吳宇鑫,金 哲,李小來,王偉東,高北晨,楊世強,孔 韜,袁銥晨,張學鋒
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三峽地區超高壓輸電線路特別是跨區輸電線路所經過的地理條件較為復雜,所處自然環境相對比較惡劣,加大了輸電線路運維工作[1-2]的勞動強度和巡視難度。輸電線路桿塔經過長時間的運行會產生一些隱患和缺陷[3-6],會給輸電線路運行帶來一定的危害,輕則影響線路運行,重則造成設備損壞、線路停運。線路巡視是運維人員工作重點。
隨著輸電線路投運的數量越來越多,為提高輸電線路運維精益化管理水平[7-12]和規范巡視模式,相關學者開始探索研究新的輸電線路運維模式[13-18]。無人機技術[19-23]作為一種新興技術,越來越多的應用于輸電線路巡視工作中,文獻[24]研究四旋翼無人機在輸電線路巡視作業中的優勢,文獻[25]研究高海拔地區無人機巡檢所需技術條件,文獻[26]研究氣象環境對無人機巡檢作業的影響并給出了防傾覆策略,文獻[27]研究小型無人機在輸電線路故障點查找方面的應用,文獻[28]研究無人機在輸電線路除冰方面的應用。為了提高無人機定位精度和巡檢質量,相關學者研究了無人機自主巡檢技術在輸電線路巡檢工作方面的應用[29-39]。對于新型運維模式的研究,有研究一種基于直升機、無人機及地面人工巡視的全新互補工作機制。也有研究人員針對人工和無人機聯合巡視工作深入開展提出了對策和建議。目前沒有文獻對無人機自主巡檢在桿塔基礎缺陷發現方面存在的劣勢進行深入分析,所以提出的人工和無人機組合巡視模式缺乏一定的數據支撐。
500 kV盤宜一、二回,重慶九盤變電站至宜昌換流站的兩條平行線路,盤宜一回共338 基桿塔,全長161.457 km;盤宜二回共325基桿塔,全長158.720 km,線路走向圖,如圖1所示。

圖1 500 kV盤宜一、二回線路走向圖Fig.1 500 kV Jiupan-Yichang primary circuit and second circuit route map
1.1.1 線路所處地形條件
盤宜一回所處高山占67%,長度約108.18 km,丘陵占31%,長度約50.05 km,平原占2%,長度約3.23 km,其中無人區、交通困難地區和交通不便區線路長度達67.81 km,占比約42%;盤宜二回所處山地占64%,長度約為101.58 km,丘陵占28%,長度約為44.44 km,平原8%,長度約12.70 km。
1.1.2 線路所處氣候條件
除開微地形微氣象區,盤宜一、二回所處巴東、秭歸、夷陵均以亞熱帶疾風氣候為主,常年風速為6 m/s~20 m/s,極端天氣達到過27 m/s~29 m/s。
1.1.3 線路所處特殊區段
經過調查近3 年運維數據發現,盤宜一回所處樹竹速長區達53.28 km,占線路總長33%;所處易覆冰區達41.98 km,占比約26%;所處雷電多發區59.74 km,占比約37%;地質災害頻發區29.06 km,占比約18%;山火易發區56.51 km,占比約35%,其中有一個微地形微氣象區,位于荒口坪,長度2.91 km,占比約1.8%。
結論:500 kV 盤宜一、二回線路路徑較長,所處地形條件復雜多變,且以大山峻嶺為主,交通條件極為艱苦,線路所處特殊區段較多包括微地形區、微氣象區、雷電多發區、地質災害區、山火易發區、易覆冰區等。
無人機自主精細化巡檢技術簡稱“無人機自主巡檢”,是基于高精度RTK定位(厘米級)技術,通過激光點云航線規劃方式,讓無人機具有自主巡視功能。無人機自主巡檢設備組成與信號傳輸示意圖如圖2所示。

圖2 無人機自主巡檢設備構成及信號傳輸示意圖Fig.2 Composition of UAV autonomous inspection equipment and diagram of signal transmission
本文調查2021年4月至2021年6月人工巡視及無人機自主巡檢缺陷報表進行對比分析,無人機自主巡檢發現的500 kV 盤宜一、二回不同種類的缺陷條數,如表1所示。

表1 無人機巡檢缺陷表Table 1 Defects of UAV routing inspection
輸電運維人員通過人工巡視發現不同缺陷種類及條數,如表2所示。

表2 人工巡視缺陷表Table 2 Defects of manual inspection
將表1和表2中的數據繪制柱狀圖,如圖3所示。

圖3 人工巡視和無人機巡檢發現缺陷數量柱狀圖Fig.3 Histogram of defects found in human inspection and UAV routing inspection
由圖3 可以看出,在導地線類、附屬設施類、桿塔本體類、金具類無人機自主巡檢比人工巡視發現數量大得多,絕緣子類自主巡檢與人工巡視發現數量接近,在基礎類和接地裝置類人工巡視具有優勢。
以圖4為例說明無人機和人工巡視發現缺陷條數的從屬關系,其中A圓表示人工發現的缺陷條數,B圓表示無人機發現缺陷條數,圓A與圓B相交部分為人工與無人機共同發現缺陷條數,①代表人工巡視發現無人機未發現缺陷條數,②代表人工與無人機共同發現缺陷條數,③代表無人機發現人工巡視未發現缺陷條數。

圖4 人工與無人機巡視缺陷條數從屬關系示意圖Fig.4 Diagram of subordinate relationship between manual and UAV inspection defect number
不同類型缺陷數量如圖5-圖11所示。

圖5 導地線類缺陷數量Fig.5 Defect number of grounding wire class

圖6 附屬設施類缺陷數量Fig.6 Defect number of ancillary facilities class

圖7 桿塔本體類缺陷數量Fig.7 Defect number of tower body class

圖8 金具類缺陷數量Fig.8 Defect number of fittings class

圖9 絕緣子類缺陷數量Fig.9 Defect number of insulator class

圖10 基礎類缺陷發現情況Fig.10 Defect number of tower foundation class

圖11 接地裝置類缺陷發現情況Fig.11 Defect number of tower grounding device class
按不同缺陷類型將人工巡視與無人機巡視發現缺陷條數、缺陷發現率的情況進行統計,如表3所示。
由表3可知,從缺陷發現條數和缺陷發現率來看,無人機自主巡檢在導地線類、附屬設施類、桿塔本體類、金具類等桿塔瓶口及以上桿塔部分的缺陷發現方面具有絕對優勢,但在基礎類和接地裝置類缺陷及瓶口以下桿塔部分缺陷發現方面存在不足,而人工巡視在基礎類、接地裝置類缺陷發現方面具有絕對優勢。

表3 無人機巡檢與人工巡視發現缺陷情況統計表Table 3 Defects of UAV routing inspection and manual inspection
下面將對無人機在基礎缺陷方面存在的劣勢進行進一步分析。
將人工巡視盤宜一、二回16條基礎類缺陷進行剖析,發現基礎類缺陷可以分為危石類、擋土墻或堡坎出現損傷、附近山體滑坡或垮塌?;A類缺陷類型占比如圖12所示。

圖12 基礎類缺陷各類型占比Fig.12 Proportion of different foundation defects
基礎附近存在危石缺陷占比最大為50%,因為無人機航線設置的拍攝角度和范圍與桿塔結構設置使得無人機存在視野盲區,故無法發現。
進一步分析發現基礎類缺陷由于有遮擋物、方位差、視角差、云臺參數設置錯誤、云臺高度過低等原因,導致所拍攝的照片中基礎信息不全,對查找缺陷帶來一定困難,具體的桿塔數量如表4所示。遮擋物遮擋、云臺參數設置錯誤、云臺高度過低占絕大多數,進一步分析原因。

表4 無人機未發現基礎類缺陷的桿塔數Table 4 Number of towers with basic defects that UAV failed to detect
桿塔基礎附近有雜樹、雜草、農作物、雜物等會造成照片中桿塔基礎被覆蓋,缺陷信息無法判定,因雜樹、雜草、農作物、雜物堆砌導致自主巡檢桿塔基礎被遮擋的桿塔數量如表5所示。

表5 基礎有遮擋物的桿塔數Table 5 Number of towers with shelter on the foundation
塔腳被雜樹和雜草遮擋的桿塔以秭歸荒口、九山坪、曉峰河段為主,因為該段地形復雜通常桿塔較高,基礎附近存在不影響運行的雜樹、雜草。塔腳被農作物遮擋以秭歸郭家壩、沙鎮溪段為主,該段農戶大量種植柑橘樹等經濟作物。雜物堆砌較少,主要集中在巴東跨江、龍泉進站段,因為該段桿塔附近土壤肥沃,農戶在塔基附近開墾種植,就近將一些鋤地后的雜草堆砌在塔腳處。由于桿塔所占征地面積以外的土地并未進行征收,所以經過長期運行,桿塔征地范圍外的雜樹、雜草生長至一定高度后,對桿塔基礎形成了遮擋,由于生長速度和生長方向的不同,桿塔被遮擋的基礎情況也不盡相同。
云臺參數設置錯誤,導致云臺拍照時所處角度錯誤,導致桿塔基礎并不在云臺所拍攝范圍內,所以照片獲取不到所想要的桿塔基礎,如圖13-圖14所示。

圖13 無人機云臺角度示意圖Fig.13 Diagram of setting UAV PTZ angle

圖14 云臺角度過小的桿塔照片Fig.14 Image of tower with too small PTZ angle
將盤宜一、二回云臺拍攝角度錯誤的桿塔進行統計,如表6所示。從表6分析可知,盤宜一、二回多種塔型均出現過因云臺角度過小導致照片獲取不到桿塔基礎的現象,所以云臺角度設置錯誤與桿塔形式無關,而出現這種現象是因為航線編輯過程中云臺角度設置過小,且航線編輯完成并發現相應參數設置問題。

表6 無人機云臺角度設置錯誤的桿塔及其參數Table 6 Towers and their parameters with wrong PTZ angle setting of UAV
不同桿塔根開是不同的,原本根開更大的桿塔應該在更高的高度拍攝才能將桿塔基礎全部加載至云臺的拍攝框內,而桿塔航線是根據航線模板批量生成的,無人機沒有到達相應的高度就進行了拍照,導致獲取桿塔基礎信息不全。
進一步分析云臺在拍照時的動作,云臺在正常高度下拍照時的側視圖及俯視圖如圖15所示,在云臺高度達到H時,桿塔基礎均在云臺拍攝范圍內。

圖15 正常高度下云臺拍攝桿塔基礎示意圖Fig.15 Schematic diagram of tower foundation with PTZ at a normal height
如果以此桿塔作為模板來繪制其他同類型桿塔航線時,如果飛行高度是根據桿塔高度來進行調整的,從H調整為H+ΔH,其中ΔH為桿塔呼高差,而不是根據桿塔基礎根開大小來進行調整,那么桿塔基礎則可能未在云臺拍攝范圍內,如圖16所示。
進一步將照片中基礎信息不完整的桿塔型號進行統計,如表7所示。

表7 因云臺高度過小的桿塔及其參數Table 7 Parameters of too small PTZ height tower
由表7 分析可知,根開過大的桿塔集中在ZB3 型呼高45 m及以上桿塔和ZB4型呼高39 m及以上桿塔,由于繪制過程中按照桿塔模板進行目標桿塔航線繪制,僅根據目標桿塔高度增加無人機飛行高度,并沒有按照每基桿塔實際根開大小進行高度的調整,造成部分桿塔塔型基礎并沒有全部拍攝下來。但是因為存在限高和拍攝不清楚的問題,云臺高度不能一味地加高,云臺高度需要根據現場實際飛行經驗結合桿塔形式和參數來確定。
由以上分析可知,人工和無人機巡視各有優缺點,在不同巡視任務或不同巡視方式下人工與無人機占比不同。在日常巡視下,應以無人機巡視為主,人工巡視輔助,無人機可以比較好地發現桿塔本體所具有的缺陷,而對塔基及以下的缺陷卻比較難以發現,人工巡視可以發現基礎及地網類缺陷;特殊巡視,包括紅外測溫、登桿檢查、三跨檢查,應以無人機巡視為主對重點檢查部位進行精細化巡檢;故障巡視下,應以無人機巡視為主,可以縮短每基桿塔故障查找時間,待確定故障點后人員登桿檢查,采集照片資料;災害巡視時,應以地面人工巡視為主,無人機巡視為輔,待無人機確定災害發生位置和巡視道路安全狀況之后,再由人工前往災害發生位置確認情況。
根據以上分析可知,無人機在桿塔本體缺陷發現方面具有較大優勢,人工巡視在基礎類、接地裝置類、地面附屬設施類具有優勢,所以利用無人機重點查找桿塔本體缺陷,而桿塔下方缺陷如基礎、地網、桿號牌、附屬設施則由人工重點進行檢查,通道環境類缺陷如山火、異物、外破等則由固定翼無人機“云巡”方式進行重點檢查,通道環境內的樹障則由無人機激光掃描為主,人工巡視為輔。運行工況的檢查紅外測溫由無人機進行重點檢查,弧垂觀測、覆冰觀測、風偏觀測則由人工巡視重點檢查。
5.3.1 平原地形交通易到達地區
平原地形下,基礎類和樹障類缺陷相對較少,居民活動頻數較多,建議無人機精細化巡視周期為半年,人工巡視周期為3 個月,并適當增加群眾護線員巡視頻次,確保巡視能夠不間斷。
5.3.2 山區地形交通較難到達地區
山區地形下,基礎類缺陷和樹障類缺陷相對較多,居民活動頻次較少,建議無人機精細化巡視周期為1 a,人工巡視周期為半年,保證停電檢修作業開展前無人機自主精細化巡檢全覆蓋。
5.3.3 無人區和大跨越交通條件極為不便地區
無人區和大跨越地形條件下,考慮安全和人員勞動強度因素,建議無人機精細化巡視周期為1 a,人工巡視周期為1 a,可結合停電檢修、故障巡視、帶電作業等方式進行登桿檢查。
5.3.4 微氣象區易覆冰區
由于車輛人員難以到達,考慮車輛及人員安全因素,建議覆冰期到來之前進行一次無人機精細化巡視和人工巡視,以確保輸電線路安全穩定運行;當覆冰期到來之時建議當地護線員在有條件情況下進行人工巡視;當覆冰期過后,建議進行一次無人機巡視以檢查設備運行情況。
5.3.5 山火易發區、地質災害易發區、鳥害多發區
由于線路走向比較長,往往難以同時對多個現場進行管控,建議結合季節特點進行無人機通道1 周1次,確保特殊時期巡視全覆蓋。
5.3.6 外破點和居民活動密集區
外破點和居民活動密集區,為防止線路因外破、異物、垂釣等情況造成外力破壞事故,從而影響線路運行,并適當增加人工巡視頻次,確保1周3次。
本文以500 kV 盤宜一、二回為例,分析了超高壓輸電線路運維工作重點與難點所在,對無人機自主巡檢工作體系進行了介紹,重點分析了無人機巡視和人工巡視在桿塔各部位的缺陷發現方面所具有的優劣勢。經過分析找到了無人機難以發現基礎類缺陷的深層次原因,并在此基礎上提出了一種人工和無人機組合巡視的新模式。