葉片的“指紋”為電網添保障

南方電網貴州電網公司輸電線路通道三維全景分析系統成效初顯

  “110千伏長花線61號桿塔前側存在快速生長的松樹群，可能影響線路安全穩定運行，請重點關注。”日前，南方電網貴州電網公司輸電線路通道三維全景分析系統發出預警，提醒工作人員關注樹障情況。

  南方電網貴州六盤水供電局工作人員對500千伏枝高甲線開展集中檢修。王飛 攝

  今年3月以來，在加強政企聯動、開展無人機巡視、實施線路改造等舉措基礎上，貴州電網公司將高光譜遙感技術引入電力運維場景，加強科技研究，結合人工智能打造樹障防控新系統，通過捕捉植物葉片獨一無二的“光譜指紋”，預測樹木生長趨勢，推動輸電線路運維的植被管理從“被動應對”向“主動預警”轉變，全力守護“林電共安”。

  從“人海戰術”到“數字孿生”——

  給每棵風險樹建一份動態檔案

  貴州省作為全國森林覆蓋率較高的省份，超高樹木與輸電線路的“拉鋸戰”，一直都在給用電安全帶來隱患。

  “針對輸電線路通道樹障隱患，我們一年開展一次三維激光數據採集，發現的樹障會建立問題&賬，適時開展特巡。”貴州電網公司運行分公司安全監管及數據發展部創新管理二級助理專責鄧凱鋒介紹。在此過程中，得益於電網數字化轉型，已實現輸電線路通道大型固定翼無人機三維激光樹障隱患巡檢，軟體識別樹障與線路的距離，省時省力。

  但問題依然不少：樹木種類無法識別、生長速度憑經驗、無法預測預警……

  “所以，只能靠人工攜帶多種設備徒步深入山區、田野，跋山涉水、劈林開路，去辨種類、找位置，成本高、效率低、風險大。”鄧凱鋒&&。

  如何破題？高光譜遙感技術成為“良藥”。

  通過運用搭載激光點雲、高光譜遙感技術的無人機，貴州電網公司對線路、地形地貌、樹木等進行3D建模。“不同樹種因葉片成分不同，其高光譜反射特徵存在顯著差異，憑預設的光譜模型，樹木位置、範圍乃至樹種，可自動識別，實現樹障隱患的精準定位。”鄧凱鋒説。

  目前，高光譜遙感技術已在110千伏長花線、芙流線及220千伏岩灣Ⅱ回線等總長超24千米的線路上試點應用，並建立杉樹、松樹、楠竹等9類樹木的生長模型數據庫，初步構建起“採集—識別—預測—預警”的樹障全鏈條監測體系。

  從“事後修剪”到“生長預言”——

  AI算出風險，防患於未“燃”

  “此項技術的突破性不止於‘識別’，更在於‘預判’。”貴州電網公司運行分公司安全監管及數據發展部總經理張偉介紹。目前，基於高光譜數據，並結合水文、氣象等相關信息，通過分析模型可預測樹木未來6至12個月的高度與冠幅變化，從而提前鎖定風險。

  在這之前，樹線矛盾治理常陷入“修剪—生長—再修剪”的被動循環。由於無法掌握樹木動態生長數據，線路運維往往滯後於樹木自然生長節奏，尤其在極端天氣下，樹木加速生長極易引發放電、短路。

  張偉説：“通過高光譜遙感技術和人工智能相結合，我們能在樹木危及線路安全穩定運行前及時干預，為強化樹障隱患管控提供了一種更為有效和前置的新防控手段，實現了風險防控關口前移。”

  值得一提的是，系統在預測時均採用樹木生長速率的峰值數據進行計算，確保樹木與輸電線路的實際距離高於預測，當超出安全距離時，還會自動發出預警，切實保障線路安全。

  截至目前，貴州電網公司輸電通道內9類樹種識別準確率達80%，支持“一樹一檔”精細化管理，並結合無人機等構建“空天地”立體防控體系，顯著提升樹障隱患處置效率。

  張偉&&，將持續擴大樹種範圍識別，提高採集分析效率，推進技術迭代升級，並融合氣象、樹種等數據，實現更精準的風險預警。同時，拓展技術應用場景，打造全覆蓋、智能化的樹障監測網絡，推進“林電共安”。（龍定錦 王興蘭）