基于GCM算法的電力基礎(chǔ)設施監(jiān)測預警系統(tǒng)研究

摘要：針對當前電力基礎(chǔ)設施故障、電線桿倒塌等突發(fā)險情和未知險情無法做到預警、報警和及時響應的問題，本文擬提出一種基于GCM算法的電力基礎(chǔ)設施檢測預警系統(tǒng)。通過采用NB通信的高精度北斗定位終端與應用平臺相結(jié)合，在線感知配電桿物理形變的情況，對采集數(shù)據(jù)分析、定位數(shù)據(jù)解析后適配多種預警/報警信息的提示，通過平臺整合配電桿電子檔案信息，為一線巡檢人員提供技術(shù)支撐，把握電網(wǎng)運行狀態(tài)，提高供電服務質(zhì)量。通過比較GZTD、GPT2w、UNB3m等模型研究，GCM算法模型精度更高，相對于IGS產(chǎn)品的平均偏差精度提升達1.3m，實驗驗證，該系統(tǒng)能實現(xiàn)電桿狀態(tài)實時監(jiān)測，實現(xiàn)精確的預警、報警。

關(guān)鍵詞：GCM算法；電力基礎(chǔ)設施預警；多級差分池；北斗定位終端；偏差精度

中圖分類號： TN791; 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2024）24-0116-04

開放科學（資源服務）標識碼（OSID）

0 引言

目前，配電電桿倒塌還無法做到事前預警，地基下沉、桿體傾斜、施工外破等也不能做到實時感知[1-5]，等到倒桿后才進行搶險，嚴重影響供電質(zhì)量和優(yōu)質(zhì)服務水平，如果險情不能及時響應，還可能造成人員和設備的二次傷害。

針對以上問題，國內(nèi)外學者主要利用GPS定位技術(shù)，采用 GZTD、GPT2w、UNB3m模型算法進行探究，取得了一系列的研究成果。定位系統(tǒng)中衛(wèi)星信號通過電離層、對流層時會導致衰減，這兩項參數(shù)將直接影響定位精度[6-9]，隨著北斗三號衛(wèi)星組網(wǎng)完成，衛(wèi)星頻段的增多與增強，傳統(tǒng)的定位設備長周期觀測量監(jiān)測算法，已經(jīng)不能匹配現(xiàn)階段北斗三號衛(wèi)星系統(tǒng)，為了兼容并獲得更優(yōu)的監(jiān)測算法[10-13]，本研究提出一種北斗高精度定位服務核心技術(shù)，比較GZTD、GPT2w、UNB3m模型，構(gòu)建了GCM算法模型，完成了一套高精度電力基礎(chǔ)設施監(jiān)測預警系統(tǒng)設計。通過在武漢漢南供電公司所屬轄區(qū)進行實驗驗證，對該區(qū)域整個輸電線路的基礎(chǔ)設施進行監(jiān)控，實現(xiàn)了突發(fā)險情和未知險情的預警、報警和及時響應。

1 系統(tǒng)的組成與框架

本系統(tǒng)為電力基礎(chǔ)設施監(jiān)測預警系統(tǒng)，即主要對輸電線電桿進行檢測預警，其平臺的主要構(gòu)架如圖1所示（部分省略）。該平臺主要包含五大模塊：首先展示、設備資料管理、報警統(tǒng)計分析、用戶資料管理和輸電線路管理。首先展示中主要包含設備總數(shù)、設備在線率、電桿狀態(tài)實時監(jiān)控等，報警統(tǒng)計分析中主要包括傾斜報警、拆卸報警以及報警的時間、地點和解除報警等。

整體的架構(gòu)則分為四個層級，感知層主要包含基礎(chǔ)設施監(jiān)控、地形地貌形變監(jiān)測、巡檢人員和車輛等；第二層為接入層，通過NB通訊，接入北斗三號衛(wèi)星系統(tǒng)；平臺層包括設備管理中心和北斗云，第四層則是應用層，通過監(jiān)測結(jié)果，進行智能監(jiān)測和應急防治。

2 差分池原理及關(guān)鍵技術(shù)

在感知層中，最重要是對地形地貌的監(jiān)測以及基礎(chǔ)設施監(jiān)測的精度。而定位系統(tǒng)中衛(wèi)星信號通過電離層、對流層時會導致衰減，這兩項參數(shù)將直接影響定位精度，因此基于北斗的高精度定位服務平臺的設計非常重要，平臺的數(shù)據(jù)并發(fā)量是在10W以上，必須要做到服務的集群[14-16]?；趶牟罘衷?，在距離參考站一定的范圍內(nèi)，差分數(shù)據(jù)是相同的，基于此，設計了差分池的原型DEMO，其原理結(jié)構(gòu)圖如圖2所示。

差分池系統(tǒng)根據(jù)終端所在位置進行格網(wǎng)分塊，在同一格網(wǎng)中的終端只與上級差分系統(tǒng)建立一個連接獲取差分數(shù)據(jù)。差分池使用標準的Ntrip協(xié)議進行請求和響應數(shù)據(jù)，差分池可以疊加來擴容接入服務。其系統(tǒng)流程如圖3所示。

在接收到用戶終端數(shù)據(jù)后，通過Ntrip數(shù)據(jù)解碼模塊進行解碼。解碼到請求Ntrip請求頭后，可以進行身份認證。解碼到位置請求數(shù)據(jù)（GGA）后進行格網(wǎng)數(shù)據(jù)計算模塊，計算出新的位置請求數(shù)據(jù)和格網(wǎng)編號，由格網(wǎng)服務源請求模塊向差分系統(tǒng)請求數(shù)據(jù)或者發(fā)送位置數(shù)據(jù)，然后差分系統(tǒng)會生成差分數(shù)據(jù)，差分系統(tǒng)把收到的差分數(shù)據(jù)返回給終端。其格網(wǎng)數(shù)據(jù)計算流程如圖4所示。

北斗高精度位置服務平臺試運行過程中，基礎(chǔ)服務子系統(tǒng)和業(yè)務管理子系統(tǒng)進行了大量的測試工作，目的是測試系統(tǒng)的各項技術(shù)指標是否滿足設計方案的要求。主要指標有：系統(tǒng)的高并發(fā)分析、系統(tǒng)RTK、RTD精度分析、系統(tǒng)應用服務接入運行分析等。

3 GCM算法模型

在對衛(wèi)星信號進行捕捉、跟蹤并建立溝通，形成有效的數(shù)據(jù)傳輸過程中，對流層、電離層、多路徑效應對衛(wèi)星信號的干擾很大，導致衛(wèi)星定位精度誤差變大，為解決此類問題，需要一套糾偏處理算法，根據(jù)信號穿透對流層、電離層透過率、反射率，結(jié)合衛(wèi)星空間幾何分布因數(shù)，采集并計算偏離數(shù)據(jù)，消除系統(tǒng)偏差，從而提高長周期收斂定位精度。

衛(wèi)星信號再通過電離層、對流層時導致衛(wèi)星信號發(fā)生衰減，這兩項參數(shù)也是全球衛(wèi)星導航系統(tǒng)數(shù)據(jù)處理過程中的一個重要參數(shù)，是影響定位精度的主要誤差源。隨著北斗三號衛(wèi)星組網(wǎng)完成，衛(wèi)星頻段的增多與增強，傳統(tǒng)的定位設備長周期觀測量監(jiān)測算法，已經(jīng)不能匹配現(xiàn)階段北斗三號衛(wèi)星系統(tǒng)，為了兼容并獲得更優(yōu)的監(jiān)測算法，通過與GZTD、GPT2w、UNB3m模型對比，建設一套GCM算法模型。其衛(wèi)星型號捕捉過程圖如圖5所示。

參數(shù)指標來自2011—2016年分層氣象資料，如表1所示。

時間分辨率為6 h（UTC00，06，12，18），平面分辨率為1°×1°，垂直氣壓水平為1～1000 hPa，共37層數(shù)據(jù)，每層包括位勢高、溫度、比濕、氣壓。延遲計算公式：

驗證結(jié)果表明，積分方法對ECMWF氣象數(shù)據(jù)求得的電離層、對流層延遲精度為1.3 cm。

4 實驗測試與數(shù)據(jù)分析

4.1 GCM算法延遲特性變化測試

根據(jù)建立的GCM算法，對其算法的延遲特性進行測試，具體的測試結(jié)果如圖6所示。

根據(jù)測試的結(jié)果，由公式（1）得出，其延遲特性約75%的區(qū)域小于5 cm；約93%的區(qū)域小于10 cm。偏差值均在5～10cm。

4.2 GCM模型與GZTD、GPT2w、UNB3m模型的實驗對比。

在全球范圍內(nèi)絕大多數(shù)位置的精度誤差與對流層、電離層有關(guān)，與年份無直接關(guān)聯(lián)。由此，建立一種GCM模型，該模型通過對年份氣象數(shù)據(jù)分析，建立糾偏數(shù)據(jù)公式：

通過雙線性內(nèi)插確定待定測站在所需年積日的對流層、電離層誤差，利用線性內(nèi)插確定測站任意時刻的對流層、電離層延遲量。選取2011—2017年的數(shù)據(jù)作為參數(shù)，如表2所示。

其與GZTD、GPT2w、UNB3m模型的測量精度比較測試數(shù)據(jù)如圖7所示，由此可知GCM模型算法的精度明顯優(yōu)于GZTD、GPT2w、UNB3m算法，GCM模型相對于IGS產(chǎn)品的平均偏差精度提升達1.3m。

4.3 預警系統(tǒng)功能測試

經(jīng)過軟硬件的設計與算法的改進，對完成的電力基礎(chǔ)設施預警系統(tǒng)進行了相關(guān)功能的測試，實時的監(jiān)測列表如表3所示（部分）。報警信息顯示如圖8所示。

整個平臺在監(jiān)測周期內(nèi)完成的傾斜報警7次，拆卸報警5次，突變報警7次，測試的準確率達到100%，測量的精度達到傾斜角度偏差小于3%。

5 總結(jié)與結(jié)論

根據(jù)當前輸電線路電桿狀態(tài)、桿塔等物理形變過程不能實時感知的難題，基于GCM算法開發(fā)了基于北斗新技術(shù)的智能監(jiān)測平臺，配合北斗終端，實現(xiàn)地圖可視化監(jiān)控、設備歷史狀態(tài)記錄、異常風險主動預警等功能，實現(xiàn)對監(jiān)測對象數(shù)據(jù)的可視化分析，記錄分析設備位移、傾斜角、形變等數(shù)據(jù)，并設置各類預警和報警閾值，對電桿物理實現(xiàn)感知和告警，能遠程監(jiān)測桿塔狀態(tài)，系統(tǒng)經(jīng)過測試，準確率達到100%，測量傾斜角度偏差小于3%，精度高。實現(xiàn)了可靠精密監(jiān)測預警。

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【通聯(lián)編輯：梁書】