(國網(wǎng)成都供電公司，四川 成都 610041)

0 引 言

隨著成都電網(wǎng)規(guī)模的不斷擴(kuò)大，對線路的運(yùn)行維護(hù)效率和安全水平提出了更高的要求。成都電網(wǎng)所轄約30%的輸電線路分布于丘陵、山區(qū)地帶，巡視環(huán)境較為惡劣，給線路的運(yùn)行維護(hù)帶來了較大的困難。同時，輸電線路的運(yùn)行維護(hù)人員日趨老齡化，難以適應(yīng)輸電線路運(yùn)行維護(hù)日益增長的安全需求，因此尋求新的線路運(yùn)行維護(hù)模式并實(shí)現(xiàn)線路運(yùn)行維護(hù)的智能化具有十分重要的意義[1-8]。

傳統(tǒng)人工巡視勞動強(qiáng)度高、作業(yè)安全風(fēng)險大、缺陷識別率和精確率低下且易受天氣和地形等的影響，遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能適應(yīng)當(dāng)今泛在電力物聯(lián)網(wǎng)建設(shè)的需求。無人機(jī)智能巡檢通過搭載物聯(lián)網(wǎng)裝置(包括激光雷達(dá)、攝像機(jī)、紅外測溫儀等)實(shí)現(xiàn)了對輸電線路運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)的高效收集，對缺陷的精準(zhǔn)識別，有效地提高了線路的安全運(yùn)行水平。相比傳統(tǒng)人工巡視，無人機(jī)智能巡檢效率提高了2.5倍，一定程度上緩解了線路運(yùn)行維護(hù)人員不足的困境。隨著無人機(jī)新技術(shù)的不斷發(fā)展，無人機(jī)智能巡檢將逐步替代人工巡視成為線路運(yùn)行維護(hù)的主要手段。

下面首先簡述了無人機(jī)在輸電運(yùn)行檢修中的應(yīng)用成果，然后分析了無人機(jī)智能巡檢發(fā)展中的各種制約因素，探討了實(shí)現(xiàn)無人機(jī)巡檢智能化的關(guān)鍵技術(shù)，為無人機(jī)巡檢在線路運(yùn)行維護(hù)中的深化使用提供參考。

1 無人機(jī)在輸電線路巡檢中的應(yīng)用

1.1 桿塔本體的精細(xì)化巡檢

通過無人機(jī)搭載高清攝像頭，對桿塔絕緣子串、連接金具、保護(hù)金具等重要部件進(jìn)行拍照，以第一視角完成對桿塔本體的精細(xì)化巡檢。桿塔精細(xì)化巡檢主要包括人工純手動飛巡和無人機(jī)自主巡檢兩種方式。人工純手動飛巡效率比較低，具有一定安全風(fēng)險，且對無人機(jī)巡檢作業(yè)人員(以下簡稱飛手)的飛行技能要求比較高，很難做到圖像拍攝的標(biāo)準(zhǔn)化、統(tǒng)一化。因此，純手動飛巡目前正逐漸被自主巡檢所替代[9]。

圖1 無人機(jī)自主精細(xì)化巡檢

無人機(jī)自主巡檢按照不同的技術(shù)路線分為人工示教航線規(guī)劃和激光三維建模航線規(guī)劃兩種。人工示教為通過手動飛行記錄航拍點(diǎn)，再通過深度學(xué)習(xí)算法優(yōu)化拍照位置，形成平滑連接的飛行航線。激光三維建模航線規(guī)劃通過對輸電線路進(jìn)行激光點(diǎn)云三維建模，規(guī)劃最精準(zhǔn)、高效的巡檢路徑，自主完成桿塔巡檢。

在輸電線路的航跡規(guī)劃中，人工示教對飛手的技能要求更高，而激光三維建模的數(shù)據(jù)處理較為復(fù)雜。但是采用激光三維建模的方法，得到的線路信息更全面，且可進(jìn)行不同拍照點(diǎn)和拍攝角度的調(diào)整以及航點(diǎn)的優(yōu)化重組。兩種方法的優(yōu)劣對比如表1所示。

表1 人工示教與激光三維建模航線規(guī)劃的對比

目前，人工示教和激光三維建模航線規(guī)劃得到的應(yīng)用都比較多，總體經(jīng)濟(jì)成本也相差不大，可以根據(jù)自身具備的條件及實(shí)際需求來選擇合適的航跡規(guī)劃方案。但從長遠(yuǎn)看來，激光三維建模航線規(guī)劃的數(shù)據(jù)優(yōu)勢會越來越突出。

1.2 通道樹障測距

目前，輸電線路通道樹障測距可采用激光掃描和可見光兩種方法。

激光掃描樹障測距是通過無人機(jī)搭載激光雷達(dá)對線路通道進(jìn)行三維建模，并對電力導(dǎo)線和植被進(jìn)行不同顏色的渲染，明確導(dǎo)線和線下樹木的絕對坐標(biāo)，從而獲取線路和樹木之間的精確距離。

圖2 輸電線路通道激光三維建模

可見光樹障測距是采用RTK技術(shù)采集桿塔坐標(biāo)，在保證地面分辨率和飛行安全的情況下，自主規(guī)劃巡檢航線對線路通道進(jìn)行正射拍攝，通過空三加密解算等實(shí)現(xiàn)導(dǎo)線和地面植被相對位置的計(jì)算。

圖3 輸電線路可見光樹障測距

目前，激光樹障測距測量精度高，高程誤差僅為±10 cm，且后續(xù)數(shù)據(jù)處理速度快，但經(jīng)濟(jì)成本較高，在經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)的地區(qū)推廣較難?？梢姽鈽湔蠝y距成本低廉，但數(shù)據(jù)處理耗時多，且測量精度較低，不利于樹障隱患的及時發(fā)現(xiàn)和管控。兩種方法的對比情況如表2所示。

表2 激光與可見光樹障測距的對比

隨著無人機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展和市場的推廣，激光樹障測距的優(yōu)勢會越來越突出，將得到電力公司等越來越多的青睞。

1.3 輸電線路應(yīng)急搶險

采用無人機(jī)新技術(shù)，能夠及時深入一線災(zāi)害現(xiàn)場，為快速搶險提供第一手資料，提高線路應(yīng)急搶險的效率。如某供電公司110 kV線路桿塔所在區(qū)域發(fā)生山體滑坡，人員無法到達(dá)現(xiàn)場，使用無人機(jī)現(xiàn)場飛巡及時發(fā)現(xiàn)了桿塔基礎(chǔ)邊緣5 m處，有一條長幾十米、深6～7 m左右的壕溝，如圖4所示。這為搶險方案的制定提供了有力的數(shù)據(jù)支撐。

圖4 110 kV某線路區(qū)域發(fā)生山體滑坡

此外，采用無人機(jī)搭載照明等裝置可為線路搶修提供應(yīng)急照明。如無人機(jī)對220 kV某線夜間更換架空地線進(jìn)行持續(xù)3 h的搶修照明，如圖5所示，有效地保證了施工的安全進(jìn)行。

圖5 220 kV某線路夜間更換架空地線

隨著無人機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展與日趨成熟，其應(yīng)用將越來越廣泛，無人機(jī)智能巡檢模式將逐步取代傳統(tǒng)的人工運(yùn)檢模式。

2 無人機(jī)巡檢發(fā)展中的制約因素

1)飛巡空域限制條件多

一是空域管制嚴(yán)格，申請流程復(fù)雜且周期長；二是空域管制機(jī)構(gòu)多且多重管制區(qū)域劃分不明確；三是部分適航區(qū)軍事活動頻繁；四是空域管制機(jī)構(gòu)人員少且通訊占線率高。應(yīng)優(yōu)化空域申請的管理流程，提高飛巡空域的申請效率。

2)無人機(jī)續(xù)航能力低

目前，純電動無人機(jī)續(xù)航時間一般在30 min左右，不能滿足連續(xù)大檔距的輸電線路巡檢作業(yè)要求。對于油電混合的無人機(jī)，續(xù)航能力可達(dá)到2 h左右，但由于油電混合無人機(jī)體積較大，不方便單人作業(yè)且有發(fā)生爆炸的危險，故目前的推廣使用受到較大的約束。

3)無人機(jī)圖傳距離短

現(xiàn)市場上比較成熟的大疆系列無人機(jī)圖像傳輸距離理想狀態(tài)下一般在3～7 km，但在城區(qū)及近郊等地方，由于受到信號干擾以及建筑物的影響，只能保持2 km左右的圖像傳輸。對于無人機(jī)桿塔巡檢，當(dāng)線下樹木植被較高時，將進(jìn)一步影響圖像傳輸效果，導(dǎo)致圖像傳輸距離不到1 km，嚴(yán)重制約了無人機(jī)巡檢的質(zhì)量。

4)自主巡檢RTK通訊鏈路信號差

無人機(jī)桿塔精細(xì)化自主巡檢需要較強(qiáng)的RTK網(wǎng)絡(luò)信號，但由于輸電線路所處地區(qū)比較偏遠(yuǎn)，網(wǎng)絡(luò)信號一般比較弱，很難滿足自主巡檢的要求，嚴(yán)重阻礙了無人機(jī)自主巡檢的進(jìn)程。

5)手動無人機(jī)電力巡檢效果欠佳

電力巡檢因其具有高電壓的風(fēng)險，需要專業(yè)的電力培訓(xùn)和無人機(jī)飛巡實(shí)踐才可實(shí)現(xiàn)輸電線路通道和桿塔本體的精準(zhǔn)飛巡，采集到滿足生產(chǎn)需求的圖像數(shù)據(jù)。但由于受到輸電線路運(yùn)維人員年齡結(jié)構(gòu)偏大、學(xué)習(xí)新技術(shù)能力較差等的制約，目前輸電線路的人工飛巡技能一直處于較低的行業(yè)水平。

6)數(shù)據(jù)存儲容量嚴(yán)重不足

通過統(tǒng)計(jì)某電力公司一運(yùn)維班組3個小組6名運(yùn)維人員年度桿塔精細(xì)化巡檢和通道巡視的影像數(shù)據(jù)量大小發(fā)現(xiàn)，每個班組需要存儲的數(shù)據(jù)達(dá)到84 TB(其中通道巡視視頻所需容量為2 GB/檔×40檔/(組×天)×3組×20天/月×12月≈60 TB，桿塔精細(xì)化巡檢照片大小為0.2 GB/基×1100基≈0.2 TB，年度A、B類樹竹隱患通道掃描數(shù)據(jù)量為180檔×5 GB/(次×檔)×2次/月×12月≈24 TB)。同時，為了保證數(shù)據(jù)的安全可靠以及后續(xù)的數(shù)據(jù)挖掘，對部分?jǐn)?shù)據(jù)需要備份操作，故目前數(shù)據(jù)的存儲容量基本不能支撐無人機(jī)巡檢大規(guī)模的發(fā)展?？煽紤]配置大容量分布式陣列存儲器解決以上問題。

7)人工缺陷隱患判別工作量大

按照國網(wǎng)運(yùn)行維護(hù)管理規(guī)定，對上述班組采集的圖片數(shù)量估計(jì)，年度精細(xì)化巡檢圖片數(shù)據(jù)量為1100基×30張/基≈3.3萬張，通道巡視視頻為60 TB。同時，通道A、B類樹障測距數(shù)據(jù)處理時間需約360 h(180檔×1 h/檔×12=2160 h)，給人工缺陷隱患的判別帶來巨大的工作量。

3 無人機(jī)智能巡檢的未來發(fā)展關(guān)鍵技術(shù)

隨著泛在物聯(lián)網(wǎng)建設(shè)的不斷推進(jìn)，無人機(jī)在輸電線路巡檢中的應(yīng)用將得到越來越多的重視。無人機(jī)巡檢將逐漸替代單一傳統(tǒng)人工巡視，解放人員勞動力，降低線路運(yùn)行維護(hù)成本，實(shí)現(xiàn)線路本體運(yùn)行狀態(tài)的精準(zhǔn)把控，提高線路抗風(fēng)險水平[10-12]。

無人機(jī)巡檢提高了線路運(yùn)行維護(hù)的效率，但仍存在續(xù)航能力不足、圖像缺陷識別差異性大等明顯不足，未來將主要從以下幾方面實(shí)現(xiàn)輸電線路運(yùn)行維護(hù)的自主化、智能化。

3.1 “巢-巢”巡檢新模式

對于線路距離較短、供電密度較大的區(qū)域，選擇有條件的變電站部署無人機(jī)機(jī)巢(如圖6所示)。結(jié)合激光導(dǎo)航、視覺識別、RTK精確定位等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)無人機(jī)巡檢過程中的精準(zhǔn)降落、自主更換電池、快速充放電等操作。通過遠(yuǎn)程指令實(shí)現(xiàn)“巢-巢”之間的接力續(xù)航和無人機(jī)的自主巡檢，從而解決了無人機(jī)續(xù)航能力低的問題，并保證了重要負(fù)荷地區(qū)輸電線路的高可靠性運(yùn)行維護(hù)。

對于分布比較偏遠(yuǎn)、距離較長的線路，部署無人機(jī)機(jī)巢將需要巨大的經(jīng)濟(jì)成本和維護(hù)費(fèi)用，故主要采用人工操控?zé)o人機(jī)配置移動充電車輛(如圖7所示)進(jìn)行桿塔本體精細(xì)化巡檢，并結(jié)合固定翼無人機(jī)進(jìn)行遠(yuǎn)距離通道巡視。

3.2 “5G+”通信實(shí)現(xiàn)低延遲自主巡檢

目前，無人機(jī)自主巡檢主要依賴于4G網(wǎng)絡(luò)信號，控制信號存在200 ms左右的延遲，不利于無人機(jī)的精準(zhǔn)懸停和對桿塔本體部件位置的精準(zhǔn)拍攝，同時易造成無人機(jī)在飛行中出現(xiàn)碰撞等事故。因此利用5G通信技術(shù)低延遲、高效的優(yōu)勢，將更加有利于無人機(jī)自主巡檢影像數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)采集以及巡檢過程的安全可靠，解決了自主巡檢中RTK通訊鏈路信號差的問題。

圖6 無人機(jī)機(jī)巢

圖7 移動充電車輛

3.3 超短波遠(yuǎn)程高清圖傳技術(shù)

為了保證無人機(jī)巡檢圖像傳輸?shù)男剩瑹o人機(jī)通常采用壓縮算法對圖像進(jìn)行壓縮，因此無法保證圖像的清晰度。同時，目前無人機(jī)的圖傳距離尚不能滿足遠(yuǎn)距離自主巡檢的需求，且容易受到周圍無線電信號的干擾，故選擇合適的圖像傳輸技術(shù)對于缺陷的及時發(fā)現(xiàn)具有十分重要的意義。超短波通信因其傳輸性能好、頻帶較寬等優(yōu)點(diǎn)，目前正逐漸應(yīng)用于無人機(jī)的遠(yuǎn)距離高清圖傳。

3.4 圖像缺陷的全過程實(shí)時智能識別

大量的機(jī)巡作業(yè)使得采集到的線路影像數(shù)據(jù)呈幾何級增長，給人眼對圖像缺陷的識別帶來巨大的工作量，很難保證缺陷的精準(zhǔn)識別和缺陷識別的實(shí)時性。在條件合適的變電站、供電所、機(jī)巢等部署邊緣計(jì)算處理器，將傳輸至此的機(jī)巡作業(yè)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行AI識別預(yù)處理，篩選大類明顯缺陷并將統(tǒng)計(jì)信息發(fā)送至后臺數(shù)據(jù)處理中心，同時將其他圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行流式計(jì)算，采用更精確的人工智能算法實(shí)現(xiàn)對細(xì)小缺陷的精準(zhǔn)識別，保證缺陷識別的實(shí)時性和可靠性。

4 結(jié) 語

現(xiàn)階段無人機(jī)巡檢仍然主要依賴于搭載攝像機(jī)、紅外測溫掛件等對線路進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測，雖然智能化水平不足，但仍然具有廣闊的應(yīng)用前景。隨著無人機(jī)機(jī)巢技術(shù)、圖像智能識別技術(shù)、超短波通信技術(shù)、邊緣計(jì)算等的快速發(fā)展，將逐步實(shí)現(xiàn)輸電線路的無人機(jī)全線自主巡檢、圖像的實(shí)時傳輸、缺陷的智能識別、缺陷的實(shí)時上報等全天候、全天時、全自動的線路運(yùn)行維護(hù)，進(jìn)一步提高線路運(yùn)維效率和質(zhì)量，增強(qiáng)線路智能化運(yùn)行維護(hù)水平。