输电架空线路的无人机巡检技术应用

2021-01-16张宏波国网冀北电力有限公司秦皇岛供电公司

环球市场 2021年29期

张宏波国网冀北电力有限公司秦皇岛供电公司

架空输电线路是现代电力系统中的主要设施，随着社会人群对电能的需求越来越大，该线路数量大幅增长，整体架构也变得更加复杂，这时线路运维、检修工作的难度大幅增长，以往普遍使用的人工巡检模式已经无法满足工作要求。为此，架空输电线路管理部门引进了无人机巡检技术，该项技术成功弥补了人工巡检模式的不足，能够帮助人工了解架空输电线路情况，做好运维、检修工作。

我国在2008 年开始正式研究架空输电线路无人机巡检技术，对该项技术的应用进行了探索并得出了一些成果，显示该项技术确实具有良好的应用价值与可行性，但因为当时技术水平有限，所以技术应用还存在缺陷。由此大量研究人员投身于该项技术的发展性研究中，使得该项技术不断发展，逐步走向成熟，这时无人机巡检技术成了执行架空输电线路相关工作的主要手段。而不可否认的是，无人机巡检技术在架空输电线路相关工作中仍旧有很大的发展空间，因此为了解技术发展趋势与应用现状，有必要分析其研究进展。

一、无人机的控制巡检技术

无人机的飞控系统是相当精密的，它所建立的无人机平台拥有分系统，其中包含了大量的飞控计算机核心组件，其性能优劣与整个飞控系统的性能关存在直接关联关系。一般来说，无人机的飞控计算机性能表现都十分强劲，如此才能保障无人机安全稳定飞行。在这里，飞控系统就承担了两大重要责任：信息采集以及无人机飞行参数传输，它们合理有序控制了无人机的飞行速率，可实现对飞行路线的有针对性解算与控制，基于路线相关模块发送指令，完成飞行任务管理与调度工作内容。

在无人机进行架空输电线路巡检过程中，它主要运用到了多余度飞控系统，该系统可满足无人机飞行需求，建立多部件与系统协调体系，确保在统一协调机制背景下完成同一任务内容。在建立余度结构过程中，还需要对架空输电线路中的二余度、三余度内容进行分析，保证顺利完成巡检任务。而在架空输电线路巡检过程中，无人机主要利用飞控计算机建立双余度结构，如此可保证简化结构复杂性，实施针对监控输电线路巡检过程中的主从机控制，降低系统故障覆盖率。在设计这一双余度结构过程中还需要建立与架空输电线路的交联环境，调整无人机的飞控方式，检测区域环境复杂程度，对巡检过程进行人工决策优化调整，采用自主控制方式来尽量减少巡检工作中的诸多不确定性因素。在巡检技术应用过程中，应该利用无人机建立巡检动态建模与代理信息模式，提高无人机巡检效率。

二、架空输电线路无人机巡检关键技术研究进展

（一）自主巡检技术

自主巡检技术是架空输电线路无人机巡检技术研究中的重点课题，该项技术在理论上能够让无人机自主飞行、运作，基本可以摆脱人工。根据现有研究成果可知，可以使用激光雷达、实时动态高精度定位技术来实现无人机自主巡检，其中激光雷达技术能够自动获取飞行线路的高精度三维点云数据，由此能对飞行线路进行规划，而实时动态高精度定位技术能够对无人机实际飞行路线进行控制，确保无人机飞行路线与规划路线吻合。

现实情况中自主巡检技术尚处于研究阶段，因为该项技术的实施涉及无人机飞行时的航高、坐标、惯性等多种不确定的因素，所以该项技术在目前研究中的成本会比较高。同时，无人机在对架空输电线路进行巡检时要考虑到杆塔巡检的精细程度，而激光雷达技术在这方面还不够成熟，无法投入实际运用，这是该项技术未来的研究方向。此外，自主巡检技术还有很多待研究的点，如无人机续航问题、地面工作站巡检任务采集功能等，这些问题不但尚未解决，也没有产生对应的技术，这也是后续需要研究的重点[2]。

（二）作业安全管控

无人机巡检技术在任何应用领域中都需要得到安全管控，这一点在架空输电线路巡检中更加重要，稍有不慎是可能损害电路的，甚至会引起一些灾害。针对安全管控问题，现代无人机巡检技术都是严格依照国家提出的安全作业标准来实施的，此举确实大幅提升了技术实施的安全性，但也导致无人机巡检技术的功效未能充分发挥。

这一条件下，为了同时兼顾作业安全管控与无人机应用价值的充分发挥，国内相关组织通过研发得出了无人机可视化综合管理系统，该系统具备无人机视频实时回传、无人机实时管理、远程操控等功能，能让无人机在巡检中保持良好的安全性。但该系统提出的时间比较短，只适用于型号特定的无人机上，且此类无人机一般不满足架空输电线路巡检要求。同时，国内电网公司还在2017 年研发提出过无人机巡检作业飞行数据记录器、无人机巡检业务模块，借助记录器与业务模块能实现无人机巡检作业全过程监管、且没有明显的缺陷，因此记录器与业务模块至今仍在沿用，其主要研发方向是完善两者功能。

（三）问题识别技术

在相对较早的无人机巡检技术应用中可知，架空输电线路巡检人员一般是操作无人机，利用无人机搭载的摄像设备对线路局部进行拍摄，随后人工对拍摄图像进行分析，最终得出判断结果，确认问题位置、类型、规模等。这种方式确实行之有效，但依旧依赖人工，在人工不稳定性的影响下有可能作出错误判断，同时无人机拍摄图像存在清晰度等方面的缺陷，人工不一定能作出判断。因此，在现代无人机巡检技术研发中提出了问题识别技术概念，该项技术主要就是让无人机系统具备自主判断问题的能力，根据当前研究成果可知，该项技术已初具雏形，即近些年国家电网公司在物联网技术支撑下，结合深度神经网络算法、大数据和图像识别技术等实现了问题识别技术，使得无人机系统能够自动分析架空输电线路上的问题，并生成巡检报告，免去了人工分析的环节。

该项技术的研发时间很短，目前还存在很多缺陷：问题识别中，有相当一部分问题还无法被量化判定，现在使用的深度神经网络算法在识别问题时容易受问题类型相似性干扰，最终出现误判，如绝缘子问题识别中，假设绝缘子上有明显污迹，算法就会根据污迹是否存在、污迹存在位置特征来进行判断，这时绝缘子附近的污迹也可能被列入算法范围，受非绝缘子上的污迹影响，算法可能会认为绝缘子上存在污迹，需要进行清理，此类现象还有很多，说明该项技术有待完善；问题分类。即为了保障问题识别技术能顺利实施，电科院对架空输电线路的常见问题进行了分类，大体包括杆塔、导地线、绝缘子、大尺寸金具、小尺寸金具、基础、通道环境、接地装置、附属设施，这是问题识别技术的实施基础，技术系统可借助缺陷算法来进行分类判断。但在相关实践测试中发现，现有的缺陷算法还不够完善，尤其在效率与准确性上不达标，这也说明问题识别技术还有待研究。

三、无人机避障巡检技术的实践应用

当然，无人机还具备超声波测距、双目测距技术以及激光雷达测距三大测距技术，就以双目视觉测距技术为例，它的主要测距原理是视差技术。无人机拥有自己的视觉系统，它其中设置了基于感应器的双目摄像机，合理利用双目视觉技术从不同角度对同一景物进行分析，瞬间动态获取两幅数字图像，构成一套完整的单独三角形体系，结合单摄与双摄像机位置差距分析公共障碍物三维尺度，并深度了解其空间特征与三维坐标，建立景物三维形状体系，最终完成对障碍物三维模型的构建。整个过程中，无人机的双目摄像机能够实现对图像信息的完整采集，准确测量物体距离无人机摄像机双目之间的直线距离，目前该技术已经被灵活应用于无人机架空输电线路巡检工作中，它的避障效率高，双目视觉测距原理成熟，可为架空输电线路日常巡检提供安全保障。

四、无人机巢-巢巡检技术的实践应用

（一）巢-巢巡检技术模式的实践应用

巢-巢巡检技术模式属于无人机巡检工作中的新技术模式，它可在有条件背景下完成变电站架空输电线路的远程巡检工作，主要操作就是针对远程架空输电线路发送管控指令，建立远程无人自主巡检模式。该模式中除采用到无人机巡检技术以外，还采用到人工智能AI 图像识别技术、5G 通信技术以及云计算技术等等先进技术内容，是典型的无人机智慧巡检模式。

巢-巢巡检技术体系就建立了无人机机巢与后台管控中心巢之间的相互连带体系，而其中则利用无人机完成自动化、智能化巡检过程，所有的数据内容都通过无线数据传输完成，最后再采用深度学习人工智能图像识别技术有效解决数据自动智能分析相关问题。而多传感器技术在巡检工作过程中则起到了解决远程精准起降等关键技术问题。

（二）巢 - 巢巡检技术模式的创新要点

巢 - 巢巡检技术模式中存在诸多创新技术要点，下文将展开逐一阐述。（1）建立无人机平台，该平台被称之为无人机后台，它能够全方位长时间远程监控无人机值守机场，即监控“机巢”，而同时它也能同步监控中央控制系统与无人机本体。（2）建立了机巢配备充电桩，该充电桩可与气象站、数据传输模块等等之间形成联动，保证自动充电、气象监控功能实施到位。同时它也建立了安全防护与状态监控系统，可保证机巢与后台控制中心随时通信，建立数据自动传输功能体系。（3）建立了中央控制系统，该系统是发射远程指令的关键系统。系统可控制无人机实现自动开机、起飞、遵循已制定好航线完成自主飞行拍照，巡线完毕后自动精准降落。当然，系统还可帮助无人机充电，控制云端数据智能化分析与处理过程，最终处理过成果会自动上传到后台管控中心平台上。（4）为无人机建立了保姆式的管理平台，合理监控每次无人机的充能充电过程，它为无人机内置了微型PC 系统以及5G 通信模块，可构建5G 远程控制体系，确保无人机在传输数据过程中也能实现自动充能，随时准备投入到架空输电线路巡线工作中。（5）为无人机建立了图像识别模块，该模块主要基于深度人工智能AI 系统建立智能识别体系，有效解决无人机可能存在的数据自动智能分析缺陷问题。这主要还是因为模块中运用到了卷积神经网络技术体系，可实现对图像自动识别软件的优化调整，确保无人机在电力巡检过程中有效处理图像，快速识别图像中的某些目标内容，建立目标智能化识别计算体系。整体来讲，图像识别模块是基于“端对端”特征展开的，它所处理的数据都是非线性数据，应用非常灵活。