【电力专用无人机的巡检技术应用探析4000字（论文）】

I电力专用无人机的巡检技术应用分析目录TOC\o"1-3"\h\u10178第一章绪论 126436第二章无人机巡检技术的概述 2300012.1无人机巡检技术的概念及内涵 2291862.2无人机巡检体系的构成分析 292032.3无人机巡检功能 2101第三章电力专用无人机巡检技术应用方案分析 445953.1电力专用无人机巡检技术应用现状 4121683.2无人机巡检技术的工作流程 5192543.3无人机巡检在不同巡检类型工作中的应用 56487结语 731242参考文献 9第一章绪论近些年来,随着中国社会经济的持续发展,中国社会在诸多领域和产业的发展速度和经济发展水平也在持续提升中。在电网建设与石化产业发展过程中,为了可以对电网架空线路的稳定性和安全做出良好的维护和保证,加强对电网架空线路的巡查力量是十分紧迫的任务。在国家电网工程建设技术水平日益提升的大背景下,许多高海拔、远距离、大跨度的输电线路,为人们的日常提供了更多的方便条件,也大大提高了民众生命质量水平。但与此同时,很多运维及日常巡查人员的工作难度也在大幅上升。所以,为了可以更好地克服甚至缓解这一困难,使电力与架空线路巡检人员的工作压力能够更好地减轻甚至减少,无人机就起到了不可估量的社会意义与价值,从而释放了部分劳动者,也减轻了架空电线线路巡检人员的工作压力。第二章无人机巡检技术的概述2.1无人机巡检技术的概念及内涵所谓的无人机巡查技术,主要指的是巡检技术人员利用远程作业无人机,并使用无人机的传感器装置来优质、快捷地进行对架空输电线路的巡查工作。无人机巡查技术与传统的巡查方法相比,其工作效率更高,成本也更低廉,效率更佳,灵活性也更强,且使用简便、安全快捷,有着更良好的国际视野。而当前,在中国的架空输电线路巡查工作中,无人机巡查技术和人工巡查的比例各占约一零点五,而随着计算机技术的高速发展,无人机巡查技术的使用水平也在不断进行着优化和革新,其实际使用的重要程度和占比也将会愈来愈高,并逐渐会成为中国各类线路巡查工作中的重点技术和方法。2.2无人机巡检体系的构成分析无人机的日常巡检系统,主要由无人机平台、数据收集系统、地面测控站、数据通信链条和数据处理系统等组成。其中无人机平台主要指的是无人机载体,也就是无人机装置,而无人机则与直升机的基本构造比较类似,只是主要区别在于工作人员能够远程控制无人机。在现实的使用中,无人机飞行控制系统又可以分为多旋翼无人机飞行控制系统和固定翼无人机,多旋翼无人机飞行控制系统在精密巡视架空线路的作业中较为普遍,而固定式翼的无人机飞行控制系统则在高航线、大覆盖范围的架空传输线路的巡视作业中使用得更为普遍。而数据获取系统则主要是利用所搭载感应器,例如光学照相、激光扫描、红外线成像以及之外成像技术等,来收集巡检工程作业的实际数据和资讯。2.3无人机巡检功能无人机巡检管理系统主要包含由无人机、信息收集装置、通讯设施、地面工作站等四大部分所构成,这四个部分具有各自的功能。无人机可以利用人工遥控装置来对空中线路、停靠的地点实施管制,之后通过自身信息采集设备来将收集到的信息进行整合,而后借助通信设备来将信息传递给工作站。无人机会在人员的操纵下进行各种信号的收集整理,然后根据各个指示要求进行工作。无人驾驶航空器也可以对输电线路中的复合悬式绝缘子、引流线、导线、杆塔等加以检测,并采用发热击穿法和接触点加热的方法,来对输电线路中有无悬吊异物、有无出现断股甚至掉落的状况加以检测。

第三章电力专用无人机巡检技术应用分析3.1电力专用无人机巡检技术应用现状国家电网于2018年分别进行了多旋翼无人机和直升机电力巡检航拍图像人工智能处理技术验证工作,两次技术验证均采用基于深度学习的目标检测算法,检测目标为8~9类常见且典型的架空线路缺陷,使用的数据集仅包含正样本(即含有缺陷的图像),算法检测的最好成绩为30％~89％,不同类型缺陷的检测成绩有较大差异:针对绝缘子、金具等几何特征相对显著的缺陷,检测效果较好;而通道环境、接地装置和异物类缺陷由于样本数较少,且缺陷表现特征多样化,检测效果不佳.2019年举行了一次航拍图像现场验证工作,首次将未经遴选的实际巡检图像作为测试数据,由于实际巡检工作中存在大量的负样本,导致误检、错检率上升,同时,由于前两次技术验证均是挑选视觉特征相对显著的缺陷作为检测目标,而本次现场验证将大部分缺陷都纳入考量,增加了大量具备语义关联信息(如杆塔塔材缺失)或外观表现不明显的缺陷,大大增加了算法检测难度,检测准确率仅为10％~30％。从目前研究来看,深度学习技术在检测准确率及算法泛用性上都优于人工设计特征的机器学习方法,但距离实际应用还有相当长的一段路要走.制约深度学习技术在该领域发展的最主要因素是数据集问题.深度学习技术需要大量数据的支撑,据笔者所知,目前全球范围内尚未有公开的电力巡检数据集,所有已发表的研究均是基于各研究团队自建的小型数据集.其次,电力线路缺陷存在的严重的类不平衡现象,即高发缺陷与罕见缺陷存在较大的数量差异,同种缺陷具有多种外观表现,其分布也非完全均衡.另一方面,电力巡检缺陷种类较多,一种算法仅能检测少量缺陷因而缺乏工程意义,但要利用深度学习技术的算法泛用性,首先要解决的是缺陷的分类问题.目前的分类方法主要以生产管理为导向,并不完全契合人工智能技术的开发和应用需求.对电力缺陷进行统计分析,制定标准化的、兼顾日常生产与人工智能技术的电力缺陷描述及分类方法,有助于推动智能化技术发展及数据库建设的规范化.在检测算法方面,目前该领域大多数研究以算法的迁移应用为主,所用算法大多为FastRCNN、YOLO等成熟的模型框架,在算法创新上有所欠缺。3.2无人机巡检技术的工作流程在使用无人机完成线路上的巡查任务时,重视对无人机巡查技术使用的整个过程进行了解和熟悉,是至关重要的环节。当前,在线路巡查工作中,无人机设备的作业过程越来越趋向标准化,其工作过程大致为首先完成空域申请,然后计划编制并进行巡查准备工作,最后实施巡查工作并提交巡查报表。在空域申请时,技术人员要提早一个月进行了线路巡检的准备工作,并对巡检空间的使用范围进行了提前申请,以及无人机航拍的空域和计划等。申报的飞行空域,与其他空域间的水平间距要保持在二十km之内,而垂直间隔则要保持在二千m之内。在开展计划编制工作时,技术人员要根据运营单位和国家安质监管部门对电力架空输电线路日常巡查管理的有关规定和建议,来设计巡检定线、定时以及全线等的线路长度和具体内容。3.3无人机巡检在不同巡检类型工作中的应用无人机巡检工作种类可包括常规巡检、故障巡检、鸟害巡查、外破巡查、灾后巡查、树竹巡查,或者红外巡检等。在截然不同的巡检类别和模式中,无人机的巡检功能也不尽相同。在常规巡检工作中,主要是对电力架空输电线路进行长周期控制的巡检工作,包括进行可见光和红外线图像的巡检项目和内容。故障巡查工作主要是当电力架空传输线路产生故障时,无人机装置就能对故障范围实施全面的巡查,也能够及时把故障范围和情况及时传递并反映给管理人员,工作人员可以适时采取故障排除对策,从而最大化减轻传输线路发生故障时所带来的影响和损失。在鸟害日常巡查工作中,因为许多电力架空传输线路多被设定在山地和丘陵平原等特殊地形上,且多以高塔搭建的型式,这样有利于小鸟筑巢,因此不少架空传输线路发生故障时都是受到了小鸟的影响。针对此,为了可以对鸟害问题做出更好、更合理地处理,施工人员还可以根据鸟儿迁徙的习惯和筑巢的要求,利用无人机装置来实施驱赶,并对鸟儿筑巢的状况实施巡查与监测,及时掌握了电力架空输电线路各个地区的鸟害情况,从而采取了更加有针对性的驱赶工作举措,对各地区的架空输电线路的运营安全做出了良好的保证。外破的日常巡查工作,由于许多输电线路易被新开挖地方、修路、建设工程或者汽车的吊运等建筑施工现场作业所损坏,进而导致输电线路不可以正常运营。因此施工人员就可以利用无人驾驶飞机装置,来对电力架空输电线路的沿线范围开展定时外破巡查工作,对施工人员在现场作业流程中对输电线路的损害状况得到最好的了解。而一旦发觉有外破问题出现,施工人员就可以及时和公司开展全方位交流,以便解决,以便于最好地防范和处理外破隐患问题。此外山火巡查还是输电线路常规巡查的工作内容和形式一种。由于许多输电线路都架设于山地和密林之间,在消防方面也有着巨大的压力。在干旱且酷热的时节,山林极易出现大火,使用无人机巡检装置来对林地、山地等范围内的输电线路实施全方位的巡查,可以减少山火对输电线路的破坏。

结语综上所述,现如今,电能早已成为了人类日常生活中所不可获缺的主要内容和成分,因而它们工作的稳定程度和安全,成为提升人类日常生活质量的一项关键方面。而由于许多输电航线都架设于地址较高的偏远地区,所以一旦架空的输电航线发生了故障,又无法实施正常巡检,就很容易造成了不少困难与隐患。由于科技管理水平的日益上升,无人机巡检技术也逐渐被广泛地使用于电力输送航线与油田产品集输的巡查管理工作中,它使用的范围也比较广阔,检查方法相对灵活多样,检查成本也相对比较便宜,使用的效益也比较显著,在相当程度上极大地释放了人员,大大提高航线巡查管理工作的便利和安全,对保障航线的安全和稳定也起到了良好的效果和价值。参考文献[1]邵瑰玮，刘壮，付晶，等.架空输电线路无人机巡检技术研究进展[J].高电压技术，2020，46(01)：14-22.[2]陈剑刚，姚璞，杨俊武，等.无人机在架空输电线路巡检中的应用研究[J].湖南电力，2019，39(05)：74-77.[3]吳立远，毕建刚，常文治，等.配网架空输电线路无人机综合巡检技术[J].中国电力，2018，51(01)：97-101，138.[4]吴立远,毕建刚,常文治,杨圆,弓艳朋.配网架空输电线路无人机综合巡检技术[J].中国电力,2018,51(0