2. 内蒙古电力(集团)有限责任公司薛家湾供电分公司, 内蒙古 薛家湾 010323
2. Inner Mongolia Power Group Co., Ltd., Xuejiawan Power Bureau Supply Company, Ordos 010300, China
内蒙古电力输电线路分布地形复杂,主要有山区、矿区(特别是采空区)、水土流失形成的沟壑地带、沙漠及盐碱地带,输电线路走廊跨距远,运维检修难度大[1-2]。近年来输电线路杆塔倾斜类事故时有发生,分析原因主要如下:一是地震、强风及导线覆冰等环境载荷影响,经过长时间的运行和使用后,塔基受周边地质条件的作用,塔体某些部位会出现一定程度的振动疲劳损伤, 在遭遇泥石流、大风、冰雪等恶劣天气时,易发生极端条件下的动态倒塌破坏[3-5];二是因矿区开采导致的地质性采空区等因素的损伤和破坏,造成杆塔地基的整体倾斜、塌陷和滑移,该类问题在内蒙古薛家湾地区尤为显著[6-8];三是内蒙古电网特有的大跨越输电塔,塔体高、跨距远、柔度大,地形及气候条件复杂,使得巡线工作难度大、周期长,对某些典型的关键节点运维难度大[9-10]。
针对输电线路杆塔存在的上述问题,本文基于北斗高精度定位技术,开发了内蒙古电网输电杆塔倾斜监测预警分析平台,及时对杆塔进行实时监测并预警,避免恶性事件发生,保障输电线路运行安全,减轻输电线路巡视及维护的工作强度,提高电网管理效率[11-12]。
1 输电杆塔倾斜监测预警分析平台组成输电杆塔倾斜监测预警分析平台主要由数据采集单元、数据解算单元和平台应用单元组成。
1.1 数据采集单元数据采集单元主要以高精度北斗卫星接收机为主,包括卫星接收天线、倾角仪、太阳能供电系统、无线传输系统等,其设计图见图 1。其中全球导航信息系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)高精度接收机的定位水平精度为±2 mm+0.5× 10-6×d,垂直精度为±5 mm+0.5×10-6×d(d为被测点至基准站之间的距离,mm)。倾角仪基于微机电系统(Micro-Electro-Mechanical System,MEMS)技术,动态精度0.3°,静态精度0.1°。
![]() |
图 1 数据采集单元设计图 Figure 1 Design drawing of data acquisition unit |
高精度毫米级后处理解算平台,依托国家卫星定位地基增强站,通过云端一体化监测终端及后处理的高精定位差分算法,提供毫米级位置计算服务,实现高精度监测。其监测点与基准站实时接收卫星信号,并通过专用数据通信网络将数据发送至专有服务云平台,通过高精度后处理算法,实时解算出监测点毫米级的三维坐标。数据分析软件获取各杆塔监测点实时的三维坐标,并与初始坐标进行比对,从而获得该监测点倾斜和沉降变化量。
1.3 平台应用单元应用平台采用B/S结构(浏览器/服务器模式),主要包括地图展示、杆塔概况信息、监测数据分析、预警信息、报告报表等功能,实时获取杆塔的三维坐标,计算杆塔倾斜和沉降变化量,同时监测铁塔本身位移和基础位移的变化,对监测终端采集的数据进行自动解算并生成趋势图,实现杆塔状态24小时在线监测,大幅减少人工作业的次数,保证在恶劣天气和恶劣地形条件下可以持续采集稳定数据,实现预警功能。
2 输电杆塔倾斜监测预警分析平台功能输电杆塔倾斜监测预警分析平台主要针对杆塔的偏移,包括位移监测和倾斜监测,利用实时位移曲线、累计位移-时间曲线、变形速率-时间曲线、加速度-时间曲线来确定杆塔的实时状态,并通过设定损伤等级区间来实现分级预警。
2.1 实时位移曲线实时位移曲线如图 2所示,其中bd01(E)代表东向位移,bd01(N)代表北向位移,bd01(U)代表沉降位移。实时位移曲线反映了杆塔实时条件下三维位移变化状态,用于对杆塔的真实状态进行实时监测,一旦现场发生如地震、暴雨引起的塌方或人为造成的意外事故,导致杆塔突然发生变化,可以通过监测实时三维位置数据来分析突发状况,无需等待后处理解算的结果,可大幅提高运维管理人员应对现场突发状况的时效性。
![]() |
图 2 实时位移曲线(1月12日)
Figure 2 Real-time displacement curve diagram
图中:![]() ![]() ![]() |
累计位移-时间曲线如图 3所示,bd01(X)代表东向累计位移,反之则为西向;bd01(Y)代表北向累计位移,反之则为南向;bd01(Z)代表沉降累计位移,反之则为上升。累计位移是指将平台每小时监测到的位移数据(变形速率)进行累加,由此得到某一时间段杆塔的总体位移变化。累计位移-时间曲线表示累计位移随时间变化的曲线,其消除了实时位移曲线的振动,往往相对比较平滑。从图 3可以看出,杆塔的三维累计位移曲线的斜率均在加速变化,其中bd01(Z)曲线在X轴上方加速增长,表明杆塔在加速沉降过程中;bd01(X)和bd01(Y)曲线在X轴下方加速下降,表明杆塔在向西南方向加速位移。累计位移-时间曲线整体呈现的上升、下降或者平缓状态可以直观地反映目前杆塔处于加速位移、减速位移或稳定状态。
![]() |
图 3 累计位移-时间曲线
Figure 3 Cumulative displacement-time curve diagram
图中:![]() ![]() ![]() |
变形速率是指平台每隔1小时的时间间隔监测一次所得到的位移变化量。变形速率-时间曲线表示监测点的变形速率随时间发展变化的曲线,平台可以任意选择一段时间的变形速率-时间曲线进行监测,正常杆塔的变形速率-时间曲线一般呈现平稳的锯齿状,如图 4所示。在某一个时间段内,如果变形速率-时间曲线呈现锯齿上升的趋势,表明杆塔位移处于加速增长趋势;如果变形速率-时间曲线呈现锯齿下降的趋势,表明杆塔位移处于减速增长趋势;可以从这种呈波动起伏的监测曲线中分析杆塔的总体变化趋势,以此掌握杆塔的宏观变形演化规律。
![]() |
图 4 变形速率-时间曲线
Figure 4 Deformation rate-time curve diagram
图中:![]() ![]() ![]() |
加速度-时间曲线如图 5所示。大量监测数据表明,在初始变形阶段,加速度由0增大到一定值后快速降为0甚至为负值,该过程反映了杆塔突然启动后变形又迅速减弱的特点。在等速变形阶段,加速度主要以0为中心作上下振荡,宏观上(均值)基本为0。进入加速变形阶段初期,加速度仍在0附近振荡,只是振荡幅度比等速变形阶段稍显加强,总体上正值多、负值少。一旦进入临变阶段,加速度则呈现出急剧增长的特性。
![]() |
图 5 加速度-时间曲线
Figure 5 Acceleration-time curve diagram
图中:![]() ![]() ![]() |
杆塔演化从等速变形阶段过渡到加速变形阶段的一个显著特点就是累计位移-时间曲线的斜率发生明显变化。在等速变形阶段,尽管受外界因素的影响,变形曲线会有所波动,但宏观上变形曲线的平均斜率基本保持不变,总体上应为一条直线;进入加速变形阶段,曲线斜率会不断增加,变形曲线总体上应为一条倾斜度不断增大的曲线。根据这一特点,通过对变形监测曲线进行分析可直接判断杆塔的演化阶段。在实际操作过程中,为了较为准确地判断杆塔的形变阶段,可以将同一监测点的变形速率-时间曲线和累计位移-时间曲线进行对比分析,根据两条曲线的特点共同判定杆塔形变的演化阶段。
2.6 损伤等级划分和预警分区建立架空输电线路运行过程中,按DL/T 741—2019 《架空输电线路运行规程》第5.1.4条,交流线路杆塔的倾斜、杆(塔)顶的挠度、横担的歪斜程度允许值如表 1所示。
表 1 不同类别杆塔的倾斜、挠度、横担歪斜程度的允许值 Table 1 Allowable values of tilt, deflection and deflection of different types of tower |
![]() |
本文将某供电公司采空区输电线路作为研究对象,在6条线路10基杆塔上安装高精度数据采集终端,统计了2020年1月—2021年12月的运行监测数据,分析了杆塔整体倾斜度、三维位移量、位移变化速率及趋势数据,认为DL/T 741—2019设定的杆塔倾斜度允许值偏保守,加入了综合沉降的允许值,建立了四级损伤等级的定量划分标准,具体如表 2所示。
表 2 四级损伤等级的定量划分标准 Table 2 Quantitative classification criteria for four damage levels |
![]() |
2021-06-17,通过输电杆塔倾斜监测预警分析平台发现一例红色报警,经查看,北海线041号杆塔X轴和Y轴位移发生较大程度偏移,X轴方向偏移76 mm,Y轴方向偏移114 mm,综合倾斜率为5.5%,超过了系统预设阈值发生红色报警,如图 6所示。现场使用全站仪对线杆进行复核测量,测量结果为线路顺线方向偏移1 cm,线路垂向偏移48 cm,计算倾斜率为5.4%。通过平台监测和现场验证结果对比可知,输电杆塔倾斜监测预警分析平台采集到的数据与现场勘测数据基本一致,证明了该项成果的数据可靠性和精准性。(平台采用X轴代表东西向,Y轴代表南北向,现场按顺线方向和垂线方向测量,偏移数据的偏差是由于采用不同坐标产生的,但得出的倾斜结论基本一致)。
![]() |
图 6 北海线041号杆塔累计位移-时间曲线
Figure 6 Cumulative displacement-time curve of No.041 pole tower of Beihai line
图中:![]() ![]() ![]() |
目前,输电杆塔倾斜监测预警分析平台已为内蒙古电网提供了全方位的杆塔倾斜预警服务,累计准确发出蓝色预警、黄色预警、橙色预警、红色预警等预警1000余次,为电网安全稳定运行提供了强有力的技术支撑。
4 结束语本文基于北斗高精度定位技术,通过接入北斗高精度接收机、高精度倾角仪数据,将杆塔位置信息、倾斜沉降数据、杆塔结构信息等相结合进行关联分析,采用B/S架构模式,搭建了输电杆塔倾斜监测预警分析平台,实现了对内蒙古电网杆塔整体倾斜度、三维位移量、位移变化速率及趋势数据实时监测分析,并创造性地将预警等级设置为注意级、警示级、警戒级和警报级。实际应用效果表明,该系统能够为输电杆塔安全运行提供专业、可靠地监测与预警,实现杆塔的智能化管理。
[1] |
张逸群, 李海星.
输电线路典型故障案例分析及预防[M]. 北京: 中国电力出版社, 2012: 10-30.
( ![]() |
[2] |
孙宝军. 内蒙古电力系统自然灾害链分析[J].
灾害学, 2020, 35(4)8-12, 47 SUN Baojun. Analysis of natural disaster chain in Inner Mongolia Power System[J]. Journal of Catastrophology, 2020, 35(4)8-12, 47 DOI:10.3969/j.issn.1000-811X.2020.04.002 ( ![]() |
[3] |
汪晗, 李启迪, 黄治翰, 等. 基于WPA优化LSSVM的输电线路覆冰厚度预测[J].
东北电力技术, 2022, 43(2): 42-46 WANG Han, LI Qidi, HUANG Zhihan, et al. Prediction of Transmission Line Icing Thickness Based on LSSVM Optimized by WPA[J]. Northeast Electric Power Technology, 2022, 43(2): 42-46 ( ![]() |
[4] |
祝永坤, 刘博, 李祥杰, 等. 500 kV输电线路覆冰闪络故障原因分析及防范措施[J].
内蒙古电力技术, 2018, 36(5): 79-81 ZHU Yongkun, LIU Bo, LI Xiangjie, et al. Ice Flashover Fault Analysis and Preventive Measures for 500 kV Transmission Line[J]. Inner Mongolia Electric Power, 2018, 36(5): 79-81 ( ![]() |
[5] |
任堂正, 杨俊杰, 楼志斌, 等. 基于ZigBee的覆冰区杆塔倾斜在线监测系统设计[J].
电测与仪表, 2016, 53(26): 122-128 REN Tangzheng, YANG Junjie, LOU Zhibin, et al. Design of online monitoring system of icing region tower tilt based on ZigBee[J]. Electrical Measurement & Instrumentation, 2016, 53(26): 122-128 ( ![]() |
[6] |
宰红斌, 韩海安, 上官明霞, 等. 基于磁场传感与北斗定位的采空区输电杆塔倾斜预警方法[J].
电气工程学报, 2020, 15(3): 45-49 ZAI Hongbin, HAN Haian, SHANGGUAN Mingxia, et al. Early warning method of transmission tower inclination in goaf based on magnetic field sensing and Beidou positioning[J]. Journal of Electrical Engineering, 2020, 15(3): 45-49 ( ![]() |
[7] |
王丽彬, 袁广林, 王永安, 等. 煤炭采动区高压输电铁塔保护技术现状分析[J].
内蒙古电力技术, 2015, 33(1): 21-25 WANG Libin, YUAN Guanglin, WANG Yongan, et al. Protection Technology Status of High Voltage Transmission Towers in Coal Mining Areas[J]. Inner Mongolia Electric Power, 2015, 33(1): 21-25 ( ![]() |
[8] |
仝瑞宁, 聂海福, 李鹏. 基于KNN-SVM算法的输电线路杆塔雷击预警模型[J].
云南电力技术, 2020, 48(2)8-11, 16 TONG Ruining, NIE Haifu, LI Peng. Lighting warning model of transmission line tower based on KNN - SVM Algorithm[J]. Yunnan Electric Power, 2020, 48(2)8-11, 16 ( ![]() |
[9] |
黄晨忱, 殷坤龙, 梁鑫, 等. 极端工况下滑坡区超高压输电线路杆塔基础失稳评估分析[J].
安全与环境工程, 2021, 28(4): 140-147 HUANG Chenchen, YIN Kunlong, LIANG Xin, et al. Analysis of Landslide Deformation under Extreme Conditions and Its Influence on the Foundations of UHV Transmission Lines[J]. Safety and Environmental Engineering, 2021, 28(4): 140-147 ( ![]() |
[10] |
杨自岗, 冀宏领. 220 kV架空输电线路杆塔倾斜的原因分析及处理[J].
中国电力, 2016, 49(增刊): 40-43 ( ![]() |
[11] |
李家春, 宋宗昌, 侯少梁, 等. 北斗高精度定位技术在边坡变形监测中的应用[J].
中国地质灾害与防治学报, 2020, 31(1): 70-74 LI Jiachun, SONG Zongchang, HOU Shaoliang, et al. Application of Beidou high-precision positioning technology in slope deformation monitoring[J]. The Chinese Journal of Geological Hazard and Control, 2020, 31(1): 70-74 ( ![]() |
[12] |
邓召魁, 吕玉祥, 高存博, 等. 基于北斗卫星的输电杆塔在线监测系统[J].
现代电子技术, 2016, 39(10): 162-166 DENG Zhaokui, LYU Yuxiang, GAO Cunbo, et al. Beidou satellite based online monitoring system for power transmission tower[J]. Modern Electronics Technique, 2016, 39(10): 162-166 ( ![]() |