邢華軍

（安徽南瑞繼遠(yuǎn)電網(wǎng)技術(shù)有限公司）

0 引言

輸電線路是現(xiàn)代社會中至關(guān)重要的基礎(chǔ)設(shè)施之一，其穩(wěn)定運行對于保障電力供應(yīng)的連續(xù)性和可靠性具有重要意義。然而，由于輸電線路分布廣泛且長度龐大，傳統(tǒng)的人工巡檢方法存在效率低、覆蓋范圍受限以及安全風(fēng)險較高等問題。為克服以上挑戰(zhàn)，并提升輸電線路巡檢的智能化水平，無人機(jī)技術(shù)從而被廣泛應(yīng)用于該領(lǐng)域當(dāng)中。但從目前的情況來看，無人機(jī)巡檢方式還存在著相關(guān)的問題，比如飛行數(shù)據(jù)很難被采集、智能化水平較低，記錄方式仍然以人工記錄方式為主，間接影響了數(shù)據(jù)的規(guī)范性以及準(zhǔn)確性。因此需要在原有無機(jī)機(jī)技術(shù)的基礎(chǔ)上建立完善的智能管理系統(tǒng)，提升對信息圖像的識別能力，最終有效提升輸電線路的巡檢工作效率。

1 輸電線路無人機(jī)巡檢智能管理技術(shù)原理

輸電線路無人機(jī)巡檢智能管理技術(shù)原理是基于無人機(jī)、圖像處理和數(shù)據(jù)分析等關(guān)鍵技術(shù)的綜合應(yīng)用。其核心目標(biāo)是通過自動化和智能化手段提高輸電線路巡檢效率和準(zhǔn)確性。首先，無人機(jī)作為巡檢工具，具有靈活性和高效性。它可以在復(fù)雜的地形條件下飛行，并且通過搭載各種傳感器（如攝像頭、熱成像儀等）獲取多種類型數(shù)據(jù)。無人機(jī)可以覆蓋大范圍的輸電線路，并且能夠快速獲得高清晰度的圖像和視頻數(shù)據(jù)。其次，圖像處理技術(shù)在無人機(jī)巡檢中起著重要作用。這些技術(shù)包括圖像增強(qiáng)、特征提取、目標(biāo)識別與跟蹤等方面。通過對采集到的圖像進(jìn)行預(yù)處理和優(yōu)化處理，可以提高圖像質(zhì)量并突出線路設(shè)備的特征。然后，利用目標(biāo)識別算法來自動識別輸電線路上可能存在的缺陷或故障（如斷裂導(dǎo)線、傾斜桿塔等），從而實現(xiàn)對問題區(qū)域的準(zhǔn)確定位。最后，在系統(tǒng)級別上，數(shù)據(jù)分析與決策支持成為實現(xiàn)智能管理的關(guān)鍵。通過對大量圖像、視頻和其他傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行有效處理，可以提取有用信息，并與歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行比較分析，以發(fā)現(xiàn)潛在問題或趨勢。同時，結(jié)合地理信息系統(tǒng)（GIS）等技術(shù)，將巡檢結(jié)果與線路數(shù)據(jù)庫進(jìn)行關(guān)聯(lián)，形成全面的線路狀態(tài)記錄和管理。

2 智能管理系統(tǒng)效益及價值分析

輸電線路無人機(jī)巡檢智能管理系統(tǒng)的引入將帶來多方面的效益和重要價值。首先，該系統(tǒng)通過利用無人機(jī)進(jìn)行巡檢工作，能夠顯著降低工作人員所需的時間和資源成本。相較于傳統(tǒng)手動巡檢，無人機(jī)巡檢不需要耗費大量人力物力去登塔、攀爬等危險操作，從而減少了潛在風(fēng)險和事故發(fā)生的可能性。其次，無人機(jī)巡檢智能管理系統(tǒng)采用先進(jìn)的圖像處理技術(shù)和遙感數(shù)據(jù)分析方法，能夠快速、高效地識別出輸電線路存在的異常情況或潛在問題。這種實時監(jiān)測功能有助于及早發(fā)現(xiàn)并解決設(shè)備故障、雜草覆蓋、樹木傾斜等常見問題，在保證供電可靠性的同時減少停電事件發(fā)生頻率。此外，在系統(tǒng)架構(gòu)中加入路徑規(guī)劃和飛行控制算法，可以實現(xiàn)優(yōu)化巡檢路線的自動規(guī)劃，提高巡檢效率和完備性。通過智能管理系統(tǒng)的使用，管理人員可以更好地跟蹤巡檢任務(wù)進(jìn)度、分析數(shù)據(jù)，以及進(jìn)行維護(hù)計劃的制定。這將有助于提高工作效率和決策準(zhǔn)確性，減少了人為因素對輸電線路運行安全帶來的潛在影響［1］。

3 工程概括

以某電力企業(yè)為例。該企業(yè)為進(jìn)一步提高輸電安全性，提高巡檢效率，開發(fā)一套相對完善的無人機(jī)巡檢智能管理系統(tǒng)，該系統(tǒng)主要由無人機(jī)平臺、圖像處理、遙感技術(shù)以及飛行控制算法等幾個模塊所構(gòu)成，通過對該系統(tǒng)的有效應(yīng)用后，從而實現(xiàn)了高效、準(zhǔn)確和安全的輸電線路巡檢。目前該智能管理系統(tǒng)已在實際案例中得到驗證。例如，在一次大規(guī)模雷暴后，該系統(tǒng)迅速部署多架無人機(jī)進(jìn)行巡檢，及時發(fā)現(xiàn)了多處絕緣子串燒和桿塔傾斜等潛在風(fēng)險，提前采取措施防止線路故障事故的發(fā)生?？煽闯鲈撓到y(tǒng)應(yīng)用后，不僅大幅縮短了巡檢時間，還提高了巡檢精度和安全性。

4 輸電線路無人機(jī)巡檢智能管理系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)研究

4.1 系統(tǒng)框架組成

4.1.1 在該系統(tǒng)建立過程中，通常需要提前建立相關(guān)的數(shù)據(jù)模型，利用數(shù)據(jù)模型完成對內(nèi)部資源的共享，同時利用其他相關(guān)軟件，在信息技術(shù)加持下實現(xiàn)多層技術(shù)的有效應(yīng)用。此外在系統(tǒng)框架組成的過程中，需要將各種不同專業(yè)性軟件融合在一起，實現(xiàn)對整體巡檢業(yè)務(wù)的統(tǒng)一規(guī)范性管理，實現(xiàn)系統(tǒng)架構(gòu)組成。具體框架技術(shù)路線組成如圖1所示：

圖1 無人機(jī)巡檢管理系統(tǒng)架構(gòu)圖

4.1.2 模塊組成

組成模塊是輸電線路無人機(jī)巡檢智能管理系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)中的關(guān)鍵部分。在設(shè)計輸電線路無人機(jī)巡檢智能管理系統(tǒng)時，需要考慮以下幾個主要組成模塊，并將其結(jié)合在一個整體框架中，具體模塊組成包括以下幾種。

（1）傳感器模塊：該模塊涉及到選擇和安裝在無人機(jī)上的各種傳感器。典型的傳感器可以包括高分辨率攝像頭、紅外熱像儀、激光測距儀等。這些傳感器用于采集與輸電線路相關(guān)的數(shù)據(jù)，如圖像、溫度、距離等信息。具體設(shè)置內(nèi)容如表1所示。

表1 傳感器數(shù)據(jù)設(shè)置表

（2）圖像處理與識別模塊：該模塊主要使用計算機(jī)視覺技術(shù)對從傳感器獲取的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析。例如，通過圖像處理算法進(jìn)行邊緣檢測、目標(biāo)檢測和特征提取等操作。此外，還可以應(yīng)用深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法來實現(xiàn)自動化識別輸電線路設(shè)備、故障或異常情況。

（3）數(shù)據(jù)存儲與管理模塊：該模塊負(fù)責(zé)有效地存儲和管理從無人機(jī)獲得的大量數(shù)據(jù)。這包括對圖像、傳感器數(shù)據(jù)和其他相關(guān)信息進(jìn)行存儲、索引和查詢等功能。采用適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)庫技術(shù)可以實現(xiàn)高效的數(shù)據(jù)管理，方便進(jìn)一步分析和回溯。

（4）路徑規(guī)劃與飛行控制模塊：無人機(jī)巡檢系統(tǒng)需要具備智能路徑規(guī)劃和飛行控制能力，以確保無人機(jī)安全、高效地完成巡檢任務(wù)。在該模塊中，采用路線規(guī)劃算法確定最佳巡檢路徑，并考慮輸電線路的特殊要求，如避開障礙物、合理利用充電站等。同時，還需設(shè)計飛行控制算法來實現(xiàn)精準(zhǔn)懸停、航跡跟蹤等操作。

（5）用戶界面與決策支持模塊：該模塊涉及到用戶交互界面的設(shè)計和實現(xiàn)，使操作員能夠直觀地監(jiān)視無人機(jī)巡檢過程并做出相應(yīng)決策。例如，在界面上顯示輸電線路狀態(tài)、故障報告或異常情況警示，并提供基于收集數(shù)據(jù)的智能分析結(jié)果和建議。

（6）集成與通信模塊：該模塊是將各個子系統(tǒng)整合起來，并確保彼此之間能夠通信和協(xié)同工作。這包括無人機(jī)與地面控制站之間的實時數(shù)據(jù)傳輸、指令下達(dá)和狀態(tài)反饋等［2］。

4.2 技術(shù)實現(xiàn)

4.2.1 視覺識別及圖像處理技術(shù)

在輸電線路無人機(jī)巡檢過程中，通過搭載攝像頭或其他傳感器設(shè)備，無人機(jī)可以獲取并記錄大量的圖像數(shù)據(jù)。然而，這些原始圖像可能包含噪聲、光照變化等干擾因素，需要進(jìn)行預(yù)處理以改善后續(xù)處理的質(zhì)量。圖像預(yù)處理步驟可以包括去噪、增強(qiáng)對比度、顏色校正等操作。在特征提取以及目標(biāo)檢測方面，視覺識別依賴于從圖像中提取有意義的特征，并將其與已知模式進(jìn)行匹配來實現(xiàn)目標(biāo)物體的自動識別。在輸電線路無人機(jī)巡檢中，特征提取通常涉及邊緣檢測、角點檢測和紋理描述符等算法?；谶@些特征信息，目標(biāo)檢測算法可以定位并識別出輸電線路上的各種元件，如桿塔、導(dǎo)線、絕緣子等。 此外在輸電線路巡檢當(dāng)中，其中關(guān)鍵任務(wù)是檢測并識別可能存在的缺陷和異常情況，如桿塔傾斜、導(dǎo)線斷裂、絕緣子破損等。圖像處理技術(shù)可以用于自動化地分析圖像數(shù)據(jù)，以發(fā)現(xiàn)這些潛在問題。常見的方法包括基于機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)的分類器訓(xùn)練，通過對正常和異常樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)，實現(xiàn)缺陷的自動檢測和分類。最后在巡檢過程中，需要對采集到的圖像進(jìn)行配準(zhǔn)操作，確保不同時間拍攝得到的圖像能夠?qū)R，并提供一致性視角。配準(zhǔn)后的圖像可以用于構(gòu)建三維模型或生成全景圖片，進(jìn)一步輔助巡檢人員進(jìn)行可視化分析和定位故障點。

4.2.2 遙感數(shù)據(jù)處理

遙感數(shù)據(jù)通常通過衛(wèi)星、飛機(jī)或其他傳感器獲取，可以提供大范圍、高分辨率的地理信息。在輸電線路巡檢中，可以利用遙感技術(shù)獲取到影響輸電線路安全和性能的相關(guān)信息，例如樹木覆蓋程度、地形起伏以及線路設(shè)備狀態(tài)等。首先，在遙感數(shù)據(jù)分析與處理方法中，需要對原始遙感影像進(jìn)行預(yù)處理。這包括圖像增強(qiáng)、去噪和圖像配準(zhǔn)等步驟，以確保數(shù)據(jù)質(zhì)量和一致性。然后，針對特定的巡檢需求，需要進(jìn)行目標(biāo)物體的識別和分類。例如，通過使用計算機(jī)視覺技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，可以自動識別并分類出輸電線路上的樹木、雜草或其他障礙物。其次在遙感數(shù)據(jù)分析與處理過程中還需要進(jìn)行地表特征提取。這意味著從原始影像中提取出有用的地理屬性信息。例如，利用數(shù)字高程模型（DEM）可以提取出地形起伏信息，幫助判斷輸電線路的高低點和懸掛情況。通過分析影像中的紋理、光譜特性等，不僅可以建立有效的系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫，同時還可以檢測出線路設(shè)備的損壞或異常。具體系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫設(shè)計內(nèi)容如圖2所示：

圖2 遙感數(shù)據(jù)庫設(shè)計圖

此外，遙感數(shù)據(jù)分析與處理方法還可以結(jié)合其他傳感器數(shù)據(jù)來提高巡檢結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。例如，將無人機(jī)上搭載的熱紅外攝像頭數(shù)據(jù)與可見光圖像進(jìn)行融合分析，可以實現(xiàn)對線路設(shè)備溫度變化和熱點的監(jiān)測［3］。

4.2.3 路徑規(guī)劃與飛行控制算法

路徑規(guī)劃是指確定無人機(jī)巡檢時飛行的最佳路徑，以便盡可能快速地覆蓋并監(jiān)測整個輸電線路。這項工作需要考慮到多種因素，如線路拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、障礙物、環(huán)境條件等。常見路徑規(guī)劃方法包括以下幾種。

（1）圖論算法：利用圖論中的最短路徑算法，如Dijkstra 算法或A*算法，根據(jù)目標(biāo)位置和約束條件計算出無人機(jī)飛行的最優(yōu)路徑。例如在分析巡檢線路中通信站點無線信號覆蓋范圍過程中，以站點為圓心，則覆蓋面積為S=［S1、S2、...，Sn］。其中n表示巡檢路上通信站點數(shù)量，且兩條巡檢線路中的站點數(shù)量相近，之后將分析結(jié)果傳輸?shù)娇刂颇K中。

（2）遺傳算法：通過模擬自然進(jìn)化過程，生成各種候選解并進(jìn)行優(yōu)勝劣汰，逐步搜索到較優(yōu)的路徑方案。具體表示公式為P=Si-（2/π），其中P表示數(shù)據(jù)失誤率，Si表示為超出闕值，一旦預(yù)測誤傳概率超過闕值，需要進(jìn)行重新規(guī)劃。

（3）蟻群算法：基于螞蟻覓食行為原理，模擬螞蟻在尋找最短路徑時釋放信息素并相互交流合作的過程，在不同路徑上選擇概率性更高的方向。

（4）人工勢場法：將輸電線路視為一個二維或三維勢場，無人機(jī)被視為一個物體，在勢場中的受力情況來指導(dǎo)路徑選擇［4］。

飛行控制算法是確保無人機(jī)在巡檢過程中穩(wěn)定、精準(zhǔn)地飛行的關(guān)鍵。這些算法根據(jù)傳感器輸入（如GPS、陀螺儀等）和系統(tǒng)反饋信息，實時計算出無人機(jī)的姿態(tài)調(diào)整和航線控制參數(shù)。常用飛行控制算法包括以下幾種：（1） PID 控制：使用比例（Propor‐tional）、積分（Integral）和微分（Derivative）三個項對誤差進(jìn)行調(diào)節(jié)，以實現(xiàn)快速而穩(wěn)定的無人機(jī)姿態(tài)控制。（2）模型預(yù)測控制：基于數(shù)學(xué)模型對未來狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測，并通過優(yōu)化求解方法確定最佳控制策略。

5 結(jié)束語

綜上所述，本文結(jié)合相關(guān)案例，對輸電線路無人機(jī)巡檢智能管理系統(tǒng)進(jìn)行分析研究。輸電線路無人機(jī)巡檢智能管理系統(tǒng)作為一種創(chuàng)新的技術(shù)解決方案，為傳統(tǒng)輸電線路巡檢帶來了重要的改進(jìn)和提升。通過利用無人機(jī)技術(shù)、路徑規(guī)劃算法和飛行控制算法的結(jié)合，使系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)自動化、高效率和精確性的輸電線路巡檢。因此需要進(jìn)一步重視程度，結(jié)合無人機(jī)巡檢平臺本身存在的特點，對各種數(shù)據(jù)實現(xiàn)歸納整理，提高相關(guān)工作經(jīng)驗，對系統(tǒng)進(jìn)行不斷優(yōu)化，提高輸電線路故障識別能力，為整個檢修過程提供良好支撐。