[发明专利]输电线路树木生长或倒伏危险点预测方法和装置

说明书

本发明提供了一种输电线路树木生长或倒伏危险点预测方法和装置，涉及输电线路安全的技术领域，包括：获取点云数据，点云数据由激光雷达系统扫描待预测区域获得；对点云数据进行预处理，得到预处理点云数据；通过预设的分类算法对预处理点云数据分类，得到分类点云数据；分类点云数据包括输电线路点云数据和树木点云数据；通过预设的单木分割算法对树木点云数据进行单木分割，得到分割点云数据；通过预设的危险点预测算法对分割点云数据进行预测，得到树木生长或倒伏危险点。本发明实施例可以提高输电线路安全巡检的便捷性、时效性和安全性，为树障清理和补偿赔偿工作提供参考依据。

技术领域

本发明涉及输电线路安全技术领域，尤其是涉及一种输电线路树木生长或倒伏危险点预测方法和装置。

背景技术

随着我国经济的飞速发展，人们的生活水平不断提升，对电力需求也进一步加大，只有保证电力系统运行的安全性和可靠性，才能实现供电质量的提高。输电线路在整个电力系统中占有重要的地位，其运行质量的高低决定着电力供应的质量，且对电网整体运行的安全性有着极大影响。输电线路通道安全是电网安全运行的重要一环，输电线路通道中的树障与导线距离过近，有时会导致跳闸事故，危害线路的安全运行。根据《架空输电线路运行规程》的要求，200kv标称电压下，导线与树木之间的垂直距离为4.5m，导线与树木之间的净空距离为4.0m。为了保证导线与树木之间的距离要求，经常需要进行人工巡视。防止树木生长导致与输电线路中导线的距离过近，造成隐患，危害线路安全。

然而这种人工巡视的方法，每次巡视在消耗很多的人力和时间的同时巡视的效果一般，导致便捷性、时效性和安全性较低，无法为树障清理和补偿赔偿工作提供参考依据，也不能预测若干年内不同种类树木生长情况下离导线的距离。

针对上述现有技术中人工巡视中便捷性、时效性和安全性较低，无法为树障清理和补偿赔偿工作提供参考依据的问题，目前尚未提出有效解决方案。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种输电线路树木生长危险点预测方法和装置，可以提高输电线路安全巡检的便捷性、时效性和安全性，为树障清理和补偿赔偿工作提供参考依据。

第一方面，本发明实施例提供了一种输电线路树木生长危险点预测方法，包括：获取点云数据，点云数据由激光雷达系统扫描待预测区域获得；对点云数据进行预处理，得到预处理点云数据；通过预设的分类算法对预处理点云数据分类，得到分类点云数据；分类点云数据包括输电线路点云数据和树木点云数据；通过预设的单木分割算法对树木点云数据进行单木分割，得到分割点云数据；通过预设的危险点预测算法对分割点云数据进行预测，得到树木生长或倒伏危险点。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，通过预设的危险点预测算法对分割点云数据进行预测，得到树木生长或倒伏危险点的步骤，包括：通过预设的树木生长危险点预测算法对分割点云数据进行预测，得到树木生长危险点；通过预设的树木倒伏危险点预测算法对分割点云数据进行预测，得到树木倒伏危险点。

结合第一方面的第一种可能的实施方式，本发明实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，通过预设的树木生长危险点预测算法对分割点云数据进行预测，得到树木生长危险点的步骤，包括：接收输入的生长参数；生长参数包括生长年限和生长速度；根据预设的树木生长危险点预测算法对分割点云数据进行预测，判断在树木生长情况下树木距输电线路的距离是否小于安全阈值；如果是，输出分割点云数据中的位置参数以及预设的树木生长危险点预测算法预测的生长年限和统计的树木砍伐量。

结合第一方面的第一种可能的实施方式，本发明实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中，通过预设的树木倒伏危险点预测算法对分割点云数据进行预测，得到树木倒伏危险点的步骤，还包括：根据预设的树木倒伏危险点预测算法对分割点云数据进行预测，判断在树木倒伏情况下树木距输电线路的距离是否小于安全阈值；如果是，输出分割点云数据中的位置参数以及预设的树木倒伏危险点预测算法统计的树木砍伐量。