基于貼近攝影測(cè)量技術(shù)的配網(wǎng)設(shè)備精細(xì)化建模

陳斯炯

（廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司汕頭澄海供電局，廣東 汕頭 515800）

0 引言

2020年11月，中國(guó)南方電網(wǎng)有限責(zé)任公司發(fā)布《數(shù)字電網(wǎng)白皮書》[1]，為支撐企業(yè)向智能電網(wǎng)運(yùn)營(yíng)商轉(zhuǎn)型，支撐數(shù)字中國(guó)建設(shè)，提出建立具有靈活性、開放性、交互性、經(jīng)濟(jì)性、共享性的數(shù)字電網(wǎng)。數(shù)字電網(wǎng)建設(shè)的關(guān)鍵是電網(wǎng)數(shù)字化技術(shù)，通過物理場(chǎng)景在數(shù)字世界的高精度還原，結(jié)合生產(chǎn)環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)支撐，打造新一代的數(shù)字孿生電網(wǎng)。

2020年底，工業(yè)4.0研究院?jiǎn)?dòng)了“數(shù)字孿生+”戰(zhàn)略，開始跟行業(yè)場(chǎng)景緊密結(jié)合，數(shù)字孿生電網(wǎng)應(yīng)運(yùn)而生。2021年7月，數(shù)字孿生體聯(lián)盟發(fā)布《數(shù)字孿生電網(wǎng)白皮書——電力企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型之道》[2]，把數(shù)字孿生電網(wǎng)分為1.0、2.0和3.0三個(gè)發(fā)展階段，對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施、平臺(tái)和應(yīng)用提出了不同要求。當(dāng)前，電網(wǎng)行業(yè)正處于數(shù)字孿生電網(wǎng)建設(shè)的1.0階段，其中，數(shù)字孿生基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)是數(shù)字孿生電網(wǎng)的基礎(chǔ)。為深化數(shù)據(jù)融合，實(shí)現(xiàn)更豐富的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)效果，應(yīng)搭建好數(shù)字孿生基礎(chǔ)設(shè)施框架，完成初級(jí)的數(shù)字孿生化（即DTL1）。在高精度數(shù)字孿生體的構(gòu)建過程中，結(jié)合傳統(tǒng)的實(shí)踐方式，引入新的技術(shù)手段是十分必要的。

當(dāng)前，數(shù)字孿生體的構(gòu)建多采用傾斜攝影測(cè)量和近景攝影測(cè)量?jī)煞N方式。傾斜攝影測(cè)量通過無人機(jī)搭載五向鏡頭或具有云臺(tái)的鏡頭，在高空對(duì)被測(cè)區(qū)域進(jìn)行1個(gè)垂直、4個(gè)傾斜共5個(gè)不同角度的影像采集，實(shí)現(xiàn)快速且真實(shí)還原三維地物信息。但是，高空采集影像會(huì)導(dǎo)致物體下部細(xì)節(jié)丟失，在環(huán)境復(fù)雜且對(duì)模型精細(xì)度要求高的環(huán)境中并不適用。近景攝影測(cè)量利用搭建腳手架或手控?zé)o人機(jī)等拍攝基站對(duì)被測(cè)物體進(jìn)行圖像采集，在采集過程中，需要與電網(wǎng)設(shè)備保持足夠的安全距離，無法靠近拍攝；而利用無人機(jī)等設(shè)備進(jìn)行手動(dòng)采集，難以保證圖像重疊率和飛行效率，給外業(yè)采集人員帶來了較大麻煩。

因此，本文提出了一種基于無人機(jī)貼近攝影測(cè)量技術(shù)的配網(wǎng)設(shè)備精細(xì)化建模方法。通過配網(wǎng)實(shí)際案例闡述技術(shù)流程，探究利用多旋翼無人機(jī)對(duì)配網(wǎng)設(shè)備進(jìn)行低分辨率模型獲取、測(cè)量目標(biāo)繪制、貼近攝影航線規(guī)劃、貼近攝影自動(dòng)采集及三維重建等過程，并對(duì)精細(xì)化模型精度進(jìn)行分析，為配網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施的數(shù)字孿生化提供了一種低成本、高效率、高精度的實(shí)景建模方式。

1 實(shí)驗(yàn)概況

本次實(shí)驗(yàn)位于廣東省汕頭市轄區(qū)內(nèi)某10 kV配電架空線路，實(shí)驗(yàn)對(duì)象為10 kV中壓配網(wǎng)架空線路終端耐張塔及塔上斷路器、隔離開關(guān)等設(shè)備，該耐張塔相對(duì)高度約為18 m，距塔身左側(cè)約15 m有高層建筑物，前后兩側(cè)均有低于塔身的樹木及路燈柱，周邊環(huán)境較為復(fù)雜，具有配網(wǎng)架空線路運(yùn)行的典型環(huán)境特征。由于傾斜攝影測(cè)量精度不足、近景攝影測(cè)量效率低且風(fēng)險(xiǎn)較大，為建立設(shè)備精細(xì)化幾何模型臺(tái)賬，提高電網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)字孿生化水平，完善數(shù)字電網(wǎng)的建設(shè)，實(shí)驗(yàn)采用貼近攝影測(cè)量技術(shù)對(duì)該設(shè)備進(jìn)行精細(xì)化實(shí)景建模。

貼近攝影測(cè)量技術(shù)是基于傾斜攝影測(cè)量的精細(xì)化建模方式，適用于對(duì)非常規(guī)地面或人工物體表面的圖像采集[3]。該方法利用多旋翼無人機(jī)對(duì)物體所在區(qū)域進(jìn)行傾斜攝影建模獲取初始場(chǎng)景信息，通過分析物體的立面或柱體，規(guī)劃貼近攝影測(cè)量航線，自動(dòng)拍攝高分辨率圖像，并通過軟件進(jìn)行三維重建，實(shí)現(xiàn)物體的精細(xì)化實(shí)景建模，還原其紋理及空間信息，流程如圖1所示。其中，對(duì)模型精度造成主要影響的有像片重疊率和影像分辨率兩個(gè)變量。

圖1 貼近攝影測(cè)量流程圖

1.1 像片重疊率

根據(jù)低空數(shù)字航空攝影相關(guān)規(guī)范中對(duì)像片重疊率的要求，航向重疊率一般應(yīng)保持在60%～80%，且不能小于53%；旁向重疊率一般應(yīng)保持在15%～60%，且不能小于8%[4]。

確定測(cè)區(qū)后，通過測(cè)區(qū)的面積確定飛行航向以及飛行航線長(zhǎng)度，根據(jù)公式（1）計(jì)算可得出攝影基線長(zhǎng)度，根據(jù)公式（2）計(jì)算可得出航線間隔寬度。

式中：BX為實(shí)地?cái)z影長(zhǎng)度；DX為實(shí)地航線間隔寬度；LX為像幅長(zhǎng)度；LY為像幅寬度；PX為航向重疊率；QY為旁向重疊率；H為相對(duì)航高；f為相機(jī)焦距。

1.2 影像分辨率

攝影測(cè)量中，根據(jù)公式（3）可知，影像分辨率受到目標(biāo)拍攝距離、相機(jī)焦距和像素大小的影響，直接影響模型精度。

式中：GSD為影像分辨率；pixel_size為相機(jī)像素大?。籪為相機(jī)焦距；d為目標(biāo)拍攝距離。

2 配網(wǎng)設(shè)備精細(xì)化建模實(shí)現(xiàn)

2.1 設(shè)備選用

本文選用Phantom 4 RTK無人機(jī)作為執(zhí)行航攝任務(wù)的平臺(tái)，該設(shè)備搭載RTK定位模塊及高分辨率云臺(tái)相機(jī)，可采集具有POS信息的高分辨率圖片，其由于集成度高、體積小等特點(diǎn)，適用于復(fù)雜環(huán)境下的采集作業(yè)，具體參數(shù)如表1所示。

表1 Phantom 4 RTK詳細(xì)參數(shù)

2.2 初始場(chǎng)景信息獲取

本次實(shí)驗(yàn)劃定初始場(chǎng)景范圍為341.0 m2，考慮到測(cè)區(qū)附近有高層建筑物，為確保安全飛行，設(shè)置飛行高度45 m，云臺(tái)傾斜角度-60°，航向重疊率80%，旁向重疊率80%，自動(dòng)生成五向航線，如圖2所示；然后使用Phantom 4 RTK執(zhí)行航線完成采集，整理采集所得到的35張像片并進(jìn)行空中三角測(cè)量，完成低分辨率粗略場(chǎng)景信息的獲取。

圖2 初始場(chǎng)景傾斜攝影航線規(guī)劃

2.3 貼近攝影航線規(guī)劃

基于貼近攝影測(cè)量技術(shù)的配網(wǎng)設(shè)備精細(xì)化建模的關(guān)鍵技術(shù)為貼近攝影航線規(guī)劃。由于初始場(chǎng)景信息分辨率較低，無法清晰還原設(shè)備本體外觀狀態(tài)，但桿塔本體相對(duì)于周圍環(huán)境而言較為突出，因此本次實(shí)驗(yàn)將其擬合描述為長(zhǎng)方體，長(zhǎng)與寬均為俯視情況下該耐張塔的最大長(zhǎng)度和寬度，高度為耐張塔高度，示意圖如圖3所示。

圖3 柱體擬合示意圖

所擬合的長(zhǎng)方體以每條邊為基礎(chǔ)建立對(duì)應(yīng)且相互閉合的立面，分別對(duì)12個(gè)立面進(jìn)行航線規(guī)劃，結(jié)合立面航線規(guī)劃的結(jié)果形成閉合航線，得到長(zhǎng)方體的默認(rèn)貼近航線結(jié)果，航線設(shè)計(jì)參數(shù)如表2所示。再根據(jù)初始場(chǎng)景障礙物信息，如導(dǎo)線、樹木等對(duì)航點(diǎn)及航線位置進(jìn)行微調(diào)，得到安全且高效的航線規(guī)劃結(jié)果，如圖4所示。

表2 航線設(shè)計(jì)參數(shù)

圖4 航線規(guī)劃結(jié)果示意圖

2.4 三維重建

本次實(shí)驗(yàn)貼近攝影航線共采集高分辨率圖像156張，結(jié)合初始場(chǎng)景原始數(shù)據(jù)，利用大疆智圖軟件進(jìn)行空三計(jì)算及三維重建，該軟件具有運(yùn)算效率高、重建速度快、支持多種格式模型同時(shí)生產(chǎn)等特點(diǎn)。軟件運(yùn)行環(huán)境參數(shù)如表3所示。

表3 軟件運(yùn)行環(huán)境參數(shù)

空三計(jì)算耗時(shí)1.849 min，重建耗時(shí)19.192 min，完成二維正射影像TIF、三維點(diǎn)云LAS及三維模型OSGB三種成果的重建工作。

2.5 精度分析

本次實(shí)驗(yàn)對(duì)象為在運(yùn)設(shè)備，根據(jù)數(shù)據(jù)保密要求詳細(xì)坐標(biāo)暫不列出。選取被測(cè)對(duì)象兩處易測(cè)量且規(guī)則的物體進(jìn)行測(cè)量。實(shí)驗(yàn)一為配網(wǎng)測(cè)控終端，如圖5所示；實(shí)驗(yàn)二為配網(wǎng)自動(dòng)化饋線終端，如圖6所示。

圖5 實(shí)驗(yàn)一組圖

圖6 實(shí)驗(yàn)二組圖

通過將現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際測(cè)量數(shù)據(jù)與模型測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，測(cè)量對(duì)照結(jié)果如表4、表5所示。

表4 實(shí)驗(yàn)一測(cè)量結(jié)果 單位：cm

表5 實(shí)驗(yàn)二測(cè)量結(jié)果 單位：cm

針對(duì)數(shù)據(jù)分析，利用貼近攝影測(cè)量采集實(shí)驗(yàn)對(duì)象數(shù)據(jù)后，模型誤差為0.20 cm左右，精度誤差統(tǒng)計(jì)表如表6所示。

表6 精度誤差統(tǒng)計(jì)表 單位：cm

通過傾斜攝影測(cè)量模型與貼近攝影測(cè)量模型的對(duì)比，模型精細(xì)程度滿足高精度數(shù)字孿生體建設(shè)需求，如圖7所示。

圖7 模型精細(xì)程度比較組圖

3 結(jié)語

在電網(wǎng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程中，持續(xù)推進(jìn)數(shù)字孿生電網(wǎng)1.0基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，引入新技術(shù)不斷完善初級(jí)的數(shù)字孿生化勢(shì)在必行。本次實(shí)驗(yàn)利用無人機(jī)高度集成化的發(fā)展趨勢(shì)，結(jié)合貼近攝影測(cè)量技術(shù)實(shí)施思路，在降低成本、提高效率的前提下對(duì)配網(wǎng)設(shè)備進(jìn)行建模。結(jié)果充分證明，無人機(jī)貼近攝影測(cè)量技術(shù)運(yùn)用在配網(wǎng)設(shè)備精細(xì)化建模中是可行的，其有效解決了傾斜攝影測(cè)量精度不足、近景攝影測(cè)量效率不高的問題。

當(dāng)然，貼近攝影測(cè)量技術(shù)用于配網(wǎng)架空線路精細(xì)化模型圖像采集仍存在局限性，比如：在桿塔等設(shè)備貼近建筑物時(shí)，無法全方位進(jìn)行貼近攝影圖像采集，會(huì)影響建模效果；架空線路導(dǎo)線目標(biāo)較小，難以完全還原其物理特征，需人工進(jìn)行擬合；在大范圍采集時(shí)，需人工對(duì)被測(cè)物體進(jìn)行擬合，效率較低。因此，在下一步工作中，如何自動(dòng)擬合被測(cè)物體、如何自動(dòng)生成高效航線、如何運(yùn)用多種設(shè)備進(jìn)行融合拍攝將成為研究的重點(diǎn)。