毛晓坡，孔巾娇，邓德慧，周学明，周光远，李朝晖

（1.国网湖北省电力有限公司电力科学研究院，湖北 武汉 430077；
2.国网湖北省电力有限公司荆门供电公司，湖北 荆门 448000）

随着生态环境向好，鸟类活动范围扩大，输电线路因鸟跳闸事件时有发生［1-5］。运行经验表明，防鸟刺、防鸟挡板、防鸟针板等传统“堵”鸟措施应用效果有限，难以做到对导线上方塔材大范围封堵，同时也暴露出对鸟类在杆塔上活动习性认知的局限性［6-10］。为减少鸟害引发输电线路跳闸，以及保护鸟类资源，欲通过建立电网涉鸟监测预警管理平台系统，达到以下目标［10-15］：

1）通过视频抓拍、录像等方式对鸟类进行采集，观察鸟类在输电线路杆塔上的活动习性，掌握鸟类在杆塔上的活动、站位等生活习性。

2）建立电网涉鸟监测预警中心和大数据分析中心，实时定位和监测各输电线路情况。

3）平台通过前端图片信息能自动识别出鸟类的种类名称，并通过大数据分析技术预测鸟类的周期性活动，实现鸟类隐患的可防可控，可通过APP和云平台进行数据查看分析。

4）可通过输电线路不同区域的涉鸟故障风险等级，绘制电网涉鸟故障风险分布图。

从而构建布局合理、结构完整、功能齐全、运行高效的电网涉鸟监测预警体系。

电网涉鸟监测预警管理平台系统建设以地理信息系统（GIS）为智能核心，以三维实景模型创建虚拟现实场景，以全球定位系统（GPS）、遥感（RS）、视频、音频、移动传感设备等作为前端监测数据获取源，通过建立数据分析模型和数学统计模型，将电网涉鸟监测保护工作中运行、维护、管理的静态基础数据与动态业务数据相结合，通过大数据分析和信息挖掘，最终为实现精细化的监测管理和智能化的辅助决策提供可靠技术支撑［16-20］。观察候鸟在输电线路杆塔上的活动习性，为减少鸟害引发输电线路跳闸，以及鸟类资源保护研究奠定基础科学依据［21-25］，平台建设设计框架图如图1所示。

图1 电网涉鸟监测预警管理平台框架图Fig.1 Frame diagram of bird-related monitoring and early warning management platform for power grid

建设内容可概括为“一个平台、一个中心、N 类应用”建设［26-30］。

1）一个平台

时空信息云平台是本系统的基础支撑平台，基于云计算实现面向电网涉鸟监测系统软硬件、数据等信息化资源的服务化和集约化；
是云数据中心与上层应用的结合桥梁，为上层应用提供基础性、公用性的功能支撑，实现上层应用的快速搭建和业务流程的统一管理，包括：数据整合平台、辅助决策平台、业务运行支撑平台。

2）一个中心

云数据中心基于云架构模式，通过整合基础地理数据、输电线路数据、候鸟数据等监测数据，实现数据的共通、融合，以及业务管理之间数据的快速调取和协同，为上层智慧应用提供数据支撑基础。

3）N类应用

围绕“降低鸟害跳闸次数”目标，实现覆盖全输电线路涉鸟习性监测分析，集鸟类习性监测、鸟类习性分析、电网涉鸟预警、涉鸟故障风险分析为一体的智能监测预警系统，实现电网涉鸟监测管理服务信息化、智能化、生态化。

2.1 时空信息云平台

立足现有输电线路建设情况，综合运用地理空间信息技术，结合现代信息处理技术和网络通信技术，将多源、多维、多尺度的地理空间信息资源加以整合并充分利用，形成覆盖全输电线路的地理空间数据集，提高基础地理信息服务保障能力，实现输电线路、鸟类各类信息资源目录、数据共享、专题地图服务、空间查询服务、空间分析服务、地图发布服务、地理信息综合服务、运维管理等功能。

2.2 云数据中心

根据输电线路的部署情况，停留在输电线路杆塔上的鸟类，以及监测应用实现，建立输电线路数据库、电网涉鸟数据库、预警机制数据库、业务处理数据库。为上层应用的数据共享、调取、交互提供数据基础。

3.1 一张图综合管理

一张图综合管理作为电网涉鸟监测预警管理平台建设其中重要的一环，是实现“数据可见、资源可看、趋势可知、危害可感”的重要方式，如图2所示。

图2 一张图综合管理Fig.2 One-picture integrated management

基于数据挖掘、云计算、“3S”技术等技术手段，整合输电线路资源数据库，形成“一张图”数据体系，纵向链接电力局-电力抢修公司-地方电力站等单位，横向贯通各部门科室，覆盖输电线路资源全范围，叠加电网涉鸟故障风险分布图，鸟类习性视频监控分布图，实现所有数据协同调用与数据的统一查询、分析、展示、应用，为鸟类习性分析、电网涉鸟预警机制研究提供便捷的地图服务。

3.2 鸟类习性监测

建设视频监控体系，借助视频抓拍、录像等方式对输电线路上鸟类进行采集记录，从而为观测研究鸟类在输电线路杆塔上的活动习性提供数据支撑，为准确全面地掌握鸟类在杆塔上的活动、站位等生活习性提供有效途径。

提供所有视频监控部署点基于地理信息系统准确空间位置展示，便于实现在指挥中心对现场实时情况的查看，并可以对某部分区域进行重点跟踪监控。

3.3 鸟类习性分析

根据前端视频监控监测到的输电线网上鸟类活动习性大数据，建立鸟类习性分析模型，统计分析出不同候鸟种类停留在输电线路杆塔上的活动、站位、停留周期、常停留位置、停留线路段、常停留时间点、惊飞距离等，实现有针对性的、科学性的鸟类隐患的可防可控，为电网涉鸟预警提供大数据分析机制，如图3所示。

3.4 电网涉鸟预警

1）鸟类识别

通过大数据和AI技术，当前端监控摄像头检测到鸟类后，就会进行自动抓拍、自动分析识别候鸟种类，并在线标记鸟类种类名称，将抓拍的图片自动上传到系统平台，用户可通过手机/平台查看识别结果，如图4所示。

2）预警机制

根据不同种类鸟类习性分析，建立不同种类电网涉鸟预警机制，并不断完善各种群鸟类的防控措施，一旦前端采集到鸟类图片，系统则开启预警机制，以手机短信、系统平台弹框等报警形式提示用户，通过鸟类识别系统识别出鸟类种类，系统平台则推荐出此类候鸟预警机制，供用户参考执行对应的防控措施，从而达到降低鸟害跳闸次数。

通过建立电网涉鸟监测预警管理平台，可以有效实现电网涉鸟故障风险分析；
根据鸟类习性监测系统监测到候鸟活动范围，以及常涉及的输电线路区域，建立涉鸟故障风险等级，以不同颜色标注绘制电网涉鸟故障风险分布图；
可视化提示用户鸟害跳闸事故高发区域、时间段，提醒在鸟害事故高发区域、高发时间段提前做好防控措施，有效防止事故的发生。

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