宋祥斌,劉春雷,李 冰,房文軒

河北大唐國際新能源有限公司,河北 承德 067000

0 引言

隨著科技的不斷發(fā)展,無人機和無人船/艇等無人系統(tǒng)已經(jīng)成為許多領(lǐng)域的重要工具[1],風(fēng)電場無人值守巡檢系統(tǒng)對于提高風(fēng)電設(shè)備的運行效率、降低運維成本、提升電力生產(chǎn)的經(jīng)濟(jì)效益具有重要意義[2]。目前,國內(nèi)外許多企業(yè)都在積極探索和研發(fā)風(fēng)電場無人值守巡檢系統(tǒng)。歐洲一些國家也開始采用無人機巡檢技術(shù)對海上風(fēng)電場進(jìn)行巡檢[3]。風(fēng)電場無人值守巡檢系統(tǒng)是一種利用無人機、無人船等設(shè)備的無人巡檢系統(tǒng),可以對海上風(fēng)電設(shè)備進(jìn)行遠(yuǎn)程、高效、智能的巡檢[4],該系統(tǒng)主要借助高精度GPS、北斗等衛(wèi)星定位系統(tǒng)實現(xiàn)遠(yuǎn)程調(diào)度和控制,搭載不同的任務(wù)載荷,如高清相機、激光雷達(dá)、溫度傳感器等[5],以完成對風(fēng)電機組葉片、水下風(fēng)電樁基等關(guān)鍵部位的巡檢任務(wù)。

風(fēng)電場無人值守巡檢系統(tǒng)的應(yīng)用場景較豐富,其一,可以通過圖像處理技術(shù)對葉片表面的損傷進(jìn)行檢測和評估,及時發(fā)現(xiàn)并修復(fù)葉片表面的裂紋、侵蝕等損傷,避免因葉片故障而引起的風(fēng)電場停機損失[6];其二,可以利用無人機搭載的聲納等任務(wù)載荷對風(fēng)電場樁基進(jìn)行檢測和評估,及時修復(fù)樁基表面的損傷,確保風(fēng)電場的運行安全性[7];其三,可以利用無人機搭載的溫度傳感器、風(fēng)速計等任務(wù)載荷進(jìn)行氣象觀測,提供準(zhǔn)確的氣象數(shù)據(jù)支持,幫助風(fēng)電場提前做好發(fā)電計劃,預(yù)防自然災(zāi)害;其四,利用靈活的無人機等設(shè)備采集風(fēng)電場運行參數(shù),進(jìn)行安全分析[8],保證風(fēng)電場的運行效率。

相關(guān)研究人員針對上述風(fēng)電場無人值守巡檢系統(tǒng)應(yīng)用場景設(shè)計了幾種常規(guī)的無人值守巡檢系統(tǒng),但大多數(shù)巡檢系統(tǒng)的巡檢效果較差,易受巡檢指令初始化作用影響,導(dǎo)致巡檢任務(wù)執(zhí)行異常,不符合巡檢要求。因此,本文基于邊緣計算融合智能圖像識別設(shè)計了一種全新的風(fēng)電場無人值守巡檢系統(tǒng),以有效提升巡檢系統(tǒng)的巡檢效果。

1 硬件設(shè)計

根據(jù)風(fēng)電場無人值守巡檢要求,本文設(shè)計了風(fēng)電場無人值守巡檢架構(gòu),如圖1所示。

圖1 風(fēng)電場無人值守巡檢架構(gòu)

由圖1可知,該風(fēng)電場無人值守架構(gòu)主要由集控層、基站層、終端層組成,利用管理服務(wù)器處理巡檢指令,整體性能良好。

1.1 TABLE旋翼無人機

在風(fēng)電場無人值守巡檢過程中,需要采集全角度關(guān)鍵巡檢信息,拍攝高清的巡檢圖像,提高巡檢識別精度,該過程需要高性能無人機作支持。因此,本文選取TABLE旋翼無人機作為系統(tǒng)的核心巡檢圖像采集硬件。該旋翼無人機的靈活性較強,可以快速完成起降任務(wù),實現(xiàn)長距離續(xù)航,不僅如此,其在巡檢過程中無需專門的彈射設(shè)備,隨時可以起飛[9],整體的巡檢成本較低。在巡檢任務(wù)執(zhí)行前,該旋翼無人機可以快速規(guī)劃巡檢路徑,調(diào)整巡檢姿態(tài),提供完整的巡檢素材。TABLE旋翼無人機的發(fā)動機可靠性較強,存在開放性端口,降低了軟硬件調(diào)試難度,該無人機的參數(shù)如表1所示。

表1 TABLE旋翼無人機參數(shù)

由表1可知,該旋翼無人機的重量較輕,利用空氣動力學(xué)原理保證了低空自由落體的安全性,除此之外,其使用碳纖維材質(zhì),抗風(fēng)能力較強,可以搭載高清的巡檢相機,滿足巡檢系統(tǒng)的巡檢可靠性。

1.2 SNOY荷載云臺光學(xué)相機

在風(fēng)電場無人機葉片巡檢的過程中,受無人機前進(jìn)、后退等操作影響,可能會出現(xiàn)傾斜問題,造成拍攝畫面模糊,降低巡檢效率,為了保證巡檢拍攝的可靠性,本文選取SNOY作為荷載云臺光學(xué)相機。SNOY荷載云臺光學(xué)相機屬于30倍光學(xué)變焦相機[10],支持4K記錄,同時采用高精度FOC編碼器控制穩(wěn)定性,該荷載云臺相機的組成示意圖如圖2所示。

圖2 荷載云臺光學(xué)相機組成示意圖

由圖2可知,SNOY荷載云臺光學(xué)相機具有增穩(wěn)性能,可以測量物體多軸姿態(tài),保證相機處于水平位置,在巡檢過程中,該云臺光學(xué)相機可以預(yù)設(shè)姿態(tài)位置,利用主控制器計算偏離角度,避免出現(xiàn)航拍失穩(wěn)問題。

2 軟件設(shè)計

2.1 生成風(fēng)電場無人值守智能巡檢流程

在風(fēng)電場無人值守巡檢前需要預(yù)先規(guī)劃有效的巡檢流程,無需將風(fēng)電機組停運即可生成有效的巡檢路線,基于此,本文設(shè)計了風(fēng)電場無人值守智能巡檢流程,如圖3所示。

圖3 風(fēng)電場無人值守智能巡檢流程

由圖3可知,根據(jù)上述的風(fēng)電場無人值守智能巡檢流程,選取NVIDIA TX2作為巡檢信息核心處理程序,通過Mavros發(fā)送巡檢指令,此時可以計算巡檢動力學(xué)矢量Fsum,如下所示。

(1)

式中：m代表升力參數(shù),dv代表巡檢無人機力矩,dt代表剛體運動受力。根據(jù)上述的巡檢動力學(xué)矢量可以判斷巡檢干擾合力,生成的動態(tài)巡檢函數(shù)Msum如下所示。

(2)

式中：J代表角運動力矩,此時可以進(jìn)行歸一化處理,得到的巡檢動力學(xué)合勢場U(X),如下所示。

U(X)=Uatt(X)+Urep(X)

(3)

式中：Uatt(X)代表初始巡檢執(zhí)行位置,Urep(X)代表最終巡檢執(zhí)行位置。使用上述的智能巡檢指令可以快速判斷巡檢方位信息,執(zhí)行巡檢條件算法,提高巡檢效率。

2.2 基于邊緣計算融合智能圖像設(shè)計異常監(jiān)控算法

當(dāng)風(fēng)電場風(fēng)機出現(xiàn)異常故障時,其聲信號會發(fā)生一定的改變。因此,本文基于邊緣計算融合圖像識別設(shè)計了風(fēng)機異常監(jiān)控算法,首先需要劃分風(fēng)機頻率頻帶fBPFI,關(guān)系式如下所示。

(4)

式中：fn代表風(fēng)機轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)動頻率,d代表風(fēng)機滾動體直徑,D代表風(fēng)機軸承直徑,cosφ代表風(fēng)機接觸角,z代表風(fēng)機滾動體數(shù)量。不同自頻帶的關(guān)系頻率不同,可以將其轉(zhuǎn)化為聲壓級,此時的異常風(fēng)機頻譜Q如下所示。

Q=S×sinΦ

(5)

公中：S代表風(fēng)機初始狀態(tài)下的運行頻率,Φ代表風(fēng)機異常運行夾角。為了降低外界干擾對異常監(jiān)測造成的影響,本文預(yù)先進(jìn)行了信號濾波處理,處理式s(k)如下所示。

s(k)=f(k)+εe(k),k=0,1,…,n-1

(6)

式中：f(k)代表原始風(fēng)機信號,ε代表風(fēng)機異常識別噪聲強度,e(k)代表白噪聲。圖形識別是無人值守巡檢系統(tǒng)的核心功能,該功能可以對視頻監(jiān)控采集的圖像進(jìn)行智能分析,判斷設(shè)備的跑冒滴漏、異物遮擋、銹蝕、溫升過高、自動除霧等異?，F(xiàn)象,本文設(shè)計的算法根據(jù)邊緣計算重組原則設(shè)計了風(fēng)機異常識別約束條件ABS,如下所示。

ABS=CL

(7)

式中：C代表異常轉(zhuǎn)動系數(shù),L代表均一化重組參考值。在無人值守巡檢系統(tǒng)運行的過程中,需要對現(xiàn)有算法模型進(jìn)行再訓(xùn)練不斷學(xué)習(xí),提高準(zhǔn)確率,因此,本文設(shè)計的異常監(jiān)控算法根據(jù)圖形識別及AI自定義功能,進(jìn)行了優(yōu)化,優(yōu)化后的異常監(jiān)控算法W如下所示。

(8)

式中：x代表風(fēng)機隨機異常擾動,xi代表監(jiān)測閾值。利用該算法,運維人員可自定義進(jìn)行模型訓(xùn)練以提升現(xiàn)有軟件系統(tǒng)與實際匹配度。除此之外,該算法還能為巡檢任務(wù)查詢、巡檢報告、任務(wù)統(tǒng)計、告警信息查詢、告警分級、告警圖像查詢等提供支持,實時推送告警信息,擴(kuò)展后續(xù)的支持功能。在實際巡檢過程中,可以根據(jù)上述算法進(jìn)行計算,獲取數(shù)據(jù)差異性,修正發(fā)現(xiàn)的巡檢問題,實現(xiàn)巡檢數(shù)據(jù)的循環(huán)利用。使用上述設(shè)計的圖形識別及AI優(yōu)化邊緣算法可以大幅度降低巡檢環(huán)境干擾,提高風(fēng)電場無人巡檢結(jié)果的可靠性。

3 系統(tǒng)測試

為了驗證設(shè)計的基于邊緣計算融合智能圖像識別的風(fēng)電場無人值守巡檢系統(tǒng)的實際巡檢性能,本文選取了可靠的測試平臺,進(jìn)行了系統(tǒng)測試。

3.1 測試準(zhǔn)備

根據(jù)風(fēng)電場無人值守巡檢系統(tǒng)測試要求,本文選取TETR/BOT平臺作為測試平臺,該平臺使用B/S架構(gòu),可以根據(jù)測試環(huán)境變化接入不同的服務(wù)器端,降低巡檢測試難度。不僅如此,該測試平臺使用MyEclipse 10進(jìn)行了測試開發(fā),使用Java設(shè)計了MVC測試模式,生成Struts測試框架,處理Action業(yè)務(wù)邏輯。待試驗環(huán)境配置完畢后,可以根據(jù)不同設(shè)備的常見缺陷制定巡檢任務(wù)書,預(yù)設(shè)系統(tǒng)測試用例,此時測試平臺的連接示意圖如圖4所示。

圖4 測試平臺連接示意圖

由圖4可知,巡檢測試平臺主要與測試動力識別中心、無線通信中心等相連,在測試時需要根據(jù)預(yù)設(shè)的巡檢測試流程輸入正確的測試用例,有效判斷設(shè)計系統(tǒng)的實際巡檢狀態(tài)。

本文選取雁飛嶺風(fēng)電場作為測試研究區(qū)域,并在該研究區(qū)域搭建了集控中心智能化、數(shù)字化平臺,調(diào)試并接入整合原有場站側(cè)開關(guān)柜溫度監(jiān)測系統(tǒng)GIS、SF6微水及局放監(jiān)測系統(tǒng)、主變油色譜監(jiān)測系統(tǒng)、消防系統(tǒng)、門禁系統(tǒng)、箱變在線監(jiān)測系統(tǒng)、風(fēng)機振動監(jiān)測系統(tǒng)、無人機智能巡檢、兩票系統(tǒng)和站內(nèi)已有攝像頭等相關(guān)信息,并與安全生產(chǎn)管控平臺其他系統(tǒng)進(jìn)行聯(lián)動,實現(xiàn)智能巡檢功能,同時通過手機app端輸出巡檢報告,獲取最終的系統(tǒng)測試結(jié)果。

3.2 測試結(jié)果與討論

經(jīng)過測試準(zhǔn)備,可以進(jìn)行風(fēng)電場無人值守巡檢系統(tǒng)性能測試,即調(diào)整初始的測試環(huán)境,在選取的風(fēng)電場研究區(qū)域運行本文設(shè)計的基于邊緣計算融合智能圖像識別的風(fēng)電場無人值守巡檢系統(tǒng),對該研究區(qū)域的不同巡檢內(nèi)容進(jìn)行巡檢,得到的系統(tǒng)測試結(jié)果如表2所示。

表2 系統(tǒng)測試結(jié)果

由表2可知,本文設(shè)計的基于邊緣計算融合智能圖像識別的風(fēng)電場無人值守巡檢系統(tǒng)可以順利執(zhí)行不同的巡檢任務(wù),整體執(zhí)行流暢性較高,不存在執(zhí)行卡頓。上述測試結(jié)果證明：本文設(shè)計的風(fēng)電場無人值守巡檢系統(tǒng)的性能良好,具有可靠性,有一定的應(yīng)用價值。

4 結(jié)束語

風(fēng)電是一種清潔、可再生能源,在各個領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。近年來,我國風(fēng)電場的規(guī)模逐漸擴(kuò)大。風(fēng)電場內(nèi)部設(shè)備組成的復(fù)雜度越來越高,極容易出現(xiàn)嚴(yán)重的安全事故,造成經(jīng)濟(jì)損失。因此,進(jìn)行風(fēng)電場巡檢非常重要。人工巡檢的局限性較高,錯漏明顯,針對該問題,本文基于邊緣計算融合智能圖像識別設(shè)計了一種全新的風(fēng)電場無人值守巡檢系統(tǒng)。系統(tǒng)測試結(jié)果表明：設(shè)計的無人值守巡檢系統(tǒng)的巡檢效果較好,具有可靠性,有一定的推廣應(yīng)用價值。