电力输电线路无人机巡检航线智能规划方法

电力输电线路无人机巡检航线智能规划方法

刘昊庭

内蒙古电力（集团）有限责任公司乌海供电分公司输电管理处

内蒙古乌海市 016000

摘要：近几年来，随着固定翼无人机和旋翼无人机技术的长远进步发展，使得无人机可助力工人实现多种复杂的工作。当前无人机飞行器技术在电力领域已得到了广泛的应用，尤其使跨区电网和超高压输电线路工程的巡检效率和工作质量实现了质的飞跃。

关键词：电力输电线路；无人机巡检；航线智能规划

引言

随着我国可再生能源装机规模快速增长，电力基础设施建设步伐正在逐步加快，其输电线路的电压等级和传送距离也有大幅提升，人工进行高压输电线路巡检工作逐渐变得效率低且任务繁重。尤其是地形复杂的山区中的高杆塔及高压输电线路，存在着较大作业风险，运维人员长时间巡线容易产生视觉疲劳，存在一定的安全

隐患。

1输电线路无人机巡检智能管理技术原理

输电线路无人机巡检智能管理技术原理是基于无人机、图像处理和数据分析等关键技术的综合应用。其核心目标是通过自动化和智能化手段提高输电线路巡检效率和准确性。首先，无人机作为巡检工具，具有灵活性和高效性。它可以在复杂的地形条件下飞行，并且通过搭载各种传感器（如摄像头、热成像仪等）获取多种类型数据。无人机可以覆盖大范围的输电线路，并且能够快速获得高清晰度的图像和视频数据。其次，图像处理技术在无人机巡检中起着重要作用。这些技术包括图像增强、特征提取、目标识别与跟踪等方面。通过对采集到的图像进行预处理和优化处理，可以提高图像质量并突出线路设备的特征。然后，利用目标识别算法来自动识别输电线路上可能存在的缺陷或故障（如断裂导线、倾斜杆塔等），从而实现对问题区域的准确定位。最后，在系统级别上，数据分析与决策支持成为实现智能管理的关键。通过对大量图像、视频和其他传感器数据进行有效处理，可以提取有用信息，并与历史数据进行比较分析，以发现潜在问题或趋势。同时，结合地理信息系统（GIS）等技术，将巡检结果与线路数据库进行关联，形成全面的线路状态记录和管理。

2电力输电线路无人机巡检航线智能规划方法

2.1视觉识别及图像处理技术

在输电线路无人机巡检过程中，通过搭载摄像头或其他传感器设备，无人机可以获取并记录大量的图像数据。然而，这些原始图像可能包含噪声、光照变化等干扰因素，需要进行预处理以改善后续处理的质量。图像预处理步骤可以包括去噪、增强对比度、颜色校正等操作。在特征提取以及目标检测方面，视觉识别依赖于从图像中提取有意义的特征，并将其与已知模式进行匹配来实现目标物体的自动识别。在输电线路无人机巡检中，特征提取通常涉及边缘检测、角点检测和纹理描述符等算法。基于这些特征信息，目标检测算法可以定位并识别出输电线路上的各种元件，如杆塔、导线、绝缘子等。此外在输电线路巡检当中，其中关键任务是检测并识别可能存在的缺陷和异常情况，如杆塔倾斜、导线断裂、绝缘子破损等。图像处理技术可以用于自动化地分析图像数据，以发现这些潜在问题。常见的方法包括基于机器学习或深度学习的分类器训练，通过对正常和异常样本进行学习，实现缺陷的自动检测和分类。最后在巡检过程中，需要对采集到的图像进行配准操作，确保不同时间拍摄得到的图像能够对齐，并提供一致性视角。配准后的图像可以用于构建三维模型或生成全景图片，进一步辅助巡检人员进行可视化分析和定位故障点。

2.2遥感数据处理

遥感数据通常通过卫星、飞机或其他传感器获取，可以提供大范围、高分辨率的地理信息。在输电线路巡检中，可以利用遥感技术获取到影响输电线路安全和性能的相关信息，例如树木覆盖程度、地形起伏以及线路设备状态等。首先，在遥感数据分析与处理方法中，需要对原始遥感影像进行预处理。这包括图像增强、去噪和图像配准等步骤，以确保数据质量和一致性。然后，针对特定的巡检需求，需要进行目标物体的识别和分类。例如，通过使用计算机视觉技术和机器学习算法，可以自动识别并分类出输电线路上的树木、杂草或其他障碍物。其次在遥感数据分析与处理过程中还需要进行地表特征提取。这意味着从原始影像中提取出有用的地理属性信息。例如，利用数字高程模型（DEM）可以提取出地形起伏信息，帮助判断输电线路的高低点和悬挂情况。通过分析影像中的纹理、光谱特性等，不仅可以建立有效的系统数据库，同时还可以检测出线路设备的损坏或异常。

2.3路径规划与飞行控制算法

路径规划是指确定无人机巡检时飞行的最佳路径，以便尽可能快速地覆盖并监测整个输电线路。这项工作需要考虑到多种因素，如线路拓扑结构、障碍物、环境条件等。常见路径规划方法包括以下几种。（1）图论算法：利用图论中的最短路径算法，如Dijkstra算法或A*算法，根据目标位置和约束条件计算出无人机飞行的最优路径。例如在分析巡检线路中通信站点无线信号覆盖范围过程中，以站点为圆心，则覆盖面积为S=［S1、S2、...，Sn］。其中n表示巡检路上通信站点数量，且两条巡检线路中的站点数量相近，之后将分析结果传输到控制模块中。（2）遗传算法：通过模拟自然进化过程，生成各种候选解并进行优胜劣汰，逐步搜索到较优的路径方案。具体表示公式为P=Si-（2/π），其中P表示数据失误率，Si表示为超出阙值，一旦预测误传概率超过阙值，需要进行重新规划。（3）蚁群算法：基于蚂蚁觅食行为原理，模拟蚂蚁在寻找最短路径时释放信息素并相互交流合作的过程，在不同路径上选择概率性更高的方向。（4）人工势场法：将输电线路视为一个二维或三维势场，无人机被视为一个物体，在势场中的受力情况来指导路径选择。飞行控制算法是确保无人机在巡检过程中稳定、精准地飞行的关键。这些算法根据传感器输入（如GPS、陀螺仪等）和系统反馈信息，实时计算出无人机的姿态调整和航线控制参数。常用飞行控制算法包括以下几种：（1）PID控制：使用比例（Propor‐tional）、积分（Integral）和微分（Derivative）三个项对误差进行调节，以实现快速而稳定的无人机姿态控制。（2）模型预测控制：基于数学模型对未来状态进行预测，并通过优化求解方法确定最佳控制策略。

结语

通过无人机自主巡检技术的合理应用，不仅可到达传统人工巡检无法到达的位置，让配网巡检数据的获取更加准确、全面，同时也可以实现配网巡检中人力、物力以及时间成本等的进一步节约。因此，在现代化的配网巡检工作中，电力单位、相关学者与技术人员应加大力度对无人机技术及其应用进行研究，让该项技术在具体的配网巡检中得以良好应用，并不断对其进行改进与优化，使其更加适应配网的实际发展及其巡检需求，并让无人机技术的应用优势得以充分发挥，从而实现配网巡检质量、效率、安全性、可靠性及其经济性的显著提升，这将对无人机技术的应用与配网巡检工作的开展起到非常积极的促进作用。

参考文献

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