基于穿戴式傳感器及其數據驅動的輸電線路導線覆冰舞
動監(jiān)測狀態(tài)與風險智能感知方案
作者：王奕 所屬院系 電機系
指導老師：胡軍 所屬院系 電機系
關鍵詞：數據驅動、穿戴式傳感器、導線覆冰、風險感知
摘要
引入穿戴式傳感技術，實時監(jiān)測輸電線路運動狀態(tài)和環(huán)境參量，利用集成學習的算法實時分析處理，對覆冰舞動災害風險作出預警判斷。
項目背景
2008年我國南方地區(qū)發(fā)生了大面積、長時間的冰凍自然災害，輸電線路由于桿塔和導線覆冰導致大規(guī)模傾倒，給電網企業(yè)帶來了達200多億元人民幣的直接經濟損失，社會影響和間接經濟損失更為巨大。隨后國內廣泛開展了各種輸電線路覆冰在線監(jiān)測裝置的研發(fā)和試點應用，但在實際運行中發(fā)現目前各種技術方案都存在一定的不足。
架構思路
本項目由此出發(fā)，借助智能手環(huán)、智能手機上被廣泛應用的可穿戴式傳感器具有體積小、成本低、易安裝的顯著優(yōu)勢，用于輸電線路導線覆冰狀態(tài)與風險的智能感知。采用加速度、陀螺儀、重力、溫度、濕度、氣壓/風壓等多種傳感器和單片機，從多個方面對導線的運動狀態(tài)和環(huán)境參數進行實時監(jiān)測；在有效集成融合各種傳感器監(jiān)測數據的基礎上，結合輸電線路覆冰導線在各種工況下運動姿態(tài)的模擬仿真，利用機器學習等人工智能算法對傳感數據進行分析處理，進而獲得輸電線路運動狀態(tài)、覆冰厚度等災害風險關鍵指標，并及時向客戶端發(fā)出預警信號，盡可能減少損失
創(chuàng)新意義（黑體加粗四號兩端對齊）
作品創(chuàng)新點主要有如下幾點：
引入穿戴式傳感技術用于線路監(jiān)測：將運動手環(huán)通過加速度傳感器、陀螺儀獲得運動數據處理后實現計步、運動模式辨識功能的思路移植到輸電線路狀態(tài)監(jiān)測上，利用多種傳感器獲得輸電線路覆冰過程中的關鍵數據，成本低且易于實現。
利用傳感數據機器學習智能感知線路狀態(tài)：進一步引入溫度、風向一系列傳感器，在實時監(jiān)測導線運動狀態(tài)的同時監(jiān)測環(huán)境數據；建立導線運動狀態(tài)、環(huán)境條件與輸電線路覆冰厚度等災害風險關鍵指標的關聯(lián)；利用機器學習等人工智能算法分析處理，對輸電線路覆冰災害風險作出的預警判斷，降低線路覆冰所帶來的損失。
作為科技發(fā)明制作一類的作品，本項目不僅具有重要的電網業(yè)務應用背景和顯著的應用價值，而且技術創(chuàng)新性強、技術方案合理可行。
1 裝置示意圖
2 交互面板
3 理論思路
