CN 201710365472A CN 108957473 A CN108957473 A CN 108957473A
Authority
CN
China
Prior art keywords
data
uav flight
electric power
data processing
point cloud
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201710365472.0A
Other languages
English (en)
Inventor
何伟
侯勇涛
魏立龙
陈保艳
赵路
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shanghai Huace Navigation Technology Ltd
Original Assignee
Shanghai Huace Navigation Technology Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shanghai Huace Navigation Technology Ltd filed Critical Shanghai Huace Navigation Technology Ltd
Priority to CN201710365472.0A priority Critical patent/CN108957473A/zh
Publication of CN108957473A publication Critical patent/CN108957473A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
    • G01S17/88—Lidar systems specially adapted for specific applications
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C11/00—Photogrammetry or videogrammetry, e.g. stereogrammetry; Photographic surveying
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
    • G01S17/88—Lidar systems specially adapted for specific applications
    • G01S17/89—Lidar systems specially adapted for specific applications for mapping or imaging
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/50—Depth or shape recovery
    • G06T7/521—Depth or shape recovery from laser ranging, e.g. using interferometry; from the projection of structured light
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T17/00—Three dimensional [3D] modelling, e.g. data description of 3D objects
    • G06T17/05—Geographic models
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10028—Range image; Depth image; 3D point clouds
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30181—Earth observation

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Optics & Photonics (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Optical Radar Systems And Details Thereof (AREA)

Abstract

本发明提供了一种电力网络管理***，包括：无人机搭载***，所述无人机搭载***用以获取影像数据，对待测定区域内布设像控点，并测量所述布设像控点的坐标值并进行数据采集，根据布设的像控点，利用无人机进行飞行扫描测量和成像，获得地表高精度点云和影像数据；数据处理***，所述数据处理***用于对无人机搭载***获取的数据进行处理；定位***，所述定位***与所述无人机搭载***相连，用于对无人机搭载***进行定位；数据处理终端，所述数据处理终端与所述无人机搭载***相连，用于实时处理无人机搭载***所采集的数据并将采集的数据实时发送到所述数据处理***，本发明可以方便实现电力网络管理。

Description

一种电力网络管理***
技术领域
本发明涉及电力网络管理领域，具体涉及到一种电力网络管理***。
背景技术
近年来，随着中国经济建设的高速发展，用电需求急剧增长，对电网建设的需求亦日益强烈。与此同时，面对已建成的庞大电力网络，如何有效地对其进行管理，以保证电网的正常运行，确保电力的安全输送，亦显得更加重要。一次停电事故不但给电网经营企业的经济效益带来巨额损失，而且对用电企业甚至整个社会都将造成严重影响。
传统的线路管理、优化以及电力巡线多采用人工测绘方式或者航空摄影测量方式，有以下三大弊端：
数据不直观、精度低、再利用程度不高；
作业强度大、作业周期长；
地形复杂地区难以开展工作。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明提供了一种电力网络管理***，可以方便实现电力网络管理。
本发明提供了一种电力网络管理***，包括：
无人机搭载***，所述无人机搭载***用以获取影像数据，对待测定区域内布设像控点，并测量所述布设像控点的坐标值并进行数据采集，根据布设的像控点，利用无人机进行飞行扫描测量和成像，获得地表高精度点云和影像数据；
数据处理***，所述数据处理***用于对无人机搭载***获取的数据进行处理；
定位***，所述定位***与所述无人机搭载***相连，用于对无人机搭载***进行定位；
数据处理终端，所述数据处理终端与所述无人机搭载***相连，用于实时处理无人机搭载***所采集的数据并将采集的数据实时发送到所述数据处理***。
上述的***，所述地表高精度点云包括地面激光点云、植被激光点云和输电线路激光点云数据。
上述的***，其中，所述无人机搭载***为AS-100无人机激光Lidar***。
上述的***，其中，所述数据处理***还用于将获取的数据建成的三维数字化电网。
上述的***，其中，所述数据处理***还用于将采集的高精度激光点云和高分辨率数码影像数据，处理成标准的DOM、DEM，结合分类后的点云，可以实现电力线路三维建模，恢复线路走廊地形地貌、地表附着物、线路杆塔三维位置和模型，辅以线路设施设备参数录入，可实现线路资产管理；以及根据分类得到的电力线、植被和地面分类的点云，可以计算出靠近电力线的植被并标记出来，起到预警的效果。
上述的***，其中，根据被标记成危险物体的点云数据和电力线数据，计算出危险物体离电力线的距离，定量分析潜在的危险程度。
上述的***，其中，所述点云数据获取的步骤包括：在测区范围内布设像控点，并测量所述布设像控点的坐标值。
本发明具有以下优点：
1、通过激光点云分类算法，将得到的激光点云数据进行分类，分别得到地面激光点云、植被激光点云和输电线路激光点云数据；
2、可以实现电力线路三维建模，恢复线路走廊地形地貌、地表附着物(树木、建筑等)、线路杆塔三维位置和模型等，辅以线路设施设备参数录入，可实现线路资产管理；
3、根据分类得到的电力线、植被和地面等分类的点云，可以计算出靠近电力线的植被并标记出来，可以起到预警的效果。
具体实施方式
在下文的描述中，给出了大量具体的细节以便提供对本发明更为彻底的理解。然而，对于本领域技术人员而言显而易见的是，本发明可以无需一个或多个这些细节而得以实施。在其他的例子中，为了避免与本发明发生混淆，对于本领域公知的一些技术特征未进行描述。
为了彻底理解本发明，将在下列的描述中提出详细的步骤以及详细的结构，以便阐释本发明的技术方案。本发明的较佳实施例详细描述如下，然而除了这些详细描述外，本发明还可以具有其他实施方式。
本发明提供了一种电力网络管理***，包括：
无人机搭载***，所述无人机搭载***用以获取影像数据，对待测定区域内布设像控点，并测量所述布设像控点的坐标值并进行数据采集，根据布设的像控点，利用无人机进行飞行扫描测量和成像，获得地表高精度点云和影像数据，其中地表高精度点云包括地面激光点云、植被激光点云和输电线路激光点云数据，进一步，无人机搭载***为AS-100无人机激光Lidar***，其中利用AS-100无人机激光Lidar***进行线路优化设计，可达到路径优化、尽量减少拆迁、增加环境保护、减少劳动强度、加快设计进度、提高设计质量的效果。
数据处理***，所述数据处理***用于对无人机搭载***获取的数据进行处理，进一步，数据处理***还用于将获取的数据建成的三维数字化电网，进一步，结合从在杆塔上安装的温度、湿度、风速等监控设备传回的数据，可以在三维数字化电网基础上进行各种电力专业分析，如预测模拟不同温度、风速、覆冰下弧垂变化情况，模拟树木生长情况等，为线路管理决策提供有力支撑。
定位***，所述定位***与所述无人机搭载***相连，用于对无人机搭载***进行定位；
数据处理终端，所述数据处理终端与所述无人机搭载***相连，用于实时处理无人机搭载***所采集的数据并将采集的数据实时发送到所述数据处理***。
在本发明一优选但非限制的实施例中，所述数据处理***还用于将采集的高精度激光点云和高分辨率数码影像数据，处理成标准的DOM、DEM，结合分类后的点云，可以实现电力线路三维建模，恢复线路走廊地形地貌、地表附着物、线路杆塔三维位置和模型，辅以线路设施设备参数录入，可实现线路资产管理；以及根据分类得到的电力线、植被和地面分类的点云，可以计算出靠近电力线的植被并标记出来，起到预警的效果。也就是说，利用AS-100无人机激光Lidar***获取的高精度点云可以检测建筑物、植被、交叉跨越等对线路的距离是否符合运行规范；线间距是否满足安全运行的要求；获取的高清晰度的影像，可以让巡检人员在室内进行线路设施设备和通道异常的判别，从而根据分类得到的电力线、植被和地面等分类的点云，可以计算出靠近电力线的植被并标记出来，可以起到预警的效果。
在本发明一优选但非限制的实施例中，根据被标记成危险物体的点云数据和电力线数据，计算出危险物体离电力线的距离，定量分析潜在的危险程度。
在本发明一优选但非限制的实施例中，所述点云数据获取的步骤包括：在测区范围内布设像控点，并测量所述布设像控点的坐标值。
在本发明一优选但非限制的实施例中，AS-100无人机激光Lidar***可快速对灾害区域进行数据采集，实现灾害区域快速定位，并三维还原灾害场景。监测人员根据三维点云以及影像数据对灾害现场损坏性精准评估，及时提出安全有效的响应办法。
以上对本发明的较佳实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，其中未尽详细描述的设备和结构应该理解为用本领域中的普通方式予以实施；任何熟悉本领域的技术人员，在不脱离本发明技术方案范围情况下，都可利用上述揭示的方法和技术内容对本发明技术方案做出许多可能的变动和修饰，或修改为等同变化的等效实施例，这并不影响本发明的实质内容。因此，凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化及修饰，均仍属于本发明技术方案保护的范围内。

Claims (7)

1.一种电力网络管理***，其特征在于，包括：
无人机搭载***，所述无人机搭载***用以获取影像数据，对待测定区域内布设像控点，并测量所述布设像控点的坐标值并进行数据采集，根据布设的像控点，利用无人机进行飞行扫描测量和成像，获得地表高精度点云和影像数据；
数据处理***，所述数据处理***用于对无人机搭载***获取的数据进行处理；
定位***，所述定位***与所述无人机搭载***相连，用于对无人机搭载***进行定位；
数据处理终端，所述数据处理终端与所述无人机搭载***相连，用于实时处理无人机搭载***所采集的数据并将采集的数据实时发送到所述数据处理***。
2.根据权利要求1所述的一种电力网络管理***，其特征在于，所述地表高精度点云包括地面激光点云、植被激光点云和输电线路激光点云数据。
3.根据权利要求1所述的一种电力网络管理***，其特征在于，所述无人机搭载***为AS-100无人机激光Lidar***。
4.根据权利要求3所述的一种电力网络管理***，其特征在于，所述数据处理***还用于将获取的数据建成的三维数字化电网。
5.根据权利要求4所述的一种电力网络管理***，其特征在于，所述数据处理***还用于将采集的高精度激光点云和高分辨率数码影像数据，处理成标准的DOM、DEM，结合分类后的点云，可以实现电力线路三维建模，恢复线路走廊地形地貌、地表附着物、线路杆塔三维位置和模型，辅以线路设施设备参数录入，可实现线路资产管理；以及根据分类得到的电力线、植被和地面分类的点云，可以计算出靠近电力线的植被并标记出来，起到预警的效果。
6.根据权利要求5所述的一种电力网络管理***，其特征在于，根据被标记成危险物体的点云数据和电力线数据，计算出危险物体离电力线的距离，定量分析潜在的危险程度。
7.根据权利要求6所述的一种电力网络管理***，其特征在于，所述点云数据获取的步骤包括：在测区范围内布设像控点，并测量所述布设像控点的坐标值。
CN201710365472.0A 2017-05-22 2017-05-22 一种电力网络管理*** Pending CN108957473A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710365472.0A CN108957473A (zh) 2017-05-22 2017-05-22 一种电力网络管理***

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710365472.0A CN108957473A (zh) 2017-05-22 2017-05-22 一种电力网络管理***

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN108957473A true CN108957473A (zh) 2018-12-07

Family

ID=64462403

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201710365472.0A Pending CN108957473A (zh) 2017-05-22 2017-05-22 一种电力网络管理***

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN108957473A (zh)

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP1832840A1 (de) * 2006-03-10 2007-09-12 Bewag Geoservice Gmbh Verfahren zur Erfassung von Topographiedaten
CN101335431A (zh) * 2008-07-27 2008-12-31 广西电力工业勘察设计研究院 基于机载激光雷达数据的架空送电线路优化选线方法
CN101621191A (zh) * 2009-08-06 2010-01-06 重庆市电力公司超高压局 超高压输电线路三维可视化处理方法及***
CN201402324Y (zh) * 2009-04-16 2010-02-10 重庆市电力公司超高压局 高压架空输电线路机载三维激光雷达检测***
WO2013148782A1 (en) * 2012-03-30 2013-10-03 Elwha Llc Mobile device configured to perform tasks related to a power transmission system
CN103779808A (zh) * 2013-12-30 2014-05-07 国家电网公司 基于LiDAR的输电线路智能巡检***
CN105244805A (zh) * 2015-10-14 2016-01-13 国家电网公司 一种基于激光雷达的输电线路智能预警评估方法和***

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP1832840A1 (de) * 2006-03-10 2007-09-12 Bewag Geoservice Gmbh Verfahren zur Erfassung von Topographiedaten
CN101335431A (zh) * 2008-07-27 2008-12-31 广西电力工业勘察设计研究院 基于机载激光雷达数据的架空送电线路优化选线方法
CN201402324Y (zh) * 2009-04-16 2010-02-10 重庆市电力公司超高压局 高压架空输电线路机载三维激光雷达检测***
CN101621191A (zh) * 2009-08-06 2010-01-06 重庆市电力公司超高压局 超高压输电线路三维可视化处理方法及***
WO2013148782A1 (en) * 2012-03-30 2013-10-03 Elwha Llc Mobile device configured to perform tasks related to a power transmission system
CN103779808A (zh) * 2013-12-30 2014-05-07 国家电网公司 基于LiDAR的输电线路智能巡检***
CN105244805A (zh) * 2015-10-14 2016-01-13 国家电网公司 一种基于激光雷达的输电线路智能预警评估方法和***

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN107015240A (zh) 一种基于无人机激光雷达的电力网络管理***及方法
CN107194827A (zh) 一种电力网络管理方法
CN109146836A (zh) 一种基于点云数据进行输电塔及线路检测的***及方法
CN109147044A (zh) 一种基于点云数据进行输电塔及线路检测的***
Li The UAV intelligent inspection of transmission lines
CN107392247B (zh) 一种电力线下方地物安全距离实时检测方法
CN109829199A (zh) 基于LiDAR点云的电力线快速分层提取方法
CN108663669A (zh) 用于电力巡线中应用的机载激光雷达***
CN109100742A (zh) 基于机载激光雷达进行电力巡线的方法
CN109085604A (zh) 一种用于电力巡线的***及方法
CN108680925B (zh) 一种基于激光点云数据的输电线路导线相间测量方法
CN109064057B (zh) 一种配网线路雷电参数相对值的风险评估方法
CN102118021A (zh) 一种基于输电线路三维全景模型的故障处理方法及***
CN103091680A (zh) 一种导线对地距离测量方法及***
CN105447623A (zh) 一种架空输电线路树障隐患自动预警***及该***采用的预警方法
CN103884939B (zh) 基于pms的电力线路激光雷达扫描数据应用分析***
CN109901618A (zh) 电力巡线***及方法
CN111929698A (zh) 一种输电线路走廊区域内的树障隐患识别方法
CN102446390A (zh) 一种对输电线路附近监控区域进行安全检测、预警的方法和***
CN101819245A (zh) 输电线路监测方法和***
CN112960132B (zh) 分布式共享机巢及其电力线路无人机巡检方法
CN109443304A (zh) 基于无人机输电线路走廊及激光点云的空间距离量测方法
Chen et al. Early detection of tree encroachment in high voltage powerline corridor using growth model and UAV-borne LiDAR
CN105182996A (zh) 巡检带电输电线路遇坡度的无人直升机避障方法
CN112527010B (zh) 基于人工势场与粒子优化的室内变电站无人机多机协同巡检方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20181207