无人机电力自主巡检技术应用与分析

无人机电力自主巡检技术应用与分析

柯自豹

广东电网有限责任公司阳江阳西供电局广东 阳江 529500

摘要：在当今国民经济快速发展与电能用量屡创新高的形势下，电力供应的安全稳定有了更高标准的要求。传统的配网线路人工巡检的模式暴露出效率较低，人员安全保障困难等问题。因此，电力巡检向自动化和智能化发展是必然趋势。无人机巡检不仅效率高，还能保证人员安全性，可实现自动化、智能化作业，大幅提升电网运行的可靠性，保障电网的运行安全。

关键词：无人机；电力自主巡检技术；应用

1无人机电力线路自主巡检的实现

（1）配网线路杆塔及部件空间位置获取。在实施自主巡检前，需要获取电力线路杆塔和部件的空间位置信息。这可以通过先前的勘测和测量、航空摄影、激光雷达扫描等技术手段来实现。获取到的数据将用于后续的航线规划和飞行。（2）自主巡检航线规划。基于获取的电力线路杆塔空间位置信息，可以利用地理信息系统（GIS）和算法来规划无人机的自主巡检航线。航线规划需要考虑杆塔之间的距离、巡检任务的覆盖范围、飞行安全等因素，以确保全面的巡检覆盖并减少飞行时间。（3）试验飞行与航线调整。在开始正式巡检之前，首先进行试验飞行来检验航线规划的可行性和准确性。试验飞行中，无人机将按照预定航线进行飞行，同时记录飞行器与杆塔的相对位置以及图像或视频数据。根据试验飞行的结果，可以对航线进行适当的调整和优化，以确保巡检任务的高效完成。

2无人机电力线路自主巡检的关键技术

2.1激光雷达探测技术

激光雷达是一种常用于获取电力线路杆塔和部件空间位置信息的技术。激光雷达通过发射激光束并测量其返回时间来确定目标物体的距离。通过扫描周围环境，激光雷达可以创建一个点云数据集，其中包含了周围物体的精确位置和形状信息。在电力线路自主巡检中，激光雷达可以用于获取杆塔的精确位置、尺寸和形状等数据。这些数据对于巡检航线规划和飞行安全至关重要。激光雷达可以提供高精度的位置信息，使得无人机能够准确识别和测量杆塔及其部件的位置，从而避免与其相撞或误判飞行距离。利用激光雷达扫描的点云数据，可以进行三维重建和建模，进一步分析和评估杆塔的状态和安全性。这些数据可以与其他传感器数据（如摄像头图像）相结合，实现更全面、准确的巡检结果。

2.2无人机飞行姿态控制技术

无人机飞控技术是无人机自主巡检中的关键技术之一。通过飞控系统，可以稳定控制无人机的飞行姿态，实现按照预先设定的航线执行任务。以下是一些当前无人机飞控技术的发展趋势和研究方向：（1）姿态控制。无人机飞行姿态的稳定控制是保证准确巡检电力线路的基础。目前，惯性测量单元（IMU）结合姿态控制算法可以实现高度稳定的飞行，但在强风条件下仍存在挑战。因此，研究人员正在开发更先进的姿态控制算法，使用传感器数据实时调整飞行器的姿态，以应对复杂的风速和地理环境。（2）自主导航。自主导航是无人机自主巡检的关键能力之一。当前的无人机导航系统通常依赖于全球定位系统（GPS），但在某些复杂环境中，如高层建筑区域或山谷等，GPS信号可能不稳定或不可靠。因此，研究人员正在开发新的导航技术，如视觉导航、惯性导航和激光雷达等，以提高无人机在各种环境中的自主导航能力。（3）飞行控制系统集成。飞行控制系统的集成是无人机自主巡检技术发展的另一个重点。集成传感器和数据处理单元，将多个功能模块整合到一个系统中，可以提高系统的稳定性和性能。此外，还需要优化系统的能源管理，以延长飞行时间，提高自主巡检效率。（4）避障和避风能力。无人机在巡检电力线路时，需要避免障碍物和适应恶劣的天气条件。研究人员正致力于开发更高级的避障和抗风技术，如使用传感器和机器视觉算法实时检测障碍物，并采取合适的飞行动作避免碰撞。针对抗风能力，可以通过改进飞行控制算法、设计更强大的无人机结构以及优化飞行参数等方式来提升无人机的抗风性能。

2.3无线通信技术

在无人机电力线路自主巡检中，无线通信技术扮演着至关重要的角色。该技术用于实现无人机飞行数据和图像的传输。为了实现实时获取无人机的飞行状态、向其发送任务信号，并获取回传图像和视频，地面操控人员和自主巡检无人机之间需要进行实时的双向通信。由于配网线路所处地区环境复杂，可能存在自然和人为的干扰因素。因此，无线通信技术必须具备较高的带宽和稳定性，并具有强大的抗干扰能力，以确保地面遥控器及工作站与无人机之间的通信质量。在实际应用中，可以采用多种无线通信技术来满足这些要求。例如，Wi-Fi、蓝牙、ZigBee和LTE等技术都可以用于无人机的数据传输和图像传输。具体选择哪种技术取决于应用场景，考虑因素包括通信距离、带宽需求、抗干扰能力和成本等。为了提高通信稳定性和可靠性，可以采用信号增强技术，如天线工艺优化和信号转发器。此外，使用加密技术和身份验证机制来保护通信的安全性也是必要的。

2.4无人机航迹规划技术

在无人机自主飞行中，航迹规划是确保无人机能够安全完成任务的关键。航迹规划需要考虑无人机自身性能约束、任务需求以及环境约束等因素，通常包括以下三个主要步骤：（1）实地环境考虑。根据实际现场环境的影响，进行初步的飞行航迹规划。这包括分析无人机需要巡检的电力线路布局、障碍物分布以及地形条件等，并结合这些因素进行初步航迹规划。（2）最佳航迹计算。利用优化搜索算法计算出最佳航迹。通过使用优化算法，考虑无人机的飞行约束、任务优先级等因素，寻找最佳的航迹路径，以确保任务的高效执行。常用的优化算法包括遗传算法、模拟退火算法等。（3）航迹平滑处理。对计算得到的航迹进行平滑处理。由于无人机飞行时受到风力等因素的影响，航迹可能会出现不稳定或抖动的情况。因此，需要进行航迹平滑处理，使得无人机的飞行路径更加平稳和可控，提高其巡检效果。

2.5图像数据分析处理技术

在搭载图像传感器获取电力线路杆塔和部件的图像数据后，需要进行图像分析和处理来实现自动化的线路异常检测和巡检报告的生成。以下是一些主要的图像分析和处理技术：（1）图像识别。通过训练机器学习算法，可以实现对图像中特定目标的自动识别。例如，可以训练算法来识别电力线路杆塔、绝缘子、导线等目标，从而能够自动检测它们在图像中的位置。（2）目标检测。目标检测技术可以用于在图像中定位和识别多个目标。在电力线路巡检中，可以使用目标检测算法来检测潜在的异常目标，如杆塔倾斜、零件损坏等，以及植物和其他障碍物对线路的干扰。（3）缺陷识别。通过训练算法，可以将图像数据与已知的线路缺陷进行比对，以自动发现和识别缺陷。这可以包括绝缘子破损、导线松动、接地线缺失等问题。缺陷识别技术可以帮助提前发现潜在故障，减少维修时间和成本。（4）图像增强和去噪。通过图像增强和去噪技术，可以改善图像质量，使得图像中的细节更加清晰可见。这对于准确地检测线路异常非常重要，尤其是在光照不良或低对比度的情况下。

3结语

随着科学技术的不断更新，电力巡检智能化发展是必然趋势，未来将解决一系列无人机自主巡检技术难点。通过人工智能、大数据、5G通信、物联网等新兴技术的广泛应用，实现无人机全天候、全自主智能化巡检，并实现缺陷及故障的精准化识别。通过精益化管理，智能化运检，改变传统配网运检模式，提高巡检效率，开创配网运检新局面。

参考文献

[1]张华阳，王赛赛，鲍健.无人机电力线路安全巡检系统及关键技术[J].网络安全技术与应用，2021（01）：124-126.

[2]傅力帅，吴一飞，张毅磊，等.无人机电力巡检系统中的通信方法[J].电子技术与软件工程，2020（15）：20-22.