无人机在输电线路巡检中的应用

于大超

【摘 要】随着电网规模持续稳定增大，对电网的供电可靠性提出了更高的要求。无人机巡检作为创新发展的重要一环，已经在电力系统得到推广应用，大大提高了电力输电线路巡视工作的水平以及线路巡视的效率。文章介绍了无人机巡检系统的组成和巡检作业内容，详细阐述了无人机巡检工作的作业流程和巡检方法，通过输电线路巡视的应用实践，证明了其有效性和合理性。

【关键词】无人机巡检;输电线路;精细化巡检

引言

随着电网规模持续稳定增大，对电网的供电可靠性提出了更高的要求。输电运检人员结构性缺员严重，并且以人工巡检为主的模式存在着巡视不立体、质量和效率不高的问题，山区、高海拔等特殊区段和恶劣气象条件下巡视困难，难以满足线路高可靠性运行的要求。无人机巡检在日常巡检中的应用规模越来越大，取得成效的同时也遇到了一些壁垒。本文针对无人机在输电线路巡检中的应用进行研究，着重研究无人机巡检的现状、拓展无人机应用，这对于提升无人机巡检智能化水平具有重要意义。

1无人机巡检系统组成

1.1飞控系统

无人机飞行控制系统相当于无人机的大脑，主要用于稳定无人机飞行姿态，实现无人机精准定位、悬停与自主飞行。多旋翼无人机飞控系统主要由机载装置和地面站构成，机载装置中包含飞控处理单位、传感器单元、电源系统和执行模块构成。机载装置和地面站的交互通过无线通信单元实现。

1.2动力系统

无人机动力系统可分为电动机驱动和内燃机驱动两种。电动机驱动型多用于多旋翼无人机，主要由无刷电机、电子调速器、电池和螺旋桨构成，特点是方便灵活，便于操控，但续航时间短，适合精细化巡检。内燃机驱动型主要用于固定翼无人机和直升机，特点是载重大，续航时间长，适合通道巡检。

2当前无人机巡检存在的问题

随着无人机技术的成熟，其被广泛应用于电力、交通、安防等领域。作为电力行业的主要应用场景，输电线路无人机巡检在全国各地进行了试点，并取得了较好成绩，但也突显出一些问题，使无人机巡检无法实现广泛应用。无人机巡检需要运维人员同时具备电力巡检和无人机操控的双重能力，在缺少运维人员的情况下较难实现无人机的广泛应用，同时运维人员综合素质参差不齐，给无人机巡检的质量带来较大不确定性;由于通信技术的限制，当前无人机使用4G、Wi-Fi或蓝牙等通信方式，带来空域定位精度低、带宽小、高延时和操控范围小等问题，导致传输图像不清晰、无人机误碰高压线和坠机等现象。Wi-Fi点对点的形式，通信距离一般不超过500m，图传能力可达到1080P，每秒30帧左右;4G网络在网络覆盖的情况下，不受操控距离的限制，图传能力以720P为主;蓝牙传输则在传输距离和图传能力方面均处于最低水平。因此现阶段无人机无法完全满足输电线路巡检的需求。

3无人机智能巡检

3.1自主巡检技术

与人工操控无人机相比，无人机自主巡检技术能实现无人机自动飞行、自动定点、精准拍摄等功能，减少了人员参与度，进一步提高巡检的质量和效率。常规技术路线主要有两种：示教航线学习和建模与定位技术。示教航线学习由熟悉输电线路的无人机巡检作业人员操控无人机对输电线路进行巡检。在巡检过程中，无人机会记录作业的精準航点位置信息和相应姿态，储存于任务列表中。下次巡检调取并执行相应的任务时，无人机根据储存的信息，自动完成巡检任务。建模与定位技术基于RTK技术，通过三维点云航迹规划，实现无人机自主巡检。点云采集可由激光雷达扫描或倾斜摄影实现，激光雷达扫描技术具有精度高、全天候、数据处理快、采集方式多样等优势。通过激光雷达扫描，得到高精度激光点云，构建三维地图模型，并提取关键特征的空间参数。基于三维地图模型进行航迹规划，利用深度学习算法能自动选定精细化巡检的精准航点。无人机根据规划航迹，在RTK定位技术下就可以实现自主巡检。此外，基于AI航线预测与AI目标识别的输电线路全自主飞行技术已研究并应用。数据采集系统装有机载AI边缘计算模块，集成5G模块，实现前端AI目标识别与跟踪、高清图像及视频实时传输、远程控制等功能，能够基于航线预测，实现自主跟踪巡检。随着无人机自主巡检技术应用和发展，采用人工示教、点云规划等方式逐步组建自主巡检航线库，并逐步推进航线自动生成与调用、“一键作业”及标准化巡检拍摄等功能实用化。结合前端智能识别模块、5G、边缘计算等技术，无人机能全自主规划航线，根据识别构件及环境自主选择拍照的距离和角度，实现全自主巡检，解放人员“生产力”，做到去人化甚至无人化，无人机自主作业质量和效率将得到有效提升。

3.2影像智能识别技术

线路设施较密集，大多具有多尺度三维结构，并可能出现相互遮挡、背景干扰较强、缺陷难判别等因素，故人工智能处理算法中的深度神经网络架构较复杂、技术路线分支较多，致使缺陷识别标注难度大，需大量样本积累训练、验证。2018年5月和2019年12月，国网公司组织开展了两次智能算法验证工作，修正了算法评价指标，采用发现率、误报率、错误输出率、识别效率4项指标进行验证，组建无人机巡检影像样本库并不断丰富，预计2021年样本数量将达到百万级。输电线路样本缺陷归纳为杆塔、导线和地线、绝缘子、大尺寸金具、小尺寸金具、基础、通道环境、接地装置和附属设施9类。2020年3—7月，公司各单位共识别缺陷85728个，缺陷发现率呈上升趋势，整体发现率为62.49%，杆塔和小尺寸金具类缺陷发现率较高，达80%以上。但是，算法错误输出率较高，输出框数过多，对正常部件频繁误报。例如当销钉、垫片、螺栓等小尺寸金具出现缺陷时，由于目标占比很小，需先检测其他连接件再检测目标，如先检测到杆塔上很多部位有螺栓、螺帽等再检测目标，这样就容易造成误检。无人机巡检影像质量对缺陷智能识别非常重要，因此应推广定位拍摄技术。

4无人机巡检深化应用

4.1故障巡检

线路故障跳闸时，一些故障点在高处，地面巡查角度有限，常有杆塔、金具等遮挡，登杆检查也难快速精准找到故障点。利用无人机多角度重点检查导线、绝缘子、金具等本体设施和通道状况，能更快找到故障点，既可提高效率，也可提高安全性，减少触电及高空坠落风险。

4.2特殊巡检

针对复杂地形及规模林区，特别是树竹快速增长区域，开展无人机可见光通道检测和激光雷达扫描，提升通道管理和特殊点距离管控的精细化水平。利用无人机进行线路缺陷隐患排查，加强无人机对重点防汛、滑坡区段的巡视力度，提高应急响应能力。特殊地形、区段和恶劣气象条件下灾后评估，可开展固定翼无人机巡检，快速获取灾害情况，及时为后续抗灾救灾提供重要基础信息。

结束语

我国幅员辽阔，地理环境复杂，山区、沟壑、丘陵较多，对线路巡检工作造成很大困难。传统人工巡检方式已不能满足电力发展需要，因此，采用无人机职能巡检可有效提高检测效率，节省大量人力、物力，提高工作人员安全系数，也能在一定程度上降低电网运营成本和故障率，促进电网完全稳定运行。

参考文献：

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[3]王琰，王秀玲，王丽.无人机电力应急救灾系统的研究[J].信息技术与信息化，2018（1）：135-137.

（作者单位：国网冀北电力有限公司承德供电公司）