楊洋菠 趙陽

摘要：近年來，隨著經(jīng)濟的快速發(fā)展，用電負(fù)荷不斷增加，電網(wǎng)規(guī)模日益擴大，系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行顯得尤為重要。但目前輸電線路的檢測仍以人工為主，效率低，局限性大，人員安全隱患大，難以滿足輸電線路持續(xù)快速增長的需求。因此，智能巡檢是未來電網(wǎng)維護的發(fā)展方向和趨勢。

關(guān)鍵詞：無人機輸電線路;智能檢測技術(shù);回顧分析研究

1無人機電源檢測的智能化要求

截至2017年底，中國輸電線路長度為68.8萬公里，每100公里有20家運營商使用無人機進(jìn)行檢查，檢查時間達(dá)到160小時。架空線路檢查時，一般由專業(yè)人員收集一定部分的數(shù)據(jù)，然后通過人工查看檢查是否存在缺陷，然后進(jìn)行標(biāo)記和處理。所以，在進(jìn)行檢查工作時，通常是每百公里產(chǎn)生80000多幅圖像，在以后的手冊中需要查看的數(shù)據(jù)大小是500GB，這種方式主要在于便攜式無人機（uav）設(shè)備在分辨率和屏幕上不夠，難以準(zhǔn)確查看現(xiàn)場缺陷，此外，存儲空間和電池壽命也非常有限，因此很難保證檢測工作的開展。

2無人機智能巡檢輸電線路的現(xiàn)狀

無人機智能檢測技術(shù)是一種由飛行員遙控的無人機通過機載傳感設(shè)備對架空高壓輸電線路進(jìn)行檢測和維修的技術(shù)。根據(jù)無人機結(jié)構(gòu)的不同，無人機可分為無人直升機、多旋翼無人機、固定翼無人機和復(fù)合翼無人機。其中無人直升機體積大、控制困難、成本高，很少用于輸電線路巡檢。多旋翼無人機結(jié)構(gòu)緊湊、靈活，可垂直起降、準(zhǔn)確懸停。然而，它能承受較小的載荷，機動性和飛行高度較低，續(xù)航時間較短。固定翼無人機巡航速度快，續(xù)航時間長，但需要跑道起降，不能懸停;多旋翼與固定翼組合的復(fù)合翼無人機具有多旋翼與固定翼無人機的優(yōu)點，但成本較高，尚未用于高壓輸電線路的檢測。

在輸電線路無人機檢測中，無人機是攜帶遙感設(shè)備監(jiān)測輸電線路運行狀態(tài)的平臺。常用的遙感探測方法有可見光成像、紫外成像、紅外熱成像、激光雷達(dá)電能等，可見光遙感探測利用攝像機等可見光采集設(shè)備來檢測可見光傳輸線及其附屬動力設(shè)備的特性和性能變化，已廣泛應(yīng)用于無人機對傳輸線的檢測。紫外遙感探測主要利用紫外遙感設(shè)備探測輸電線路和電力設(shè)備是否發(fā)生電暈放電或局部閃絡(luò)。由于成本高，紫外遙感探測在輸電線路無人機的檢測中還沒有得到廣泛應(yīng)用。紅外遙感檢測主要利用紅外熱像儀等設(shè)備檢測電力設(shè)備在運行中是否存在過熱缺陷現(xiàn)象;激光雷達(dá)探測主要用于地理信息測繪和輸電線路定位導(dǎo)航。

在對輸電線路進(jìn)行檢查的過程中，無人機將拍攝大量輸電線路及其附屬電力設(shè)備的照片和數(shù)據(jù)。由于這些圖片的智能處理還處于研究階段，后期還需要人工處理。此外，現(xiàn)有的輸電線路巡檢無人機無法完全自主巡檢，巡檢質(zhì)量嚴(yán)重取決于無人機巡檢人員的專業(yè)水平。

3輸電線路無人機智能檢測技術(shù)的應(yīng)用

3.1圖像數(shù)據(jù)處理

無人機檢測圖像數(shù)據(jù)主要來源于光學(xué)圖像數(shù)據(jù)和激光雷達(dá)點云數(shù)據(jù)。其中，激光雷達(dá)點云數(shù)據(jù)處理具有智能化程度高、自動化處理能力強、應(yīng)用商業(yè)軟件和少量人工干預(yù)等特點。然而，光學(xué)圖像數(shù)據(jù)（包括可見光圖像和紅外圖像）的智能處理仍處于初步研究階段。目前，光學(xué)圖像數(shù)據(jù)的智能處理是輸電線路無人機檢測圖像處理領(lǐng)域的一個研究熱點方向。傳統(tǒng)的電力設(shè)備圖像數(shù)據(jù)處理方法是基于人工設(shè)計特征提取機器學(xué)習(xí)的圖像目標(biāo)檢測方法。然而，該方法存在檢測對象單一的問題，存在漏檢或誤檢的風(fēng)險。在輸電線路檢測中，常規(guī)缺陷有近900多種，電力設(shè)備種類繁多，設(shè)備形狀也有很大差異?；谏鲜鰝鹘y(tǒng)的圖像處理方法，只能檢測單個或少數(shù)電力設(shè)備，缺乏基本的通用性和高可靠性，實際工程應(yīng)用價值較低。隨著計算機性能的不斷提高和智能算法的不斷發(fā)展，一些學(xué)者提出可以建立大數(shù)據(jù)集，并將深度學(xué)習(xí)算法引入到傳輸線無人機檢測圖像的數(shù)據(jù)處理中。根據(jù)現(xiàn)有研究，深度學(xué)習(xí)技術(shù)在這一領(lǐng)域具有更大的優(yōu)勢和發(fā)展?jié)摿?。然而，目前難以建立一個相對完善的數(shù)據(jù)集，這制約了深學(xué)習(xí)技術(shù)在輸電線路無人機檢測圖像數(shù)據(jù)智能處理中的發(fā)展。未來，通過不同單位和公司的合作，可以建立完善的動力設(shè)備缺陷數(shù)據(jù)集，在無人機檢測圖像數(shù)據(jù)的

智能處理中充分發(fā)揮深度學(xué)習(xí)技術(shù)的優(yōu)勢。

3.2無人機自主巡航

無人機自主巡航是輸電線路無人機智能檢測技術(shù)的核心部分。其巡航區(qū)主要分為塔區(qū)和近塔區(qū)。目前，輸電線路無人機的檢測還不具備自主或自動檢測的能力。通常的方法是預(yù)先手動設(shè)置運行軌跡，然后基于GPS按照預(yù)定軌跡飛行。該方法具有明顯的缺點：（1）不能適應(yīng)檢測目標(biāo)或周圍環(huán)境隨時間的變化，容易發(fā)生安全事故。例如，當(dāng)樹木生長在靠近電線的地方時，無人駕駛飛機更有可能撞上它們。（2）該方法對無人機定位精度要求較高。然而，普通民用無人機的GPS誤差可能高達(dá)10米。雖然載波相位差技術(shù)可以克服這一問題，但該技術(shù)需要建立更多的基站來覆蓋相對較寬的輸電線路，因此將該技術(shù)應(yīng)用于輸電線路無人機自主巡航的成本過高，不符合工程實際。目前，機器視覺技術(shù)是解決上述問題的一種潛在方法，已成為該領(lǐng)域的研究熱點。此外，采用GPS和機器視覺輔助技術(shù)的組合導(dǎo)航系統(tǒng)是輸電線路無人機智能檢測的未來發(fā)展趨勢。

3.3無人機續(xù)航能力

無人機續(xù)航能力不足是輸電線路智能檢測技術(shù)中的另一個關(guān)鍵問題，嚴(yán)重制約了輸電線路檢測的效率。目前，無人機的飛行時間通常在30分鐘左右。為了解決無人機的續(xù)航問題，一些地區(qū)已經(jīng)開始采用搭建無人機巢穴的方法。無人機巢穴主要由一個由檢查車改裝而成的移動巢穴和一個固定在塔頂?shù)墓潭ǔ惭ńM成。其中，移動巢穴可以在一定程度上提高無人機檢測的耐久性，但不適應(yīng)無人機自主巡航的發(fā)展趨勢，且人工和維護成本較高。固定巢穴只需少量人工干預(yù)，更符合無人機自主檢測的要求，具有良好的應(yīng)用前景。然而，如何將固定巢穴技術(shù)集成到輸電線路無人機智能檢測技術(shù)中，還存在許多技術(shù)難點需要克服。另外，無人機動態(tài)充電是一種較為理想的解決方案。通常，這種方法可以直接提高無人機的續(xù)航能力，但還有一些關(guān)鍵技術(shù)問題需要解決。例如，如何在能源供應(yīng)端獲取能源，如何確保能源供應(yīng)的穩(wěn)定性，以及如何避免能源供應(yīng)的其他風(fēng)險。利用傳輸線電磁場對無人機進(jìn)行動態(tài)充電也是一個潛在的解決方案，但仍處于探索階段。

3.4無人機檢查方法和規(guī)定

目前，輸電線路無人機的檢測工作還處于試驗階段，相關(guān)方法和技術(shù)還不成熟，整個檢測過程還沒有形成統(tǒng)一的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。根據(jù)傳統(tǒng)的檢查方法和現(xiàn)有的檢查經(jīng)驗，輸電線路無人機的檢查工作可分為三個部分：線路本體、輔助設(shè)施、通道和電源保護區(qū)。無人機檢查作業(yè)涉及人員配置、作業(yè)前準(zhǔn)備、無人機準(zhǔn)備、巡線、圖像和視頻傳輸、圖像處理等多個步驟。

4結(jié)論

輸電線路無人機（uav）檢測技術(shù)正逐步向智能化方向發(fā)展，具有進(jìn)一步研究價值的內(nèi)容有：構(gòu)建智能三維檢測系統(tǒng)，集成直升機、旋翼機、固定翼飛機等進(jìn)行輸電線路雷達(dá)掃描，測溫、夜間巡視、防止外力等多種檢測工作，建立線路數(shù)字通道，實現(xiàn)數(shù)據(jù)自動分析;建立無人機自動駕駛系統(tǒng)，通過提前規(guī)劃航路或利用無人機航路記憶功能，實現(xiàn)無人機自動巡更，使巡更簡單、安全、高效;實現(xiàn)無人機檢測中缺陷的自動識別技術(shù)。通過圖像識別技術(shù)，實現(xiàn)無人機頭部缺陷的自動識別和圖像的自動分類命名;無人機巡更視頻圖像后處理技術(shù)，結(jié)合桿塔坐標(biāo)，完成了桿塔在圖像中的快速定位，開發(fā)了圖像與二維坐標(biāo)地圖的融合技術(shù)。

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