科创中国

行业领域

高新技术改造传统产业,电力系统信息化与自动化技术

需求背景

湖南电网配电线路跳闸原因中一大部分是因为树障原因导致。目前树障管理过程主要为发现树障、制定清理计划及树障赔偿计划，实施清理三大过程，主要存在依赖人巡树障发现效率较低、树障清理及赔偿计划缺乏数据去做优先级别的判断，树障清理效果无法得到有效展现，另外现有的树障管理模式为事后管理，对树障预警缺乏有效手段。近几年湖南电网投资于树障清理的费用稳中有升，由树障引起的线路跳闸条次也逐年降低，一方面说明了树障清理费用的投资已产生效果，另外一方面随着无人机在配电线路通道巡视已经在逐步推广应用，配电线路通道巡视效率得到大幅提升，为线路通道的树障进一步精细化管理提供基础。

配电线路走廊内树障隐患的研究一直行业研究的重点和难点，传统的树障检查方法多采用手持仪器和人工现场测量的方法，需要消耗大量的人力和物力，且受到天气、地形等因素影像大。近年来随着激光雷达技术的发展，由于其精度高、受到地形和天气影像小，且适用范围广等优点，激光雷达扫描技术已经取代了传统方法，在配电线路走廊树障隐患的应用越来越广泛，但激光雷达数据只能发现已经存在的树障隐患，无法进行树障隐患预测，所以公司每年都需要花费大量的人力、物力和财力委托无人机服务厂家扫描，因此，建立具有针对性的无人机树木情况分类和树障预测，优化各类配电网砍青效果，已经迫在眉睫。即通过利用多光谱数据研究树木分类技术，结合激光雷达数据建立相应树种生长预测模型，从而实现树障隐患的预测，对潜在的树障隐患进行提前预警，为检修人员节省大量的人力、物力和财力。

需解决的主要技术难题

运用多光谱特征识别不同树种是目前先进的主流方法，主要是考虑不同树种的叶片对不同波长入射光反射率和透射率的差异。树木表面的纹理、色泽、构造、湿度、材质、密度等因素都会使树木的光谱反射率发生变化。因此可以通过光谱特性来识别线下树木的树种，从而实现树木的生长预测。

期望实现的主要技术目标

a.  树种识别准确率：90%

b.在全省范围内开展应用

需求解析

解析单位：“科创中国”机器视觉与智能产业科技服务团（中国图象图形学学会） 解析时间：2022-11-07

钟杭

湖南大学

无

综合评价

配电线路走廊内树障隐患的研究一直行业研究的重点和难点，传统的树障检查方法多采用手持仪器和人工现场测量的方法，需要消耗大量的人力和物力，且受到天气、地形等因素影像大。近年来随着激光雷达技术的发展，由于其精度高、受到地形和天气影像小，且适用范围广等优点，激光雷达扫描技术已经取代了传统方法，在配电线路走廊树障隐患的应用越来越广泛，但激光雷达数据只能发现已经存在的树障隐患，无法进行树障隐患预测，所以公司每年都需要花费大量的人力、物力和财力委托无人机服务厂家扫描，因此，建立具有针对性的无人机树木情况分类和树障预测，优化各类配电网砍青效果，已经迫在眉睫。即通过利用多光谱数据研究树木分类技术，结合激光雷达数据建立相应树种生长预测模型，从而实现树障隐患的预测，对潜在的树障隐患进行提前预警，为检修人员节省大量的人力、物力和财力。

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