基于电力线路的智能巡检研究

基于电力线路的智能巡检研究

温建聪

广东电网有限责任公司惠州供电局 广东省 516001

摘要：电力线路的巡检业务，主要分为两类：巡视与检测。其中，巡检的主要目标在于确保线路是否正常运行，预防为主，地巡为主，辅助带电登杆、空巡。通常在进行电力巡检的过程中，是巡检人员亲身进入电力线路穿过的区域，电力线路穿越区域的跨度比较大，导致地形相对负责，工作人员在巡检过程中具有一定的危险性。无人机技术的出现和应用，不仅能提高巡检过程的安全性，还能实现电力线路巡检的自动化。

关键词：电力线路；智能巡检

中图分类号： TM12 文献标识码：A

引言

随着经济的飞速发展，我国输电线路规模逐年扩大，输电线路不仅是生产和生活的能源命脉，也是电网系统的核心组成部分，通过定期对输电线路检查来确保电网系统安全运营。无人机电力巡检系统在巡检工作中所占的比例越来越高，为现代电力行业的安全提供了更好的保障，为居民提供更高效用电环境的同时，利用无人机的安全巡检技术使巡检系统更完善。电路巡检系统代替人工巡检为当代电力行业工作人员节省了更多的输出成本。利用无人机技术的灵活性和便利性，使现代电网的系统能够实现科学化、智能化发展。

1、输电线路的智能无人机巡检

输电线路的检查在某种程度上是复杂的。在实际检查中，经常包括多种类型的检查项目，包括输电设施检查、附属设施检查和接地导线检查。所有检查项目都非常关键。通过充分利用电力线路的巡检方法，可以及时发现输电线路中的运行风险和缺陷，进而进行实时维修和维护，确保电力线路的平稳运行。根据电力线的巡检环节，分为三种工作模式，（1）日常巡检；（2）故障排查巡检；（3）特殊巡检。此三项方式的巡检统统采取人员在地面开展巡检的方法，唯有在非常特别的状况下，才能够登上高处开展巡检。所以，相关巡检人员在地面上的巡检工作，具有较大的限制性，有些时候不能有效排查部分故障。所有输电线路在工作的时候，统统面临着差异化的要求，所以在开展巡检环节时，必须具体分析详细的状况，挑选出适用性最好的巡检方式。现阶段，我国所运用的巡检模式，普遍是人员在地面上开展巡检工作，此种巡检模式具有很大的局限性，在此之中，影响较为严重的则是不能精准地测算出输电线路的实际工作状况，无法全面参考各项影响要素，往往会形成巡视死角的问题，不能实际保障输电线路的运行安稳性。

2、电力线路的智能巡检措施

2.1、现有输电巡检方式

依托现有输电线路巡检方式，提出了基于电力线的智能巡检解决方案，开发了输配电线路一线班组成员巡检辅助系统。该系统以卫星定位导航技术为基础，以地理信息平台为依托，实现了巡检信息的智能标准化读取、巡检线路的智能导航提示、缺陷信息的多样化快速采集等实用功能。基于电力线路的智能巡检解决方案，整体架构为典型的三层模式：（1）底层为数据层，主要包含需要的地理底图数据、巡检线路库、巡检作业任务数据以及电站、线路图数据等，巡检线路库是通过实地路径采集后实时更新到巡检线路数据库中；（2）中间层为逻辑层，主要有专业 GIS 平台、卫星定位系统以及对巡检信息的查询、统计及分析计算等；（3）最上层为表现层，主要实现巡检任务管理、巡检位置设备及底图的可视化显示、巡检信息的查询统计、卫星导航定位及巡检信息的记录等功能。

2.2、图像缺陷识别与处理

图像缺陷识别是指通过红外成像技术、紫外成像技术和POS系统进行判断识别，找出线路存在的问题，进行针对性的调整，及时排除线路故障，提高电力线路的安全性。多传感器信息立体过滤技术可以有效过滤大量数据信息，提高数据处理效率。图像误差检测也是在实时数据采集后进行，这样能获取线路图形的转换，并对数据进行整理，再传输到修复和纠正系统中。深度学习模型利用分层特性图像描述数据，其中包括自动编译、自动化神经网络等。其中自动化神经网络的方式，能对测试的结果进行维护并消除缺陷，智能识别电线路中的安全隐患。图像处理在电力巡检过程中，会遇到各种因素的干扰，从而为维护电路带来问题。对无人机信号处理时，偏远区域存在成像差错，这样会降低成像的效果，使得巡检过程中的维护效果较差。无人机在悬停时会受到运行姿势、方向差异等因素的干扰，从而影响电力巡检的效果。电力线路周围的环境变化比较快，图像分析和成像背景比较复杂，内容识别存在一定的难度。

2.3、检核点定位精度分析

本文在测区内布设多组检核点，主要作用在于评价基站定位方式得到的点云数据精度，检核点选在具有地物特征处，如道路拐角、房角等。使用 测量出检核点坐标作为基准值。相邻点间距平均以 为宜，最大不超过 。取本次研究采用的基站后处理定位方式所获取的导航坐标，与地面检核点进行位置误差计算，包括平均误差计算和标准误差计算。其中，位置误差是指地面点真实经纬度坐标与定位时该点的导航经纬度坐标之差，进而分析定位精度，如图 、图 所示。针对测区内 个外业平面检核点和 个高程检核点进行精度检查，检查精度结果如表 所示。从上述图表可以看出，无人直升机搭载激光雷达采用基站定位方式获取的数据精度较高，平面点位误差均在以内，高程点位误差均在 以内，其中平面检核点平均误差为 ，高程检核点平均误差为 。因此，大部分点位误差在 以内，根据架空输电线路无人机激光扫描作业技术规程，无人机激光扫描获取的点云平面和高程中误差精度在 内，平面检核点和高程检核点的中误差均在以内。满足无人机电力巡检的精度要求。

2.4、数据库设计

根据智能无人机巡逻数据平台的信息特点，对数据信息进行合理分类，并根据基本信息划分不同类别。同时与其他信息进行一体化的信息交互，保证数据信息具有更高的准确性。比如基本信息的关键包括基本账号信息，涉及无人机账号信息和驾驶员信息；对于非结构性信息，重点包括无人机法规和驾驶证件照片。作为无人机巡视检查的信息基础，该程序由一系列结构化信息和非结构化信息组成。智能无人机检查程序信息，关键是根据地理数据资料以及飞行监察信息等各项数据信息组成。详细而言，电网信息资源，关键是利用和生产管理程序集成而获取的，其属于智能无人机巡检程序的核心根本信息，也是飞行环节的核心数据信息，关键用于记载供电设施资料台账数据信息；而地理信息资源，则关键是利用和地理数据程序集成而取得的，其帮助智能无人机巡检程序，充实核心基本数据信息，属于空域申请及飞行监控的参照数据；计划任务数据，作为无人机巡检系统中，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，主要是实现无人机巡检任务从计划到执行的管理，保证飞行具备规划性与执行力。

结束语

传统纸质化巡检的作业方式，实现从巡检任务下发 巡检任务管理和执行 巡检成果回收的半自动化、智能化的巡检处理机制，有利于减轻巡检人员和巡检工作管理人员的工作负担，可以极大提高工作效率。因此，在电力线路巡检过程中，电力部门要提高对无人机的重视程度，制定合理的巡检方案，促进提升社会效益。

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