變電站智能巡檢機器人在運維工作中的應用

陳辰杰

摘要：變電站智能巡檢機器人是機電一體化、導航定位技術、圖像識別技術、多傳感器融合等技術的產物，其相關技術的開發和創新是電力發展的基礎，機器人巡檢是未來變電站巡檢的必然趨勢。本文主要對變電站智能巡檢機器人在運維工作中的應用進行了分析研究。

關鍵詞：變電站;巡檢機器人;具體應用

引言

將巡檢技術有效應用于高壓變電站中，大幅度降低人員的實際工作壓力，減少了各種基于人工失誤出現的各種問題發生的可能性。國家經濟不斷發展中，社會各領域對電力的需求越來越大，提升電力系統的運行安全及穩定性開始變的越來越重要，基于此，有必要提升高壓變電站巡檢工作的質量，重視應用相關的各種現代化科學技術，有助于促進我國電力事業的發展。

1智能機器人應用于變電站的現狀

1.1數據讀取問題

應用于變電站的機器人普遍都裝著變焦的高清攝像頭，對于某些因高度過高而無法監測的表計，機器人也能通過攝像頭變焦來實現數據的讀取。按功能的設計來說，機器人在讀取數據方面發揮的作用遠遠大于人工巡視，傳統的人工巡視只能采取望遠鏡這類的輔助工具進行觀測數據，而機器人的使用，大大降低了數據的誤差。但是由于光照條件、雨霧天氣及機器人攝像頭的清晰度等原因，在很多情況下機器人也不能很好的發揮優勢。

1.2行進及續航問題

一般來說，應用于變電站的機器人在工作時，相關運維人員都會為其設定的路線清理或移除障礙物，但偶爾也會出現一些特殊情況：比如有施工作業圍閉情況、站內植物的生長，隨著植物的生長，其枝干慢慢延伸至機器人導航及行進的路線上，使機器人無法前進，便會始終保持開機狀態，等待前進信號，直至耗盡電量自動關機，運維人員發現后還要手動將機器人運往充電地點，不僅費時費力，還沒辦法按時完成預定的計劃工作。對于機器人的續航問題，目前變電站使用的機器人一般續航能力大約在7小時左右，對于220kV及以上電壓等級的變電站而言，機器人完成一次完整的全站巡視任務至少需要10小時以上，而一個500kV變電站的機器人巡視時間至少在16小時以上，機器人的續航能力還無法滿足或完全代替目前變電站的人工巡視周期。

1.3數據處理問題

就目前情況而言，機器人在變電站的使用僅僅取代了部分的人工作業，機器人只通過攝像機、紅外測溫儀等工具進行數據的收集并加以簡單的分析，且目前數據識別、分析的正確率還存在一定的誤差，而目前對于變電站智能化的要求遠不止如此。

1.4使用方法單一

運維人員在對某些故障問題進行處理時，通常會采用人力監測，不能很好的利用機器人的功能，只把機器人作為日常監測、收集數據的單一性工具。

2高壓變電巡檢機器人智能技術

2.1行走機構

應用于變電站移動巡檢機器人的行走機構主要可以分為3類：輪式行走機構、履帶式機構和固定軌道式機構。其中輪式機構在變電站巡檢機器人的使用中最為廣泛。

2.1.1輪式行走機構

輪式行走機構的移動性、靈活性較強。具有在狹小空間范圍內的行走、轉向的能力。現有的輪式移動機器人主要分為兩輪和四輪驅動。相較于兩輪驅動，四輪驅動的穩定性、驅動能力和轉彎靈活性優于兩驅設計。但其機械結構相對復雜且需要較大的設計空間。輪式移動機構的移動依賴于變電站內相對平坦的地面，對于變電站內顛簸不平整的石子路面的適應性低，巡檢效率會受到一定程度的影響。

2.1.2履帶式行走機構

對復雜路況的適應性強，具有一定的翻越障礙、爬坡能力。但其機械結構復雜，體積較大，靈活性低，不適用于變電站內狹窄路面通行。

2.1.3固定軌道式機構

機器人通過固定軌道的方式進行移動。這種移動方式確保了機器人可以在預先設定的檢測路徑上通行，并且移動精度較高，易于控制。但是單一的導軌路徑限制了機器人巡檢的靈活性。此種軌道式移動機器人目前主要應用于變電站室內屏柜的檢測。

2.2導航技術

2.2.1磁軌導航

磁軌導航系統具有良好的穩定性，它很少會受到外界環境因素的影響。按照預設的運行軌跡將磁性材料預埋在地下，機器人通過傳感器探測磁力塊信息，不斷監測行進間偏移的位置。行進間通過射頻識別（Radio FrequencyIdentificationDevices，RFID）雷達監測預埋的標簽，在相應位置執行不同的操作，如停車、轉向等。但磁導航方式需要對軌道進行定期的維護，并且在一定程度上限制了機器人的活動范圍，且機器人不能夠自主地躲避障礙。

2.2.2SLAM導航

同時定位與地圖構建（SimultaneousLocalizationandMapping，SLAM），是一種未知地圖導航技術，也是目前巡檢機器人較為流行的導航技術。機器人通過傳感器采集到的信息，在不斷計算自身位置的同時構建周邊環境地圖。基于不同的傳感器實現SLAM導航，有著不同的差異。目前主流的兩種SLAM導航分別是基于激光雷達的激光SLAM和基于視覺的VSLAM（VisualSLAM）。激光SLAM應用時間早于VSLAM，有著成熟的理論依據，并且在應用上也十分穩定成熟，可在強光照射下運行。激光雷達測距準確，其導航精度可達到厘米級。但是激光雷達的探測范圍有限且價格十分昂貴。VSLAM通過攝像頭采集數據，使用成本較低，通過三角測距的方法測算距離，雖然精度不如激光SLAM，但可以充分利用其收集到的紋理信息，這使得其在重定位和場景分類上有著優異的表現。但其受光照因素制約很大，在光線昏暗處（無紋理處）無法正常工作。

2.3圖像識別

圖像識別作為巡檢機器人的重要技術之一，決定了監測設備的準確性，其實現方法也是機器人設計環節重點考慮的因素之一。基于機器人的云臺雙目視覺系統，利用紅外和可見光呈像相機拍攝采集紅外圖像、儀表指針數據、斷路器開關位置等信息，對采集到的圖像文件進行處理，與前一次的采集數據進行匹配對比，累計圖像分析、紋理判斷等對設備是否出現異常作出判斷。可利用尺度不變特征變換、霍夫變換等算法的研究實現開關位置識別等問題。基于深度學習的圖片識別算法實現圖像分類、圖像分割、物體檢測等。算法的優化是圖片識別的核心問題。

2.4機器人無線通信網絡

為保障變電站巡檢機器人的有效運用、信息的傳遞可靠，必須保障通信網絡的可靠性，且需要通信系統具有顯著的通信能力，避免在信息傳遞過程中，出現嚴重信息損失情況。現對幾種常見的通信技術進行分析：（1）UWB通信技術。該項技術是無載波通信技術，它的發射功率不高，且安全性相對較高，帶寬也屬于高量級。但是傳輸距離相對較近，主要以移動機器人室內定位應用較多。（2） LI-FI。該項技術依靠光譜，具有良好的保密性，且所消耗能量相對較低。缺點為該項技術不夠成熟，仍舊處于研究階段，且沒有進行大規模推廣。（3） WIFI技術。常見的無線載波通信技術覆蓋面積廣，支持無線橋接，但其在具體的運行過程中，能源消耗水平相對較高。（4） Mesh網絡。該網絡屬于新型網絡結構，其保障了傳輸效率和帶寬容量可適應變電站的需求。當前，變電站機器人巡檢中，主要以 Mesh網絡為主要通信網絡，可以實現機器人的無線通信，其安裝部署簡單，能夠規避通信堵塞。

結束語

隨著社會的進步，變電站自動化水平也在不斷提高，無人值守的現狀也越來越普遍，而變電站作為電力系統的關鍵所在，其安全性對人們的生產和生活都有著重要影響，需要加強對變電站巡檢。而傳統的巡檢方式已經不能滿足現代變電站的發展，隨著國家推廣力度的增加，智能巡檢機器人的應用也越來越廣泛，機器人巡檢也是未來主要的巡檢方式。

參考文獻

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