关键词:输电线路;智能无人机;巡检研究;应用
引言
随着我国通用航空政策的进一步开放,促进了无人机技术的发展,无论在续航时间,还是远程遥控、飞行品质方面均得到了很大的提升,使其在电力系统中拥有广阔的发展空间。然而,目前无人机巡检输电线路过程中依然存在着问题。例如:无人机及其配件台账的编码、出入库管理不够规范。无人机的飞行分析、电池充放电、故障管理等需要智能化支持。巡检期间的飞行数据难以从机身上实现智能化采集,仍以人工记录为主,影响了数据的规范性、准确性。此外,海量的巡检信息缺少统筹规划与管理。文章对无人机巡查智能管理系统进行研究,对于电力设备巡检中的图像信息加以分类识别,可提升输电线路的巡检工作效率。
1无人机巡检的缺陷与优势
将无人机设备应用在电网输电线路巡检中,可以有效地改变以往人力巡检效率低下、大量人员资源浪费的问题。现价段,无人机巡检处于初步发展阶段,在实际应用中,还存在很多的不足。一方面,无人机设备的体积小,电容量较低,导致巡检时间较短,难以使用在长距离的输电线路巡检中。另一方面,无人机设备的遥控范围较小,存在距离限制,并且系统较为低端,未能实现对拍摄线路缺陷的自动识别。但使用无人机进行输电线路巡检,与传统的人工巡检方式相比而言,具有一定的优势。首先,无人机设备的基础是自主悬停技术和自定导航技术,可以起到防止碰撞输电线路的效果,提高了巡检的安全性。其次,在恶劣的天气中,可以有效的对输电线路发生的问题进行分析,并找出发生问题的位置,便于快速解决问题,恢复电路系统。最后,无人机设备分为手动和自驾两种,在使用中可以根据自身的需求选用适合的类型,在两种操作方式在具体应用中,都可以降低以往巡检中对大量人力的使用,并且还提高了巡检的速度和电力企业的经济效益。
2输电线路智能无人机巡检的研究及应用
2.1技术路线
输电线路无人机巡检智能管理系统在构建过程中,通过对数据模型的内部共享,利用模块化、小型化、可编辑的软件构建技术,采用J2EE体系,实现了多层技术方案的设计。同时,开发了针对第三方软件供应商的专用接口。可以实现不同专业软件的集成,有利于实现无人机输电线路巡检业务的综合管理,该系统技术构架的内容,如图1所示。前置层包含了对无人机飞行系统的控制以及飞行数据的采集、存储和清洗等功能。表现层集成了无人机巡检智能管理系统的管理工具,实现基于C/S结构的对数据加工和应用;应用服务层提供面向用户的基本服务功能,主要用于实现飞行作业的管理、图形浏览、富媒体内容的分析识别、空间的分析服务和电网拓扑的分析管理等内容。应用逻辑层是面向系统管理员和开发人员的系统工具,完成对系统用户的权限管理、空间数据的统计分析、飞行图像数据的识别和无人机通用业务组件的搭建。数据访问与数据存储均属于无人机智能巡检系统的数据管理系统,实现了对的数据访问的管理控制以及无人机巡检系统的数据存储功能。
2.2输电线路智能无人机
根据输电线路地理环境及巡检要求,提供了三种无人机机型,主要有:固定翼无人机,复合式无人机,多旋翼无人机。固定翼无人机利用其便捷式的操作方式及长航时性能,并结合高清数码相机,来完成对输电线路走廊三维建模前端高清照片数据的采集。复合式无人机,利用其独有的垂直起降方式及快速、长航时的性能,并结合三轴增稳可见光吊舱,来完成对输电线路走廊快速巡检视频的采集。多旋翼无人机,利用其空中可悬停的优势,并结合三轴增稳双光吊舱,来完成对塔架的精细巡检及缺陷照片数据的获取;此飞机可配套“头戴式辅助操作设备”,提升操作人员巡塔的精准性,如图3所示。引进的无人机产品涵盖了市场主流的所有机型(复合式、固定翼和多旋翼),可应对多种需求和使用环境;并首次在无人机电力巡检中引入了“头戴式飞行辅助设备”,提高了塔架巡检时操纵人员的准确性。应用固定翼垂起复合式飞机,对长距离输电线路进行巡检,单架次巡检距离20km以上,采集电力线路及周边环境变化情况,获得实时视频数据,通过人工辅助来查询、判断异常问题,可快速、有效的防范电力线路,如周边物体对线路的威胁评估,地质环境变化,植物生长,线路上大尺度物体检查如风筝、鸟巢等。
2.3数据库设计
依据无人机立体智能巡检应用平台的数据特性,将数据划分为基础数据、事务数据、非机构化数据等类型。并与其他系统进行集成数据交互,保障数据的实时性、唯一性、准确性。其中,基础数据主要包含基本台账信息。其包括无人机台账信息、备品备件信息、驾驶员信息、供应商信息、设备台账信息等;事务数据主要包括禁飞区数据、空域申请记录数据、飞行计划数据、飞行申请数据、定位数据、维修保养数据等;非结构化数据主要包含无人机政策法规、规范方案、日常规范文档、驾驶证照片、无人机照片、巡检照片、巡检视频、导入模板等。系统数据是无人机巡检系统运行和服务的数据基础,由一系列的结构化数据和非结构化数据组成;无人机巡检系统数据主要由电网资源数据、地理信息数据、计划任务数据、飞行监控数据、巡检照片数据、巡检视频数据等多种数据构成。电网资源数据主要是通过与生产管理系统集成而获取的。其为无人机巡检系统的主体基础数据,是飞行任务的主体数据。主要记录电网设备资源台账数据。地理信息数据主要是通过与地理信息系统集成而获取的。其为无人机巡检系统主体基础数据的补充,是空域申请及飞行监控的参照数据。主要记录电网资源的地理信息数据及地图数据。计划任务数据是无人机巡检系统中开展计划制定分解以及任务安排执行产生的生产应用数据。其主要是实现无人机巡检任务从计划到执行的管理,保证飞行有计划、有执行。飞行监控数据是无人机巡检系统中监控飞行任务执行过程的数据。其主要是实现无人机巡线任务在线监控,保证飞行作业安全、合规。巡检照片数据及巡检视频数据是无人机巡检系统中管理的无人机输电线路巡检任务对应的飞行成果数据。主要实现巡检成果数据的逻辑管理,并为后续缺陷分析提供基础数据。
结语
无人机输电线路的巡检作业是一个系统性、复杂性工程。需要对巡检中生成的海量视频数据及图像做出有效处理,基于J2EE技术研究了无人机输电线路巡检管理系统,通过深度学习算法,有效地处理无人机执行任务期间采集的图像数据。结合了无人机巡检平台本身的特点,对各种数据信息加以归纳、整理。此外,管理系统又可集成巡检作业全部程序,可对巡检作业进行自动调度。相关工作人员需不断地积累经验,优化无人机智能巡检管理系统,为输电线路故障识别及检修提供更大的支持。
参考文献
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