趙同慶

（鞍鋼集團(tuán)本鋼板材股份有限公司能源管控中心，遼寧 本溪 117000）

1 輸電線路巡視內(nèi)容闡述

巡檢任務(wù)是對(duì)線路本身、輔助設(shè)施、電力設(shè)施以及設(shè)施所處環(huán)境進(jìn)行檢查，清楚掌握檢查范圍內(nèi)傳輸線的具體操作，并發(fā)現(xiàn)和檢查任何可能導(dǎo)致故障的原因，在傳輸線運(yùn)行期間確保線路的穩(wěn)定運(yùn)行。目前，傳輸線的檢查主要包括故障檢查、正常檢查以及特殊檢查。傳統(tǒng)模式下無(wú)論進(jìn)行哪種檢查，都是采用人工地面檢查方式，只有在突發(fā)特殊情況時(shí)才會(huì)進(jìn)行燈塔巡視，這種巡檢模式的應(yīng)用無(wú)法發(fā)揮出最佳的巡檢作用和效果[1]。傳統(tǒng)人工檢查方法的工作效率較低，電力公司很難及時(shí)準(zhǔn)確地確定傳輸線具體的運(yùn)行狀況和條件，這不利于線路保護(hù)，不僅造成人力資源的浪費(fèi)，而且影響輸電線路的安全穩(wěn)定運(yùn)行。

2 輸電線路巡檢現(xiàn)狀

目前，常用的輸電線路巡檢方法主要有人工巡檢、機(jī)器人巡檢、直升機(jī)巡檢以及無(wú)人機(jī)巡檢。其中，人工巡檢只適合小規(guī)模、小范圍的輸電線路巡檢。針對(duì)大面積、大范圍且復(fù)雜的山區(qū)和水域等輸電線路的巡檢，利用人工巡檢需要耗費(fèi)大量人力、物力，同時(shí)存在巡檢盲區(qū)。直升機(jī)巡檢效率高，但是需要投入大量的資金，同時(shí)直升機(jī)技術(shù)比較復(fù)雜，推廣使用存在困難。機(jī)器人巡檢距離短、效率低，同時(shí)只限于桿塔之間。而無(wú)人機(jī)飛機(jī)體積小、成本低、使用方便，加上技術(shù)比較簡(jiǎn)單成熟，而且能夠克服直升機(jī)巡檢、機(jī)器人巡檢以及人工巡檢的缺點(diǎn)，在電力巡檢中逐漸被認(rèn)可[2]。無(wú)人機(jī)是利用無(wú)線電遙控設(shè)備和自備程序控制裝置操縱的不載人飛行器，可以搭載各種監(jiān)測(cè)設(shè)備，如紅外設(shè)備、激光雷達(dá)以及圖像采集設(shè)備等。借助無(wú)人機(jī)上的監(jiān)測(cè)設(shè)備，運(yùn)維人員可以方便地進(jìn)行人工無(wú)法實(shí)現(xiàn)、危險(xiǎn)且重復(fù)性的輸電線路運(yùn)維工作。

3 無(wú)人機(jī)輸電線路巡檢

3.1 無(wú)人機(jī)巡檢過(guò)程

輸電線路的巡檢包括多項(xiàng)工作，為了使輸電線路的巡檢更加規(guī)范，同時(shí)提高巡檢效率，需要在巡檢前根據(jù)規(guī)范、實(shí)際項(xiàng)目的需要以及現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際情況等制訂巡檢流程。無(wú)人機(jī)巡檢作業(yè)流程如圖1所示。

圖1 無(wú)人機(jī)巡檢作業(yè)流程

（1）制定巡檢策略。輸電線路的運(yùn)維管理單位根據(jù)管轄區(qū)域內(nèi)輸電線路上一年的巡檢結(jié)果和上級(jí)單位的任務(wù)安排綜合制訂符合單位需求的運(yùn)檢策略，并細(xì)化到每季度的巡檢策略。

（2）制訂巡檢計(jì)劃。根據(jù)運(yùn)維策略，結(jié)合線路巡檢的情況（缺陷、隱患）制訂合理的巡檢計(jì)劃。

（3）巡檢前期準(zhǔn)備。根據(jù)之前人工巡檢踏勘的線路地形地貌和周圍的環(huán)境，準(zhǔn)備線路、桿塔的臺(tái)賬信息，以備后續(xù)使用。

（4）現(xiàn)場(chǎng)線路巡檢、數(shù)據(jù)處理分析。現(xiàn)場(chǎng)線路巡檢主要包括無(wú)人機(jī)飛行前的準(zhǔn)備和線路巡檢。無(wú)人機(jī)飛行前需要對(duì)無(wú)人機(jī)進(jìn)行檢查、試飛，并確定飛行路線。線路巡檢是無(wú)人機(jī)搭載機(jī)載設(shè)備，按照設(shè)定的飛行路線對(duì)線路重要部位進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。數(shù)據(jù)處理分析主要是對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)、預(yù)處理以及分析。

（5）線路巡檢結(jié)果分析。根據(jù)線路巡檢結(jié)果，對(duì)存在缺陷或隱患的線路重要部位進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)排查，并進(jìn)行消缺處理，對(duì)于存在隱患的部分進(jìn)行線路狀態(tài)評(píng)價(jià)[3-6]。

3.2 輸電線路智能巡檢系統(tǒng)的設(shè)計(jì)要求

傳統(tǒng)檢驗(yàn)方法是檢驗(yàn)人員攜帶紙質(zhì)檢驗(yàn)工作簿，對(duì)設(shè)備進(jìn)行檢驗(yàn)后人工書(shū)寫檢驗(yàn)結(jié)果，巡檢結(jié)束將巡檢記錄冊(cè)匯總到電網(wǎng)中心備案，并根據(jù)故障記錄采取必要的維修措施，這種使用紙質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)檢驗(yàn)工作表的檢驗(yàn)方法成本較高且攜帶不便，同時(shí)容易出現(xiàn)遺漏等人為錯(cuò)誤，不適合信息統(tǒng)計(jì)分析和檢驗(yàn)。利用無(wú)人機(jī)實(shí)現(xiàn)輸電線路智能巡檢可以對(duì)各種輸入信息進(jìn)行整合處理，包括無(wú)人機(jī)姿態(tài)、飛行環(huán)境以及指揮信息等。通過(guò)地面控制命令的集成，無(wú)人機(jī)可以自主飛行并收集有關(guān)輸電線路的信息，完成對(duì)輸電線路的智能巡檢。無(wú)人機(jī)在輸電線路智能巡檢過(guò)程中，既要實(shí)現(xiàn)起降、定軌導(dǎo)航等基本功能，又要實(shí)現(xiàn)定點(diǎn)數(shù)據(jù)采集和自動(dòng)避障，在保障飛行安全的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)智能巡檢[7-10]。

3.3 線路故障的探測(cè)

根據(jù)無(wú)人機(jī)搭載的攝像頭對(duì)線路周圍進(jìn)行拍照，運(yùn)維人員根據(jù)照片判斷分析故障類型和故障的嚴(yán)重程度。由于人工逐個(gè)分辨存在效率低、人為干擾過(guò)多等缺點(diǎn)，因此采用智能深度學(xué)習(xí)方法對(duì)輸電線路圖片進(jìn)行批量識(shí)別，并對(duì)故障進(jìn)行分類。目前使用較為廣泛的主要是基于RetinaNet模型的深度學(xué)習(xí)方法，此方法選取以分類損失函數(shù)為核心特征的金字塔網(wǎng)絡(luò)作為骨干網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行圖像目標(biāo)的自動(dòng)檢測(cè)。相比傳統(tǒng)的一階目標(biāo)檢測(cè)和二階目標(biāo)檢測(cè)模型，此方法在精度和準(zhǔn)確度上都較高。

無(wú)人機(jī)搭載紅外線和紫外線監(jiān)測(cè)設(shè)備，利用紅外線獨(dú)有的優(yōu)勢(shì)監(jiān)測(cè)輸電線路的溫度異常，確定線路的故障點(diǎn)位置。此外，利用紫外線監(jiān)測(cè)輸電線路放電后產(chǎn)生的信號(hào)，以此檢測(cè)線路放電缺陷點(diǎn)故障。

無(wú)人機(jī)搭載激光雷達(dá)設(shè)備對(duì)輸電線路進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，根據(jù)測(cè)區(qū)已有的控制點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)計(jì)算，求得點(diǎn)云數(shù)據(jù)的坐標(biāo)點(diǎn)位置。對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和分類，形成彩色點(diǎn)云，分為高植被、低植被、電力線、桿塔以及地面等多個(gè)類別。

3.4 自主檢查技術(shù)

現(xiàn)有的技術(shù)路徑主要有建模與定位技術(shù)、示教航線學(xué)習(xí)兩種，其中建模與定位技術(shù)通過(guò)三維點(diǎn)云軌跡規(guī)劃實(shí)現(xiàn)無(wú)人機(jī)自主巡檢，而示教航線學(xué)習(xí)是由熟悉輸電線路的巡檢員控制無(wú)人機(jī)對(duì)輸電線路進(jìn)行巡檢。在巡檢過(guò)程中，無(wú)人機(jī)會(huì)記錄準(zhǔn)確航點(diǎn)位置信息，并將其存儲(chǔ)在任務(wù)列表中。當(dāng)下一次執(zhí)行巡檢時(shí)，無(wú)人機(jī)將根據(jù)存儲(chǔ)的信息自動(dòng)完成巡檢任務(wù)。點(diǎn)云采集可以通過(guò)激光雷達(dá)掃描或斜射實(shí)現(xiàn)，激光雷達(dá)掃描技術(shù)具有精度高、全天候、數(shù)據(jù)處理速度快以及采集方式多樣等優(yōu)點(diǎn)。通過(guò)激光雷達(dá)掃描獲取高精度激光點(diǎn)云，構(gòu)建三維地圖模型，提取關(guān)鍵特征空間參數(shù)?；谌S地圖模型的深度學(xué)習(xí)算法用于路線規(guī)劃，可以自動(dòng)選擇正確的航點(diǎn)進(jìn)行復(fù)雜檢查。根據(jù)規(guī)劃軌跡，無(wú)人機(jī)可根據(jù)實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)（Real-Time Kinematic，RTK）定位技術(shù)實(shí)現(xiàn)自主巡檢。

3.5 輸電線路的評(píng)估預(yù)測(cè)

根據(jù)巡檢數(shù)據(jù)分析結(jié)果，由于線路的隱患目標(biāo)點(diǎn)會(huì)對(duì)輸電線路的運(yùn)行狀態(tài)造成安全風(fēng)險(xiǎn)，因此需要對(duì)巡檢后的線路進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估預(yù)測(cè)，主要涉及設(shè)備的健康度、交叉跨越類型以及微氣象因子等。設(shè)備健康度直接引用設(shè)備狀態(tài)評(píng)價(jià)結(jié)果（巡檢數(shù)據(jù)分析結(jié)果），分為正常、注意、異常以及嚴(yán)重4種狀態(tài)；微氣象因子包括氣溫、降水量、風(fēng)速、相對(duì)濕度以及大氣壓強(qiáng)等。根據(jù)設(shè)備健康度和交叉跨越重要性，確定風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估管控級(jí)別為Ⅰ級(jí)、Ⅱ級(jí)、Ⅲ級(jí)以及Ⅳ級(jí)，根據(jù)不同的管控級(jí)別制訂不同的管控措施，可以有力保障輸電線路安全穩(wěn)定運(yùn)行。缺陷隱患整治應(yīng)做到及時(shí)發(fā)現(xiàn)、準(zhǔn)確定級(jí)、立即消缺以及閉環(huán)管控，原則上應(yīng)在規(guī)定時(shí)限內(nèi)完成整治處理或采取必要的措施將隱患影響盡可能降至最低。風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估流程如圖2所示。

圖2 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估流程

4 實(shí)驗(yàn)與分析

輸電線路缺陷無(wú)人機(jī)圖像識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用則是在圖像識(shí)別和智能巡檢分析的視角下對(duì)智能巡檢平臺(tái)進(jìn)行綜合控制，從而滿足輸電線路缺陷分析與處理的需求。無(wú)人機(jī)圖像識(shí)別技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中，可以對(duì)輸電線路缺陷圖像進(jìn)行快速識(shí)別。

為檢驗(yàn)技術(shù)應(yīng)用的水平，采用1 000張無(wú)人機(jī)航拍圖像進(jìn)行識(shí)別處理分析，其中包含20類輸電物體或輸電設(shè)備的圖像，每個(gè)物體有25張有缺陷和25張無(wú)缺陷的圖像。在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，識(shí)別輸電線路缺陷設(shè)備、缺陷類型以及缺陷位置等內(nèi)容。

利用Faster-RCNN的多目標(biāo)物體識(shí)別算法可以對(duì)輸電線路的不同設(shè)備進(jìn)行分類識(shí)別與處理，而且具有識(shí)別精度高、效率高的特征。一張2 400萬(wàn)像素的高清圖片可以通過(guò)NVIDIA TITAN X實(shí)現(xiàn)快速處理，處理時(shí)間約為0.4 s。利用ImageNet完成不同物體的分類識(shí)別，在現(xiàn)有的實(shí)驗(yàn)條件下對(duì)輸電線路的識(shí)別與處理精度為83%。為了實(shí)現(xiàn)缺陷定位，還可以采用深度殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方式對(duì)絕緣子破裂、銷釘缺失等問(wèn)題進(jìn)行識(shí)別，其識(shí)別精度為75%。通過(guò)深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的應(yīng)用，可以提高無(wú)人機(jī)圖像識(shí)別效率和精度，減少人工識(shí)別輸電線路缺陷圖像的工作量，進(jìn)一步提高輸電線路的巡視效率和質(zhì)量。

5 結(jié) 論

無(wú)人機(jī)憑借其輕量便捷、成本低的優(yōu)勢(shì)，在輸電線路巡檢中發(fā)揮著越來(lái)越大的作用，有著廣闊的發(fā)展前景。無(wú)人機(jī)搭載機(jī)載設(shè)備進(jìn)行巡檢節(jié)約了大量的人力、物力，同時(shí)可以應(yīng)用于人工無(wú)法巡檢的線路和危險(xiǎn)線路，為線路的運(yùn)維管理提供了強(qiáng)有力的輔助，推動(dòng)了輸電線路運(yùn)維的智能化發(fā)展。利用無(wú)人機(jī)搭載設(shè)備監(jiān)測(cè)獲取多源海量數(shù)據(jù)，為輸電線路的智能分析提供數(shù)據(jù)支持，促進(jìn)了深度學(xué)習(xí)、人工智能等方法在輸電線路運(yùn)維中的應(yīng)用。