趙子豐

摘 要：考慮到無人機(jī)在風(fēng)電場巡檢中的應(yīng)用優(yōu)勢及其巡檢路徑設(shè)計的必要性，提出了一種用于風(fēng)電場巡檢的5G無人機(jī)及其路徑設(shè)計。無人機(jī)可利用無人機(jī)平臺搭載測量型可見光相機(jī)、紅外相機(jī)、三維激光雷達(dá)等任務(wù)設(shè)備對風(fēng)機(jī)本體和集電線路進(jìn)行飛行巡檢。采用移動邊緣計算（MEC）算法設(shè)計巡檢方案，使無人機(jī)可以進(jìn)行多架次的風(fēng)電機(jī)組檢測，采用2種傳感數(shù)據(jù)卸載模式，在確保數(shù)據(jù)處理精度的同時，聯(lián)合優(yōu)化無人機(jī)巡檢航跡與計算操作，縮短巡檢時間。同時考慮到風(fēng)力的影響，設(shè)計了一種低復(fù)雜度的小波變換例行巡視航跡和無人機(jī)調(diào)度方法，通過尋找最優(yōu)卸貨軌跡和計算卸貨參數(shù)，得到最優(yōu)巡檢方案。

關(guān)鍵詞：風(fēng)電場；無人機(jī)；5G技術(shù)；巡檢路徑

中圖分類號：TM63

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號：1001-5922（2023）07-0184-05

5G unmanned aerial vehicle inspection technology and path optimization design for wind farms

ZHAO Zifeng

（Datang （Inner Mongolia） Energy Development

Co.，Ltd.，Mengdong Renewable Power Business Division

）

Abstract：Considering the application advantages of Unmanned Aerial Vehicle （UAV） in wind farm inspection and the necessity of patrol path design，a 5G UAV for wind farm inspection and its path design were proposed.The UAV can use the UAV platform with measuring visible light camera，infrared camera，three-dimensional lidar and other mission equipment to inspect the fan body and power collection line.The mobile edge computing （MEC） algorithm was used to design the inspection scheme，so that the UAV could carry out multi-sorties of wind turbine inspection.Two sensing data unloading modes were adopted to ensure the accuracy of data processing，and at the same time，the UAV patrol track and calculation operation were jointly optimized to shorten the inspection time.In addition，considering the influence of wind power，a low-complexity wavelet transform routine inspection track and UAV scheduling method was designed，and the optimal inspection scheme was obtained by finding the optimal unloading trajectory and calculating the unloading parameters.

Key words：wind farm;UAV;5G technology;inspection path

我國風(fēng)能資源極為豐富，僅陸地的可用風(fēng)能儲量就達(dá)到2.53億kW。依據(jù)國家能源局統(tǒng)計數(shù)據(jù)表明，我國風(fēng)電并網(wǎng)裝機(jī)容量突破3億kW，連續(xù)12年穩(wěn)居全球第一［1］。葉片是風(fēng)電機(jī)組中最關(guān)鍵的部件之一，風(fēng)機(jī)對風(fēng)能的利用能力與風(fēng)葉的氣動效率密切相關(guān)［2-3］。然而，在風(fēng)機(jī)運(yùn)行的過程中，葉片線速度極高，其表層易被風(fēng)砂磨損，產(chǎn)生劃痕、裂隙等，尤其是葉尖更容易出現(xiàn)前緣碎裂的情況［4］。陸地風(fēng)電廠普遍建于高海拔地區(qū)，晝夜溫差大，使得風(fēng)葉材料性能變差，在應(yīng)力作用下可能出現(xiàn)破損［5］。另外，長期工作的風(fēng)葉表面會出現(xiàn)防護(hù)膠衣磨損的現(xiàn)象，膠衣脫落后可能出現(xiàn)砂眼，進(jìn)一步產(chǎn)生通腔造成葉片積水。這些葉片缺陷會導(dǎo)致風(fēng)葉阻力增大、發(fā)電效率下降、抗雷擊性能變差，甚至可能出現(xiàn)葉片損毀事故，造成巨大安全隱患和經(jīng)濟(jì)損失［6］。因此，通過各種巡檢手段，盡早發(fā)現(xiàn)和修復(fù)葉片缺陷，是保證風(fēng)電廠穩(wěn)定運(yùn)行的重要工作。

傳統(tǒng)的風(fēng)電機(jī)組葉片檢測方法主要是通過在風(fēng)電機(jī)組上安裝各種傳感器來實(shí)現(xiàn)的，隨著傳感器壽命的縮短，傳感器網(wǎng)絡(luò)可能會出現(xiàn)檢測錯誤或操作故障，難以識別。同時，海量傳感器數(shù)據(jù)的出現(xiàn)也對監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)與控制中心之間通信鏈路的可靠性提出了更高的要求［7］。最近，部署無人駕駛飛行器（UAV）自動檢測風(fēng)力機(jī)葉片已成為提高檢測效率的一種前景良好的解決方案［8］。文獻(xiàn)［9］考慮到風(fēng)電場風(fēng)機(jī)葉片人工檢測工作量大以及檢測效率低的問題，提出了一種基于無人機(jī)圖像的缺陷自動化檢測系統(tǒng)，有效提高了風(fēng)機(jī)葉片的巡檢效率。文獻(xiàn)［10］提出了基于無人機(jī)機(jī)器視覺的風(fēng)力機(jī)葉片損傷診斷方法，采用L-AlexNet深度學(xué)習(xí)框架，針對風(fēng)力機(jī)葉片表面圖像進(jìn)行訓(xùn)練，其診斷平均準(zhǔn)確率高達(dá)97.03%。文獻(xiàn)［11］提出了一種用于智能電網(wǎng)風(fēng)電場自動監(jiān)測的EDGE智能無人機(jī)，通過控制渦輪的偏航角來優(yōu)化汽輪機(jī)的發(fā)電、預(yù)測風(fēng)速、風(fēng)向等風(fēng)向，在實(shí)際應(yīng)用中取得了良好的效果。

綜上，相關(guān)學(xué)者研究已經(jīng)證明了無人機(jī)在風(fēng)電場巡檢中的應(yīng)用價值，然而針對無人機(jī)巡檢路徑的研究，發(fā)現(xiàn)已有研究大多只考慮了任務(wù)完成時間、能耗或單次出動的能效，研究局限性較強(qiáng)。據(jù)此，探討了用于風(fēng)電場巡檢的5G無人機(jī)及其路徑設(shè)計，并將巡檢路徑設(shè)計目標(biāo)定為最小化無人機(jī)在多架次中的總完成時間，在設(shè)計中充分考慮到了任務(wù)完成時間和每次出動的能量消耗之間的平衡，以優(yōu)化巡檢設(shè)計。

1 建設(shè)目標(biāo)

本項目將綜合國內(nèi)無人機(jī)自主巡檢、風(fēng)電場AI智能巡檢的理論研究成果和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，結(jié)合無人機(jī)自主巡航相關(guān)作業(yè)流程的實(shí)際要求、作業(yè)習(xí)慣和專用器具等實(shí)際情況，針對風(fēng)電場無人機(jī)自主巡航任務(wù)的具體需求進(jìn)行定制開發(fā)。本項目將通過融合高清地形、高清影像以及葉片、風(fēng)機(jī)、桿塔、線路等關(guān)鍵部位的激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)，真實(shí)再現(xiàn)風(fēng)機(jī)及風(fēng)場供電環(huán)境三維運(yùn)行場景，同時結(jié)合5G通信技術(shù)應(yīng)用，建立三維可視化無人機(jī)風(fēng)電場自動化巡檢系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)無人機(jī)作業(yè)動態(tài)遠(yuǎn)程監(jiān)控。

（1）實(shí)現(xiàn)風(fēng)機(jī)檢測及維護(hù)工作的信息化業(yè)務(wù)覆蓋，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)流程化、管理工作的標(biāo)準(zhǔn)化;

（2）通過風(fēng)電場無人機(jī)自動化巡檢系統(tǒng)，將檢測、數(shù)據(jù)處理、故障識別、故障跟蹤等細(xì)分業(yè)務(wù)全覆蓋，實(shí)現(xiàn)故障缺陷數(shù)據(jù)的全生命周期管理，實(shí)現(xiàn)運(yùn)維監(jiān)測到設(shè)備維護(hù)業(yè)務(wù)的信息流程化、管理模式的標(biāo)準(zhǔn)化。從而解決了傳統(tǒng)模式數(shù)據(jù)管理凌亂，統(tǒng)計分析困難、工作量大、工作效率低下的問題;

（3）加強(qiáng)風(fēng)機(jī)故障識別、故障管理工作效率，實(shí)現(xiàn)風(fēng)機(jī)檢測數(shù)據(jù)處理的可視化和智能化，為風(fēng)機(jī)檢修業(yè)務(wù)的深化應(yīng)用提供支撐;

（4）通過風(fēng)電場無人機(jī)自動化巡檢系提供人工故障判別、機(jī)器自動判別，可視化故障統(tǒng)計分析等高級應(yīng)用，為后續(xù)風(fēng)機(jī)監(jiān)測與設(shè)備檢修維護(hù)的深化應(yīng)用提供軟件平臺支持。例如檢修業(yè)務(wù)需要通過風(fēng)電場無人機(jī)自動化巡檢系提供現(xiàn)場風(fēng)機(jī)故障視頻、需要提供現(xiàn)場缺陷描述、現(xiàn)場三維場景及地形、缺陷風(fēng)機(jī)空間信息等，從而制定檢修計劃、檢修工單；

（5）形成風(fēng)機(jī)檢測數(shù)據(jù)中心，為風(fēng)電發(fā)電相關(guān)業(yè)務(wù)提供數(shù)據(jù)共享和服務(wù)支撐。通過風(fēng)機(jī)監(jiān)測數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)的建設(shè)，形成風(fēng)機(jī)檢修數(shù)據(jù)中心，通過應(yīng)用集成為公司其他相關(guān)業(yè)務(wù)系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)共享和服務(wù)支撐。例如基建和規(guī)劃業(yè)務(wù)需要通過風(fēng)電場無人機(jī)自動化巡檢系提供歷年風(fēng)機(jī)葉片故障統(tǒng)計、故障分類分布情況。通過將通過風(fēng)電場無人機(jī)自動化巡檢系與各類業(yè)務(wù)系統(tǒng)縱向、橫向集成，實(shí)現(xiàn)公司各系統(tǒng)信息互補(bǔ)、業(yè)務(wù)協(xié)同，提升公司整體信息化應(yīng)用水平。

2 風(fēng)電場5G無人機(jī)巡檢技術(shù)

2.1 無人機(jī)巡檢技術(shù)

基于5G+無人機(jī)技術(shù)的風(fēng)機(jī)葉片、塔筒與風(fēng)場集電線路自主巡檢與AI智能識別定位技術(shù)，是指利用無人機(jī)平臺搭載測量型可見光相機(jī)、紅外相機(jī)、三維激光雷達(dá)等任務(wù)設(shè)備對風(fēng)機(jī)本體和集電線路進(jìn)行飛行巡檢，無人機(jī)起飛后自動計算風(fēng)電機(jī)組的朝向和塔筒高度，并通過北斗/GPS雙重定位，自動尋找風(fēng)電機(jī)組輪轂導(dǎo)流罩的中心點(diǎn)。起始點(diǎn)確認(rèn)后，無人機(jī)按照規(guī)劃的路徑進(jìn)行葉片圖像自動采集。無人機(jī)能夠?qū)崿F(xiàn)自主飛行，自主獲取巡檢數(shù)據(jù)，并通過5G專網(wǎng)將巡檢數(shù)據(jù)傳回云平臺。云平臺則是通過基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的缺陷自動檢測后，按照巡檢作業(yè)要求進(jìn)行數(shù)據(jù)處理、分析，形成巡檢報告。

這種巡檢方式以無人機(jī)裝備本身的控制程序?yàn)橹?，輔以無線遙控，高效采集用于隱患和故障檢測的無人機(jī)數(shù)據(jù)。結(jié)合人工智能與大數(shù)據(jù)分析技術(shù)可以對無人機(jī)獲取的巡檢數(shù)據(jù)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)輔助診斷，對設(shè)備隱患進(jìn)行量化分析和測量，最終生成指導(dǎo)運(yùn)維人員工作的巡檢報告，并通過可視化運(yùn)維數(shù)據(jù)管理風(fēng)機(jī)葉片和集電線路完整生命周期內(nèi)的故障和隱患信息。

第5代移動通信（5G通信）技術(shù)的日益成熟，因具有高寬帶、低時延、低功耗等優(yōu)勢，收到各行各業(yè)青睞，也將廣泛的與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進(jìn)行深度融合［12-13］。5G無人機(jī)的使用不僅使風(fēng)電場風(fēng)機(jī)及集電線路巡檢速度的大幅度提升，還有效解決了自然條件的局限問題，實(shí)現(xiàn)了不同任務(wù)、不同組合的優(yōu)化運(yùn)行的不同操作機(jī)制，優(yōu)化了5G無人機(jī)在風(fēng)電場巡檢方面的應(yīng)用效果。無人機(jī)巡線提高了風(fēng)電場維護(hù)和檢修的速度和效率，使許多工作能在完全帶電的環(huán)境下迅速完成，確保了用電安全。5G技術(shù)有很多的優(yōu)勢，包括通信速度快、通信靈活、智能性能高、兼容性好，最重要的是費(fèi)用較低，且提供增值服務(wù)。此外，它能夠快速地提供大量的信息，能夠不受距離限制、流暢地傳輸視頻。

2.2 無人機(jī)巡檢模型

無人機(jī)的任務(wù)是探測風(fēng)電場中的N個風(fēng)力發(fā)電機(jī)（WTs）。由于電池容量有限，無人機(jī)需要K架次才能完成對風(fēng)電場的探測。N架無人機(jī)和K架次的集合表示為N=［1，2，…，N］和K=［1，2…，K］。每一次飛行包括飛行、探測、卸載和裝填過程，離開TS后，無人機(jī)按預(yù)定航線飛往WTs。當(dāng)?shù)竭_(dá)風(fēng)力發(fā)電機(jī)（WT）時，無人機(jī)開始WT檢測過程。通過高清攝像機(jī)拍攝圖像或視頻，無人機(jī)可以獲得WT部件，特別是葉片的表面狀況。無人機(jī)檢測后，需要通過無人機(jī)本地計算或計算卸載的方式對傳感數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。根據(jù)卸載能耗，無人機(jī)可以選擇通過5G專網(wǎng)將數(shù)據(jù)卸載到云平臺，考慮到數(shù)據(jù)的時效性，所有數(shù)據(jù)均需要在下一次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的缺陷自動檢測之前處理完成。在處理好收集到的傳感數(shù)據(jù)以后，無人機(jī)將飛行到下一個WT，并開始檢測過程。當(dāng)這次飛行中的所有WTs都被檢測到后，無人機(jī)返回系統(tǒng)中心進(jìn)行充電。充電后，無人機(jī)將開始檢測下一架次，并完成例行檢查，直到檢測到風(fēng)電場中的所有WTs。

為了獲得檢測軌跡，還需要確定第一個檢測WT和最后一個檢測WT，通過減去最后一個WT到第一個WT的能量消耗，加上系統(tǒng)中心到第一個WT和最后一個WT到系統(tǒng)中心的能量消耗，可以得到不同WT組合下的能量消耗。然后，通過比較不同WT組合的能量消耗，可以確定第一個和最后一個WT。對于給定的每次探測軌跡，隨著每日風(fēng)力的變化，不同的無人機(jī)調(diào)度也會影響飛行能耗。一般來說，風(fēng)的變化有一定的規(guī)律性，即早晚風(fēng)強(qiáng)，中午風(fēng)弱。通過將風(fēng)速與每架次的能耗進(jìn)行匹配，例如在風(fēng)速較高的時刻調(diào)度較低的飛行能耗組，可以實(shí)現(xiàn)無人機(jī)調(diào)度。在WT分組過程中，外部架次可以選擇最合適的組合，而內(nèi)部架次可能有一些相對較遠(yuǎn)的WTs，即次優(yōu)選擇。因此，在此過程中將重新安排交叉組，然后從現(xiàn)有組中分離出具有交叉的WTs，并將它們重新排列到交叉組中。當(dāng)所有組之間沒有交叉時，進(jìn)一步采用分裂和重新排列的方法來優(yōu)化更高風(fēng)速時刻的組。

4 結(jié)語

研究提出了一種用于風(fēng)電場巡檢的5G無人機(jī)及其路徑設(shè)計，該系統(tǒng)借助服務(wù)器和衛(wèi)星對無人機(jī)進(jìn)行檢測和傳感數(shù)據(jù)處理。為了保證處理后的傳感數(shù)據(jù)的有效性，最大限度地縮短風(fēng)電場的檢測完成時間，對UAV軌跡和計算卸載進(jìn)行了聯(lián)合優(yōu)化，特別考慮了風(fēng)對軌跡規(guī)劃的影響?？紤]到探測軌跡規(guī)劃和計算過程優(yōu)化的時間尺度不同，提出了2種優(yōu)化方法，并將探測軌跡規(guī)劃問題分解為飛行速度和運(yùn)動方向，并分別求解，從而得到最優(yōu)巡檢路徑。

【參考文獻(xiàn)】

［1］ 汪楊凱，曾宏宇，趙然，等.基于航線

自主規(guī)劃的變電站無人機(jī)巡檢［J］.粘接，2021.48（12）：173-177.

［2］ 朱瑞，黃輝秀，于永峰，等.基于阻尼影響的風(fēng)電葉片疲勞測試加載位置優(yōu)化［J］.復(fù)合材料科學(xué)與工程，2020（8）：5-7.

［3］ 張明明，廖猜猜，張磊，等.復(fù)雜地形條件下大型風(fēng)電葉片先進(jìn)設(shè)計技術(shù)研究［J］.中國科學(xué)：技術(shù)科學(xué)，2020，50（10）：13-15.

［4］ 張則榮，韓桐桐，李影.基于應(yīng)變模態(tài)的風(fēng)機(jī)葉片損傷診斷研究［J］.可再生能源，2021，39（3）：6-8.

［5］ 陳飛.南方區(qū)域高海拔山地風(fēng)電場戶外設(shè)備凝露r成因及防范［J］.廣西電業(yè)，2018（5）：3-9.

［6］ 康爽，陳長征，周勃，等.基于溫度閾值風(fēng)電葉片缺陷識別的紅外檢測研究［J］.太陽能學(xué)報，2020，41（8）：5-9.

［7］ 鄔春明，楊繼紅.基于ZigBee的風(fēng)電機(jī)組振動故障監(jiān)測系統(tǒng)設(shè)計［J］.電子器件，2017，40（3）：6-10.

［8］ LONG W，ZHANG Z .Automatic detection of wind turbine blade surface cracks based on UAV-taken Images［J］.IEEE Transactions on Industrial Electronics，2017，64（9）：7293-7303.

［9］ 趙春溢，郭洪濤，郭濤，等.一種風(fēng)機(jī)葉片圖像采集及缺陷檢測系統(tǒng)［J］.紅外技術(shù)，2020，42（12）：8-12.

［10］ 趙肖懿，董朝軼，周鵬，等.基于無人機(jī)機(jī)器視覺的風(fēng)力機(jī)葉片損傷診斷研究［J］.太陽能學(xué)報，2021，42（7）：8-11.

［11］ CHUNG H M，MAHARJAN S，ZHANG Y，et al.Edge Intelligence Empowered UAVs for Automated Wind Farm Monitoring in Smart Grids［J］.IEEE，2020，（9）：1162-1168.

［12］ 黃彥欽，余浩，尹鈞毅，等.電力物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)傳輸方案：現(xiàn)狀與基于5G技術(shù)的展望［J］.電工技術(shù)學(xué)報，2021，36（17）：13-16.

［13］ 袁楓.5G移動通信在電力通信中的運(yùn)用與關(guān)鍵技術(shù)探究［J］.變壓器，2020，57（4）：1-5.

［14］ ZHANG S，ZHANG H，DI B，et al.Cellular Cooperative Unmanned Aerial Vehicle Networks With Sense-and-Send Protocol［J］.IEEE Internet of Things Journal，2018，PP（99）：1-4.

［15］ ZENG Y，XU J，ZHANG R .Energy Minimization for Wireless Communication with Rotary-Wing UAV［J］.IEEE Transactions on Wireless Communications，2018，18（4）：2329-2345.