0 引言

随着国内超、特高压的快速发展，输电走廊不断延伸，投入运行的绝缘子数量增长迅速。绝缘子在架空输电线路中起到支撑固定、电气绝缘的关键作用，为电网安全平稳运行提供重要保障^[1]，因此绝缘子的运行可靠性备受重视。电气外绝缘设备的运行环境较为恶劣，在冷热交替、污秽腐蚀、机电负载等多重作用下，其电气、机械性能下降，会出现低值、零值绝缘子^[2]。其中零值绝缘子存在较多，且对输电线路安全运行影响更大，局部地区应加强线路巡视，减少由零值绝缘子引发的线路故障^[3-4]。

目前，国内外学者相继提出了绝缘电阻法、火花间隙法等接触式检测方法以及紫外成像法、红外成像法、超声波法等非接触式检测方法^[5-6]。然而绝缘子的运行环境较为复杂，且考虑到实际检测结果的可靠性，技术人员当下仍采用接触式检测方法，但该类方法步骤繁琐，且须登塔作业，危险系数较高。鉴于此，相关科研机构对零值绝缘子的非接触式检测方法开展了大量研究。文献[7-10]基于红外成像法进行仿真试验，研究了风速、温湿度、加压时间对红外法检测零值绝缘子结果的影响，得出了温度、湿度、风速对零值绝缘子检测结果均有不同程度影响的结论；文献[11-13]基于紫外成像法评估了绝缘子的绝缘状态，并仿真分析风力、角度、距离等因素对紫外成像结果的影响，得出了角度和风力对绝缘子放电影响较小的结论；文献[14-16]基于超声波、微波对绝缘子的内部缺陷进行检测，仿真分析了其在绝缘子内部的传播特性，建立了传播数学模型，验证了超声波、微波在瓷绝缘子劣化检测上的可行性。但上述非接触式检测方法大都在室内进行，现场检测的可靠性有待考量。

现有研究表明，无人机搭载电场传感器进行非接触式检测的可靠性较高，因此有许多学者提出了基于无人机的非接触式电场检测方法^[17-18]。相比于传统检测方法，该方法的优点在于不用人工登塔作业，通过分析绝缘子沿串电场分布曲线即可清楚了解绝缘子的缺陷位置，且检测设备都是模块化、集成化的，现场安装测试方便，受环境场地限制小，检测精度较高^[19-20]。文献[21]利用机器人装载电场探测装置代替人力进行零值绝缘子检测，检测效果较好；文献[22-24]通过搭建无人机巡检平台，可对输电线路绝缘子进行带电检测，且研究结果表明基于无人机巡检平台的测量系统能有效检测出绝缘子缺陷部位，有利于推进无人机平台在绝缘子检测领域的应用。

综上，基于电场分布的非接触式检测方法简单有效，利用无人机搭载电场探测装置在零值绝缘子检测方面具有良好的应用前景。因此，文中研究了基于无人机的零值绝缘子检测方法，首先仿真分析了串型、路径抖动对零值绝缘子检测结果的影响；继而提出了基于无人机的零值绝缘子识别算法，并开展零值绝缘子的现场检测验证试验。研究结果可为架空线路的运行维护提供技术支撑。

1 无人机检测路径仿真分析 1.1 仿真模型

以某220 kV线路使用的XP-160瓷绝缘子为仿真对象，考虑杆塔、导线、横担的影响，建立了1 ∶1三维仿真模型，通过Comsol有限元数值仿真软件，分析含零值绝缘子串的空间电场分布特性。仿真模型示意如图 1所示，结构参数如表 1所示。

仿真设置环境大气压强为101.325 kPa，环境温度为26 ℃，湿度为56 %，无空气流动，绝缘子表面干燥。对绝缘子进行编号，检测起始点记为第1片，检测终止点记为第13片；检测路径与绝缘子串中轴间的距离记为检测距离d。模型边界条件设置为：绝缘子串低压端金具、杆塔以及空气域下表面接地；绝缘子串高压端金具以及导线设置电压为179.6 kV。模型材料中空气介质相对介电常数为1，瓷的相对介电常数为6，水泥的相对介电常数为5。针对零值绝缘子，将钢脚与钢帽间的瓷件与水泥贯通，对其单独设置相对介电常数进行模拟，如图 2所示。

1.2 串型的影响分析

架空线路中绝缘子串的布置方式多样，如耐张型、双联型等。当双联绝缘子串的其中一串出现零值绝缘子时可能会影响另一串绝缘子的电场分布，导致零值检测结果的可靠性降低。因此，文中建立如图 3所示的双联绝缘子串、耐张绝缘子串模型，研究不同布置方式下零值绝缘子对绝缘子串电场分布的影响。

根据1.1节中仿真参数设定，针对双联绝缘子串，分别仿真分析A、B串单独含有零值绝缘子时另一串的空间电场分布特性，以及A、B串同时存在零值绝缘子时是否互相影响；针对耐张绝缘子串，仿真分析不同位置下零值绝缘子对其空间电场分布的影响。其中检测路径为H—L，检测起始点为H，高压端第一片绝缘子记为第1片，在分别距离双串绝缘子中轴200 mm下，仿真结果如图 4所示。

由图 4可知，当A串第3片、第7片、第12片为零值绝缘子时，B串电场仍为U型分布；当B串第3片、第7片、第12片为零值绝缘子时，A串电场仍为U型分布。因此，当双联绝缘子串其中一串存在零值绝缘子时，不影响另一串的电场分布。而当A、B串同时存在零值绝缘子且零值绝缘子位置相近时，零值绝缘子引起的电场畸变不会相互作用。因此，当双联绝缘子串其中一串存在零值绝缘子时，不会影响另一串零值绝缘子的检测。同时，双联绝缘子串、耐张绝缘子串均可通过测量其空间电场分布来进行零值绝缘子检测。

1.3 无人机及电场探头对电场分布的影响

为研究无人机飞入时，无人机本体及电场探头对绝缘子串周围电场分布的影响，文中建立无人机三维仿真模型，无人机本体及电场探头绝缘部分、探头表面电极相对介电常数分别取8、1 000。由文献[25]可得有效检测距离为距绝缘子串中轴200~300 mm，故仿真分析无人机携带电场探头飞入时，距离绝缘子串中轴200 mm、300 mm情况下绝缘子串周围的电场分布特性，结果如图 5所示。由图 5可知，无人机携带电场探头飞入时，绝缘子串周围电场仍为U型分布，且与无无人机情况下的数值差异较小，因此对绝缘子串的空间电场分布无影响。

1.4 路径抖动的影响分析

无人机的检测路径为H—L，但由于风力等因素影响，无法实现完全直线飞行。假设在飞行过程中突然发生偏移，以距离绝缘子串中轴200 mm为基准，分别设置水平偏移距离为10 mm、30 mm、50 mm，如图 6所示。在此3种情况下仿真分析含零值绝缘子的电场分布特性，结果如图 7所示。

由图 7可知，在水平偏移距离为10 mm、30 mm的情况下，零值绝缘子引起的电场畸变依然明显；当水平偏移距离达到50 mm时，设置低压端第12片绝缘子开始偏移，其零值特征不再明显，影响了检测结果的可靠性。因此，检测路径的水平偏移距离应控制在50 mm以内。

2 零值绝缘子识别算法

无人机现场实测沿串飞行期间，探头测得的是一系列以时间为顺序的电场信号数据点，且这些数据点会由于白噪声干扰而杂散波动。为利用这一系列数据点识别零值片的电场变化特征，并且直接得到零值片对应的位置序号，文中提出相应的零值绝缘子识别算法以及建立Labview后台检测系统。方法如下。

(1) 统一数据长度。检测中无人机的飞行速率、路径等因素造成后台接收的有效数据点个数会有差异。为排除该因素，采用三次样条插值对原始数据进行长度统一，统一至Np个数据点。其中N为绝缘子片数；p为每片绝缘子数据点数。根据实际线路情况，文中设置N为13，p为30。

假设，接收到电场强度离散数据为数组E[n]，其数据个数为n，则将1~Np均分成n个点，记为x_i(i=1，2，⋯，n)，其中x₁=1，x_n=Np。然后，对x_i-E[n]进行三次样条插值法求解，其边界条件为：

$ \left\{\begin{array}{l} S_{i-1}\left(x_{i-1}\right)=E[i-1] \\ S_{i-1}\left(x_i\right)=E[i] \\ S_{i-1}^{\prime}\left(x_i\right)=S_i^{\prime}\left(x_i\right)=E^{\prime}[i-1] \\ S_{i-1}^{\prime \prime}\left(x_i\right)=S_i^{\prime \prime}\left(x_i\right)=E^{\prime \prime}[i] \end{array}\right. $

(1)

将i= 1，2，⋯，n代入式(1)依次求解，可得样条函数S_i-1(x_i)，分别对应[1, x₂]，[x₂, x₃]，⋯，[x_n-1, Np]共n-1个自变量区间。继而，将x_i=0，1，⋯，Np代入样条函数，得到Np个数值，形成E′[n](n=1, 2，⋯，Np)。

(2) 数据去噪。为使曲线平滑、滤除外部环境干扰引起的毛刺，采用离散小波分解与重构算法对检测数据的数组进行分解与重构，滤除高频分量。以统一数据长度后的数组为例，为保证滤波效果与计算速度，以DB5小波基为小波函数，对数组进行分解。

通过DB5小波基函数将E′[t] (t=1, 2, ⋯, Np)在不同尺度度量空间j上进行分解，得到j-1下的系数A₁(k)和D₁(k)。设Φ_{j, k}(t)为基函数；Φ_{j-1, k}(t)为第一层分解后的尺度函数；ω_{j-1, k}(t)为第一层分解后的小波函数，即：

$ \begin{gathered} E^{\prime}[t]=\sum\limits_k A_0(k) \mathit{\Phi}_{j, k}(t)= \\ \sum\limits_k A_1(k) \mathit{\Phi}_{j-1, k}(t)+\sum\limits_k D_1(k) \omega_{j-1, k}(t) \end{gathered} $

(2)

式中: A₀(k)为原始信号，k为位置指标，由小波基的滤波器系数决定。

对式(2)进行多层分解后，得到最终的尺度函数，剔去小波分量，从而保留检测数据的主要信息，滤除外部环境干扰引起的毛刺。

分解层数决定了对信号重构的效果，若分解层数过多则零值绝缘子的零值特征会被滤除，若分解层数过少则去噪、滤波效果会较差。第2片零值时小波分解的结果如图 8所示。

对于添加了典型白噪声的原始电场分布数据，4层分解时，曲线光滑程度较好，同时也保留了零值绝缘子的电场曲线分布特征；5层分解时，零值绝缘子的零值特征消失；而3层分解时，曲线依然存在噪声、毛刺现象。因此，文中采取4层分解，则有：

$ E^{\prime \prime}[t]=\sum\limits_k A_4(k) \mathit{\Phi}_{j-4, k}(t) $

(3)

根据尺度函数的多元线性回归方程(multiple regression analysisduo，MRA)，有：

$ \mathit{\Phi}_{j, k}(t)=\sum\limits_{n=1}^k h_0(n-2 k) \mathit{\Phi}_{j-1, n}(t) $

(4)

式中: h₀(·)为低通滤波系数，由DB5小波基函数得到，继而可得：

$ A_j(k)=\sum\limits_{n=1}^k A_{j-1}(n) h_0(n-2 k) $

(5)

通过式(5)迭代计算可以得到A₄(k)，代入式(3)可得去噪、消除毛刺数据的电场结果E″[t]。

(3) 电场分布曲线重构。经去噪后，得到光滑曲线E″[t]，为把电场分布曲线转换为绝缘子对应的位置信息，将曲线分为N段，将每段数据的平均值作为特征量反映绝缘子的零值信息，如式(6)所示，其中，α受终端接受数据的时间影响，数值越小，数据接受的时间越早，α=2, 3, ⋯, 13。处理后的结果如图 9所示。

$ \left\{\begin{array}{l} \overline{E_1^{\prime \prime}}=\frac{E_1^{\prime \prime}[1, 2, \cdots, p]}{p} \\ \overline{E_\alpha^{\prime \prime}}=\frac{E_\alpha^{\prime \prime}[(\alpha-1) p+1, (\alpha-1) p+2, \cdots, \alpha p]}{p} \end{array}\right. $

(6)

由图 9可以知道，良好绝缘子串的电场分布相对光滑，而零值绝缘子串的电场分布存在明显的尖点特征，由此得到包含绝缘子位置信息的电场分布曲线。

(4) 零值片特征阈值提取与识别。图 9中，零值片与其相邻两片构成的电场畸变尖点为凹陷或者变平特征，而不是凸起。因此，为进一步对零值片的特征阈值进行提取与识别，在图 9的基础上，计算相邻区间的电场变化系数以反映尖点形状特征，并计算变化系数的差值以反映尖点的幅度。以第a片绝缘为例，计算相邻区间电场变化系数ΔE_{(a, a-1)}、ΔE_{(a, a+1)}与其差值σ，表达式如式(7)所示。

$ \left\{\begin{array}{l} E_a=\overline{E_\alpha^{\prime \prime}} \\ \Delta E_{(a, a-1)}=100\left(E_a-E_{a-1}\right) / E_a \\ \Delta E_{(a, a+1)}=100\left(E_a-E_{a+1}\right) / E_a \\ \sigma=\left\|\Delta E_{(a, a+1)}|-| \Delta E_{(a, a-1)}\right\| \end{array}\right. $

(7)

式中：a为待算绝缘子序号；a-1、a+1为相邻区间绝缘子序号。

依据仿真结果，可得沿H—L检测的第1片至第13片绝缘子的区间电场变化系数，如表 2所示。

由图 9、表 2可知，当某片绝缘子为零值时，其电场畸变特性有共同特征，即ΔE_{(a, a-1)}、ΔE_{(a, a+1)}同为负数或异号，这反映了尖点的形状；对应的电场变化系数差值σ均大于4，这反映了尖点的幅度。对于第一片与最后一片绝缘子，无差值σ，其电场变化系数大于20则可判定为零值绝缘子。因此，文中零值绝缘子的识别方法可概括为：在统一数据长度、信号去噪、获得包含绝缘子位置信息的空间电场分布曲线后，计算其相邻区间的电场变化系数ΔE_{(a, a-1)}、ΔE_{(a, a+1)}以及σ，根据相应阈值进行零值识别。

3 实验室及现场检测验证

为验证上述检测方法的可靠性，基于文中所提的零值绝缘子识别方法搭建后台检测系统，并在实验室以及现场进行测试。

3.1 电场探头校准

利用电场探头在平行电极板中进行测量校准，示波器采样所得波形如图 10(a)所示。其中电场探头的工作原理为：探头处于工频电场中时，其电极表面产生感应电荷，处理感应电荷可得与其所处电场成比例关系的微弱电压信号，从而得到待测点的电场强度。校准结果如图 10(b)所示，可知电场探测装置测得的电场强度与实际值的误差远低于9%，满足工程运用要求。

3.2 实验室检测

将8片XP-160瓷绝缘子成悬垂串挂至横担，预先设置低压端第7片为零值绝缘子，如图 11所示。由于实验室条件限制且电压等级及绝缘子片数不影响绝缘子串周围的空间电场分布，试验施加电压为90 kV。根据文献[20]，控制牵引绳与绝缘子串中轴距离约为200 mm，电场探测装置通过滑轮与牵引绳固定。实验过程中检测装置的检测路径为L—H，检测起始点绝缘子序号按照传输数据的时间前后进行编号，由后台系统接收电场探测装置传送的数据，并采用文中算法进行分析识别，检测结果如图 12所示。

由图 12可知，在文中识别算法处理过的零值绝缘子串电场分布曲线中，其零值片附近的电场强度畸变明显，且在2次检测结果下，第7片绝缘子处的电场变化系数差值σ分别为5.93、5.54，序号7对应的ΔE_{(7, 6)}、ΔE_{(7, 8)}同为负数，则认定该片绝缘子为零值绝缘子。2次检测识别的输出结果与实际情况相同。

3.3 现场检测

现场检测采用A680POR型号四旋翼无人机，其底部加装吊仓及伸缩式探测杆，电场探头固定在伸缩杆前端，如图 13所示。

采用该结构是为了使无人机与高压端保持足够的安全距离，同时考虑机身、荷载的配重平衡，从而保证无人机飞行平稳。无人机零值检测流程如图 14所示。当无人机飞至绝缘子串附近时，由地面站操作员控制伸缩杆向绝缘子靠近，同时操作界面会显示与绝缘子伞裙外沿的距离，控制检测距离不变，无人机的检测路径为绝缘子串低压端起始点L至高压端结束点H。

利用无人机装载电场探测装置，选择某220 kV线路双联、耐张绝缘子串进行2次现场实测。该线路绝缘子片数为每串20片，型号为XP-70。该杆塔在例行检修时已用火化间隙检测出零值绝缘子，位置处于外侧第7片。

考虑到路径抖动的影响，在无风环境下开展无人机检测试验，并通过在无人机主体安装的实时动态(real-time kinematic，RTK)载波相位差分定位技术模块，将悬停时的位移控制在30 mm以内。利用手持终端与无人机控制主板通信，控制无人机飞行路径由低压端定位点自动水平飞行至绝缘子串中部定位点，根据文献[20]使检测距离控制在250 mm左右。通过后台检测系统读取由电场探测装置传送的检测信息。

出于技术成熟度及运行安全角度，飞行检测时的路径并未完全到达高压端，选择了低压端为起始点，到中部第13片绝缘子为结束点进行水平飞行。按照文中所提算法进行分析识别，2次典型的检测结果如图 15所示。

图 15中，对于第一次现场检测结果，其第7片绝缘子对应差值σ为6.41，且ΔE_{(7, 6)}>0，ΔE_{(7, 8)} < 0，满足判定条件，识别到其为零值绝缘子；第二次检测结果中，第7片绝缘子的σ为4.16，ΔE_{(7, 6)}>0，ΔE_{(7, 8)} < 0，第8片绝缘子的σ为4.15，ΔE_{(8, 7)}>0，ΔE_{(8, 9)} < 0，识别到第7、8片为零值绝缘子。检测结果误差在1片以内，证明文中提出的基于无人机的绝缘子带电零值检测方法在现场中有一定的效果。分析认为，2次检测结果存在偏差是因为在实际飞行操作过程中，RTK载波相位差分定位模块自身存在误差，不同次的检测路径会有一定偏移，难以保持一致，造成检测曲线存在偏差。

4 结论

为实现基于无人机的零值绝缘子非接触式检测，文中研究了绝缘子串型、路径抖动、无人机本体对零值绝缘子检测的影响，提出了基于无人机的零值绝缘子识别算法，开展了现场检测试验，得到结论如下：

(1) 针对双联绝缘子串，其中一串产生零值绝缘子时不会影响另一串的电场分布；当2串同时产生零值绝缘子时，由其引起的电场波动不会相互影响；绝缘子串的布置方式不会影响零值绝缘子的检测；

(2) 利用无人机进行检测时，检测路径水平偏移不应超过50 mm，且无人机本体及电场探测装置不会影响绝缘子串的空间电场分布;

(3) 文中通过数据预处理、小波去噪及特征参量提取完成零值绝缘子识别算法，并通过实验室检测和现场检测，证明该方法可行、误差小。

文中所提方法仍有一定的改进空间，考虑到现场绝缘子表面污秽状态的影响，建议选择干燥晴朗天气进行检测；考虑到无人机检测过程中姿态扰动等问题，后续可采取全线激光点云技术，建立毫米级的三维模型，使无人机沿对应点位自主飞行检测，控制检测路径的偏差；针对文中方法对低值绝缘子进行检测会出现漏检的问题，后续会提高检测设备的精度，避免漏检现象的出现。