輸電線路無人機巡檢智能管理系統設計及應用探究

邢華軍

（安徽南瑞繼遠電網技術有限公司）

0 引言

輸電線路是現代社會中至關重要的基礎設施之一，其穩定運行對于保障電力供應的連續性和可靠性具有重要意義。然而，由于輸電線路分布廣泛且長度龐大，傳統的人工巡檢方法存在效率低、覆蓋范圍受限以及安全風險較高等問題。為克服以上挑戰，并提升輸電線路巡檢的智能化水平，無人機技術從而被廣泛應用于該領域當中。但從目前的情況來看，無人機巡檢方式還存在著相關的問題，比如飛行數據很難被采集、智能化水平較低，記錄方式仍然以人工記錄方式為主，間接影響了數據的規范性以及準確性。因此需要在原有無機機技術的基礎上建立完善的智能管理系統，提升對信息圖像的識別能力，最終有效提升輸電線路的巡檢工作效率。

1 輸電線路無人機巡檢智能管理技術原理

輸電線路無人機巡檢智能管理技術原理是基于無人機、圖像處理和數據分析等關鍵技術的綜合應用。其核心目標是通過自動化和智能化手段提高輸電線路巡檢效率和準確性。首先，無人機作為巡檢工具，具有靈活性和高效性。它可以在復雜的地形條件下飛行，并且通過搭載各種傳感器（如攝像頭、熱成像儀等）獲取多種類型數據。無人機可以覆蓋大范圍的輸電線路，并且能夠快速獲得高清晰度的圖像和視頻數據。其次，圖像處理技術在無人機巡檢中起著重要作用。這些技術包括圖像增強、特征提取、目標識別與跟蹤等方面。通過對采集到的圖像進行預處理和優化處理，可以提高圖像質量并突出線路設備的特征。然后，利用目標識別算法來自動識別輸電線路上可能存在的缺陷或故障（如斷裂導線、傾斜桿塔等），從而實現對問題區域的準確定位。最后，在系統級別上，數據分析與決策支持成為實現智能管理的關鍵。通過對大量圖像、視頻和其他傳感器數據進行有效處理，可以提取有用信息，并與歷史數據進行比較分析，以發現潛在問題或趨勢。同時，結合地理信息系統（GIS）等技術，將巡檢結果與線路數據庫進行關聯，形成全面的線路狀態記錄和管理。

2 智能管理系統效益及價值分析

輸電線路無人機巡檢智能管理系統的引入將帶來多方面的效益和重要價值。首先，該系統通過利用無人機進行巡檢工作，能夠顯著降低工作人員所需的時間和資源成本。相較于傳統手動巡檢，無人機巡檢不需要耗費大量人力物力去登塔、攀爬等危險操作，從而減少了潛在風險和事故發生的可能性。其次，無人機巡檢智能管理系統采用先進的圖像處理技術和遙感數據分析方法，能夠快速、高效地識別出輸電線路存在的異常情況或潛在問題。這種實時監測功能有助于及早發現并解決設備故障、雜草覆蓋、樹木傾斜等常見問題，在保證供電可靠性的同時減少停電事件發生頻率。此外，在系統架構中加入路徑規劃和飛行控制算法，可以實現優化巡檢路線的自動規劃，提高巡檢效率和完備性。通過智能管理系統的使用，管理人員可以更好地跟蹤巡檢任務進度、分析數據，以及進行維護計劃的制定。這將有助于提高工作效率和決策準確性，減少了人為因素對輸電線路運行安全帶來的潛在影響［1］。

3 工程概括

以某電力企業為例。該企業為進一步提高輸電安全性，提高巡檢效率，開發一套相對完善的無人機巡檢智能管理系統，該系統主要由無人機平臺、圖像處理、遙感技術以及飛行控制算法等幾個模塊所構成，通過對該系統的有效應用后，從而實現了高效、準確和安全的輸電線路巡檢。目前該智能管理系統已在實際案例中得到驗證。例如，在一次大規模雷暴后，該系統迅速部署多架無人機進行巡檢，及時發現了多處絕緣子串燒和桿塔傾斜等潛在風險，提前采取措施防止線路故障事故的發生。可看出該系統應用后，不僅大幅縮短了巡檢時間，還提高了巡檢精度和安全性。

4 輸電線路無人機巡檢智能管理系統設計與實現研究

4.1 系統框架組成

4.1.1 在該系統建立過程中，通常需要提前建立相關的數據模型，利用數據模型完成對內部資源的共享，同時利用其他相關軟件，在信息技術加持下實現多層技術的有效應用。此外在系統框架組成的過程中，需要將各種不同專業性軟件融合在一起，實現對整體巡檢業務的統一規范性管理，實現系統架構組成。具體框架技術路線組成如圖1所示：

圖1 無人機巡檢管理系統架構圖

4.1.2 模塊組成

組成模塊是輸電線路無人機巡檢智能管理系統設計與實現中的關鍵部分。在設計輸電線路無人機巡檢智能管理系統時，需要考慮以下幾個主要組成模塊，并將其結合在一個整體框架中，具體模塊組成包括以下幾種。

（1）傳感器模塊：該模塊涉及到選擇和安裝在無人機上的各種傳感器。典型的傳感器可以包括高分辨率攝像頭、紅外熱像儀、激光測距儀等。這些傳感器用于采集與輸電線路相關的數據，如圖像、溫度、距離等信息。具體設置內容如表1所示。

表1 傳感器數據設置表

（2）圖像處理與識別模塊：該模塊主要使用計算機視覺技術對從傳感器獲取的圖像數據進行處理和分析。例如，通過圖像處理算法進行邊緣檢測、目標檢測和特征提取等操作。此外，還可以應用深度學習和機器學習算法來實現自動化識別輸電線路設備、故障或異常情況。

（3）數據存儲與管理模塊：該模塊負責有效地存儲和管理從無人機獲得的大量數據。這包括對圖像、傳感器數據和其他相關信息進行存儲、索引和查詢等功能。采用適當的數據庫技術可以實現高效的數據管理，方便進一步分析和回溯。

（4）路徑規劃與飛行控制模塊：無人機巡檢系統需要具備智能路徑規劃和飛行控制能力，以確保無人機安全、高效地完成巡檢任務。在該模塊中，采用路線規劃算法確定最佳巡檢路徑，并考慮輸電線路的特殊要求，如避開障礙物、合理利用充電站等。同時，還需設計飛行控制算法來實現精準懸停、航跡跟蹤等操作。

（5）用戶界面與決策支持模塊：該模塊涉及到用戶交互界面的設計和實現，使操作員能夠直觀地監視無人機巡檢過程并做出相應決策。例如，在界面上顯示輸電線路狀態、故障報告或異常情況警示，并提供基于收集數據的智能分析結果和建議。

（6）集成與通信模塊：該模塊是將各個子系統整合起來，并確保彼此之間能夠通信和協同工作。這包括無人機與地面控制站之間的實時數據傳輸、指令下達和狀態反饋等［2］。

4.2 技術實現

4.2.1 視覺識別及圖像處理技術

在輸電線路無人機巡檢過程中，通過搭載攝像頭或其他傳感器設備，無人機可以獲取并記錄大量的圖像數據。然而，這些原始圖像可能包含噪聲、光照變化等干擾因素，需要進行預處理以改善后續處理的質量。圖像預處理步驟可以包括去噪、增強對比度、顏色校正等操作。在特征提取以及目標檢測方面，視覺識別依賴于從圖像中提取有意義的特征，并將其與已知模式進行匹配來實現目標物體的自動識別。在輸電線路無人機巡檢中，特征提取通常涉及邊緣檢測、角點檢測和紋理描述符等算法。基于這些特征信息，目標檢測算法可以定位并識別出輸電線路上的各種元件，如桿塔、導線、絕緣子等。 此外在輸電線路巡檢當中，其中關鍵任務是檢測并識別可能存在的缺陷和異常情況，如桿塔傾斜、導線斷裂、絕緣子破損等。圖像處理技術可以用于自動化地分析圖像數據，以發現這些潛在問題。常見的方法包括基于機器學習或深度學習的分類器訓練，通過對正常和異常樣本進行學習，實現缺陷的自動檢測和分類。最后在巡檢過程中，需要對采集到的圖像進行配準操作，確保不同時間拍攝得到的圖像能夠對齊，并提供一致性視角。配準后的圖像可以用于構建三維模型或生成全景圖片，進一步輔助巡檢人員進行可視化分析和定位故障點。

4.2.2 遙感數據處理

遙感數據通常通過衛星、飛機或其他傳感器獲取，可以提供大范圍、高分辨率的地理信息。在輸電線路巡檢中，可以利用遙感技術獲取到影響輸電線路安全和性能的相關信息，例如樹木覆蓋程度、地形起伏以及線路設備狀態等。首先，在遙感數據分析與處理方法中，需要對原始遙感影像進行預處理。這包括圖像增強、去噪和圖像配準等步驟，以確保數據質量和一致性。然后，針對特定的巡檢需求，需要進行目標物體的識別和分類。例如，通過使用計算機視覺技術和機器學習算法，可以自動識別并分類出輸電線路上的樹木、雜草或其他障礙物。其次在遙感數據分析與處理過程中還需要進行地表特征提取。這意味著從原始影像中提取出有用的地理屬性信息。例如，利用數字高程模型（DEM）可以提取出地形起伏信息，幫助判斷輸電線路的高低點和懸掛情況。通過分析影像中的紋理、光譜特性等，不僅可以建立有效的系統數據庫，同時還可以檢測出線路設備的損壞或異常。具體系統數據庫設計內容如圖2所示：

圖2 遙感數據庫設計圖

此外，遙感數據分析與處理方法還可以結合其他傳感器數據來提高巡檢結果的準確性和可靠性。例如，將無人機上搭載的熱紅外攝像頭數據與可見光圖像進行融合分析，可以實現對線路設備溫度變化和熱點的監測［3］。

4.2.3 路徑規劃與飛行控制算法

路徑規劃是指確定無人機巡檢時飛行的最佳路徑，以便盡可能快速地覆蓋并監測整個輸電線路。這項工作需要考慮到多種因素，如線路拓撲結構、障礙物、環境條件等。常見路徑規劃方法包括以下幾種。

（1）圖論算法：利用圖論中的最短路徑算法，如Dijkstra 算法或A*算法，根據目標位置和約束條件計算出無人機飛行的最優路徑。例如在分析巡檢線路中通信站點無線信號覆蓋范圍過程中，以站點為圓心，則覆蓋面積為S=［S1、S2、...，Sn］。其中n表示巡檢路上通信站點數量，且兩條巡檢線路中的站點數量相近，之后將分析結果傳輸到控制模塊中。

（2）遺傳算法：通過模擬自然進化過程，生成各種候選解并進行優勝劣汰，逐步搜索到較優的路徑方案。具體表示公式為P=Si-（2/π），其中P表示數據失誤率，Si表示為超出闕值，一旦預測誤傳概率超過闕值，需要進行重新規劃。

（3）蟻群算法：基于螞蟻覓食行為原理，模擬螞蟻在尋找最短路徑時釋放信息素并相互交流合作的過程，在不同路徑上選擇概率性更高的方向。

（4）人工勢場法：將輸電線路視為一個二維或三維勢場，無人機被視為一個物體，在勢場中的受力情況來指導路徑選擇［4］。

飛行控制算法是確保無人機在巡檢過程中穩定、精準地飛行的關鍵。這些算法根據傳感器輸入（如GPS、陀螺儀等）和系統反饋信息，實時計算出無人機的姿態調整和航線控制參數。常用飛行控制算法包括以下幾種：（1） PID 控制：使用比例（Propor‐tional）、積分（Integral）和微分（Derivative）三個項對誤差進行調節，以實現快速而穩定的無人機姿態控制。（2）模型預測控制：基于數學模型對未來狀態進行預測，并通過優化求解方法確定最佳控制策略。

5 結束語

綜上所述，本文結合相關案例，對輸電線路無人機巡檢智能管理系統進行分析研究。輸電線路無人機巡檢智能管理系統作為一種創新的技術解決方案，為傳統輸電線路巡檢帶來了重要的改進和提升。通過利用無人機技術、路徑規劃算法和飛行控制算法的結合，使系統能夠實現自動化、高效率和精確性的輸電線路巡檢。因此需要進一步重視程度，結合無人機巡檢平臺本身存在的特點，對各種數據實現歸納整理，提高相關工作經驗，對系統進行不斷優化，提高輸電線路故障識別能力，為整個檢修過程提供良好支撐。