蔡宗琦 李宏杰 陳芝茂 魯 磊 栗 瑞

（太原科技大學(xué)，山西 太原030024）

21 世紀(jì)以來中國經(jīng)濟(jì)出現(xiàn)井噴式增長。作為經(jīng)濟(jì)的晴雨表，社會(huì)的用電量也連年增長，導(dǎo)致電力線路被越來越多的架設(shè)。根據(jù)全國電力可靠性年度報(bào)告可知，近十年國家電網(wǎng)220千伏輸電線路長度增加了2/3，致使傳統(tǒng)的巡檢方式出現(xiàn)了安全和效率相矛盾的問題。隨著科技的發(fā)展，旋翼無人機(jī)以其優(yōu)秀的性能被應(yīng)用到電力線路巡檢中，本文以電力線路中重要的支持部件——電塔為巡檢對(duì)象。電力線路巡檢中最重要的一個(gè)環(huán)節(jié)為路徑規(guī)劃，針對(duì)上述環(huán)節(jié)，采用蟻群算法來對(duì)電塔進(jìn)行精細(xì)化巡檢的路徑規(guī)劃。

1 220kV 直線塔的三維建模

根據(jù)電塔的國家標(biāo)準(zhǔn)及220kV 直線塔設(shè)計(jì)圖在3D max 下對(duì)電塔進(jìn)行三維建模[1-3]，建模后的220kV 直線塔三維模型如圖1 所示。

圖1 電塔的三維建模圖

2 監(jiān)測點(diǎn)的確定

首先將3D max 下所建的直線塔轉(zhuǎn)化為STL 格式，然后將其導(dǎo)入到MATLAB 中，如圖2 所示，并對(duì)其進(jìn)行離散化處理。其次根據(jù)表1 的旋翼無人機(jī)對(duì)電塔進(jìn)行巡檢時(shí)所需巡檢的內(nèi)容可以確定監(jiān)測點(diǎn)的坐標(biāo)[4]

圖2 電塔的導(dǎo)入圖

表1 架空線路多旋翼無人機(jī)巡檢內(nèi)容一覽表

3 對(duì)220kV 直線塔進(jìn)行路徑規(guī)劃

3.1 旅行商問題

電塔巡檢的路徑規(guī)劃問題及為旋翼無人機(jī)需要經(jīng)過每個(gè)監(jiān)測點(diǎn)，并且每個(gè)監(jiān)測點(diǎn)只經(jīng)過一次，且最后的路徑長度要求最短。因此可以將此問題轉(zhuǎn)化為旅行商問題（Traveling Salesman Problem，TSP）。其數(shù)學(xué)模型為：

其中公式（1）表示TSP 問題的目標(biāo)函數(shù)，要求遍歷m 個(gè)城市，每個(gè)城市有且僅經(jīng)過一次，并且走過的路程最短；（2）、（3）保證了商人只能經(jīng)過每個(gè)城市一次；（4）表示禁止任何子回路解的產(chǎn)生。

3.2 基于蟻群算法的電塔路徑規(guī)劃

蟻群算法（ant colony optimization，ACO）作為仿生算法的一種，可以較好的解決TSP 問題。蟻群算法是受自然界中蟻群在搜索食物時(shí)可以在沒有任何提示的情況下找到蟻穴到食物源的最短距離這一現(xiàn)象所啟發(fā)而提出的。其原理為：每只螞蟻會(huì)在其走過的道路中留下信息素，其余個(gè)體根據(jù)不同道路上的信息素濃度來決定選擇哪條道路。假設(shè)每個(gè)螞蟻的速度相同，那么短的道路上所經(jīng)過的螞蟻數(shù)量比長的道路上的多，導(dǎo)致短的道路上的信息素濃度較高，更多的螞蟻選擇這條短的道路，從而使短的道路上的信息素濃度更高，從而形成信息正反饋，以此來尋找最短路徑[5-6]。蟻群選擇下一個(gè)要去的地點(diǎn)的概率函數(shù)為：

所有螞蟻完成一次循環(huán)后，信息素強(qiáng)度的更新公式為：

在MATLAB/2019a 環(huán)境下進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，得到的仿真圖如圖3 所示。

圖3 旋翼無人機(jī)對(duì)電塔巡檢的路徑規(guī)劃

4 結(jié)論

首先通過對(duì)220kV 直線塔進(jìn)行三維建模，并轉(zhuǎn)為STL 格式導(dǎo)入到MATLAB 中進(jìn)行離散化處理。其次根據(jù)旋翼無人機(jī)對(duì)電塔巡檢的內(nèi)容，確定所需的監(jiān)測點(diǎn)三維坐標(biāo)。最后將旋翼無人機(jī)對(duì)電塔巡檢的路徑規(guī)劃問題轉(zhuǎn)化為TSP 問題，并通過ACO 算法進(jìn)行路徑規(guī)劃，從而生成最優(yōu)巡檢路徑。