基于無人機的輸電線路巡檢技術研究

張 亮 楊善婷

(1.中國能源建設集團江蘇省電力設計院有限公司,江蘇 南京 211102; 2.南京水務集團有限公司管線管理所，江蘇 南京 210036)

1 概述

近年來特高壓等大容量輸電線路不斷投建運營，出于安全考慮，這些主干網通常位于山區、荒漠等人跡罕至區域[1]。傳統電力巡檢本就存在效率低、勞動強度高、數字化程度低等缺點，面對當前日益復雜的電網結構，上述缺點更顯凸出，革新巡檢模式，建立自動化、智能化的現代巡檢系統顯得極為迫切。無人機可以獲取高分辨率的影像數據，再加工還可生成高精度的DEM,DOM,DLG及真三維模型等數字化產品，這些均可為巡檢人員診斷線路缺陷及判別安全運營狀況提供豐富的決策依據。基于無人機航拍的電力巡檢新技術，已逐步從試驗階段轉入實際應用階段，相較于傳統巡檢模式，該技術強度低、效率高，且能夠在線路帶電狀況下進行，保障了作業人員的安全及社會正常用電需求。

2 無人機巡檢技術

2.1 無人機巡檢系統

無人機巡檢系統基于具備高精度定位、導航和自主飛行能力的無人機平臺，搭載高清相機等各型傳感器，可快速實時地對輸電線路進行多維度、全方位巡檢[2,3]。系統通常由空中飛行平臺及地面站控制系統兩部分組成[4]，地面飛行控制部分主要用于巡檢飛行路線規劃、上載，實時同步顯示飛行姿態，控制機載傳感器設備、顯示檢測結果等，空中飛行平臺則根據上載的規劃航線、航點對線路構件進行拍照、攝像等數據采集工作，無人機巡檢系統構成如圖1所示。

2.2 無人機主要巡檢內容

當前無人機電力巡檢主要針對線路通道、線路本體及附屬設施三個部分，按照巡檢細節細分可分為范圍巡檢、定點巡檢、精細巡檢等。其中線路本體及附屬設施形體異常損壞可使用高清相機進行檢測，也可使用紅外成像儀等檢測設備發熱異常狀況。無人機主要巡檢內容詳見表1。

表1 無人機巡檢內容表

3 無人機巡檢準備

3.1 人員組織準備

巡檢小組由不少于三人組成，包括任務負責人、飛控手及程控手，成員均應具備駕駛無人機的基本技能，在使用中大型無人機進行長距離巡檢作業時，飛控手應取得國家行業協會認證的機長、駕駛員執照。任務負責人對作業進度、安全及成果質量負責，操控手主要職責是操控無人機巡檢作業，程控手主要操作任務設備、監測各類遙測信息。

3.2 設備配置準備

應根據任務需求選擇最為經濟適用的無人機巡檢系統。對設備基本要求如下：

1)無人機系統及其備件應滿足巡檢基本技術要求，應處于完善的保養期內，相機等應經省級以上檢測單位檢校合格；

2)由于小型無人機電池性能限制，電池備件應不少于6組。

3.3 巡檢流程準備

為保障巡檢的進度及質量，科學制定巡檢流程，系統安排工作銜接顯得尤為必要。首先搜集路徑地理坐標信息，結合現場踏勘，規劃最優巡檢路徑。航線規劃的基本原則是最短的飛行路徑安全高效地完成既定目標設備的巡檢任務，當線路走向位于敏感飛行區時，應向管理部門申請空域。巡檢作業應在晴好天氣開展，影像采集完畢后，采用人工判讀、程序分析，對各類設備缺陷及故障進行標注說明，全部分析完畢后對當次巡檢進行匯總報告，包括缺陷信息影像標注及巡檢報表編寫，收口整個巡檢作業，詳細的巡檢流程如圖2所示。

4 無人機輸電線路巡檢實例

4.1 工程概述

根據江蘇省電力公司二季度例行巡檢安排，對某500 kV線路開展定期精細化巡檢，線路位于興化市水網地區，溝河較多，交通較為不便。巡檢段塔位80級，平均檔距400 m，路徑長度約為34 km。根據要求，巡檢資料應詳實可靠，應形成完整的缺陷報表清單，缺陷影像資料應標注清晰并格式化歸檔。本工程面臨任務急、要求高、線路路徑地理環境復雜等難點。

4.2 巡檢機型選型

巡檢需對線路本體及附屬設施進行精細化巡檢，因此無人機應具備一定的載荷并應能高精度懸停拍攝。通過需求分析，結合實地踏勘，采用大疆M600 PRO多旋翼無人機平臺搭載可見光及紅外線傳感器執飛本次任務，M600 PRO是一款專業級無人機平臺，具有高負載、高精度、高可靠性的飛行性能，主要技術參數如表2所示。

表2 DJI M600 PRO主要技術參數

4.3 巡檢模式方法

按照《無人機巡檢作業技術導則》，對于體量規模較大的500 kV及以上等級線路，考慮單側飛行無法完全覆蓋巡檢目標，易產生巡檢死角，本次采用雙側巡檢模式進行：以線路中心走向為據，航點按偏離一定安全距離形成兩側的巡檢航線。桿塔巡檢時相機按照預設程序多角度自動采集桿塔影像，保證了巡檢數據的有效性和完整性。本次預設巡檢高度根據規范要求與線路地線橫擔登高或略高，確保拍攝目標的完整度。本次巡檢使用的M600 PRO空載質量約為10 kg，為中型無人機巡檢系統，為保障飛行安全，設定其距線路設備空間距離為35 m，水平距離為30 m。

4.4 巡檢資料整理及移交

表3 巡檢缺陷清單

巡檢外業共耗時4 d，相對于傳統人工作業大大提升了效率，共采集線路影像共計0.8 TB。面對海量的桿塔及通道影像數據，為提升效率，在傳統人工缺陷識別的基礎上，創新性地對鳥窩采用了基于圖像分析的自動化照片識別技術。通過多重手段綜合識別，本次巡檢工發現缺陷246處，主要為一般性金具缺陷如防鳥

刺未展開，纜線斷股、松股等，除此以外還有部分塔體存有鳥窩，塔基損壞以及號牌遮擋，相關缺陷如圖3所示。

在缺陷標注完成后，巡檢結果應由專人負責審核校對，塔位編號、缺陷類型無誤后，歸檔影像入庫，并對缺陷信息進行同步編制巡檢報表，形成缺陷清單，本次巡檢部分缺陷清單如表3所示。成果經簽字蓋章后，移交運營管理單位。

5 結論與展望

基于無人機的輸電線路巡檢技術很好補充了傳統電力巡檢中存在的短板，極大契合了新時期電網巡檢需求。本文通過研究相關技術流程，對無人機巡檢技術理論進行了系統說明，并通過工程實踐驗證了該項巡檢技術的低成本、高可靠性、安全性等特點，對比傳統人工巡檢，體現了巨大的效率優勢。需要指出，雖然無人機巡線發展迅速，并日趨成為主流巡線手段，但仍存在如下問題有待提升：

1)作業過程中受限于電池性能，無人機滯空時間仍較短,且避障功能仍舊較為弱化；

2)影像數據量巨大，人工缺陷識別標注效率較低，基于影像分析的缺陷自動化識別技術亟待開發；

3)無人機巡線自動化技術仍處于初級階段，基于人工智能的智能化巡檢仍待拓展。