基于AI的輸配電線路無人機巡檢實時通信技術研究

［關鍵詞］AI ；輸配電線路；無人機巡檢；實時通信

［中圖分類號］TM75 ；V279 ［文獻標志碼］A ［文章編號］2095–6487（2024）11–0072–03

1"AI技術在無人機巡檢中的應用

在智能電網的發展背景下，采用人工智能技術優化無人機巡檢操作已成為提高輸配電線路運維效率的重要策略。特別是在實時通信方面，AI 技術的應用極大地增強了無人機執行復雜巡檢任務的能力。通過深度學習和機器視覺技術，無人機能夠實時處理和分析巡檢過程中采集的大量圖像數據，自動識別線路缺陷和潛在風險，如絕緣子損壞、導線異物掛扣等問題。，AI 技術還能優化無人機的飛行路線，通過預測算法動態調整巡檢路線，確保覆蓋所有關鍵部位，同時減少不必要的飛行時間和能耗[1]。

2基于AI的輸配電線路無人機巡檢實時通信技術

2.1"AI驅動的圖像處理與分析技術

在基于AI 的輸配電線路無人機巡檢實時通信技術中，圖像處理與分析技術起著決定性作用，尤其是在實時監測和故障診斷方面。利用高級機器學習算法，可以從無人機收集的圖像中準確識別和定位輸配電線路的潛在隱患。文章主要探討使用卷積神經網絡（Convolutional Neural Networks，以下簡稱“CNN”）對輸配電線路圖像進行分析的技術。

定義圖像I作為輸入，該圖像通過無人機的高分辨率攝像頭在飛行中實時采集。圖像處理的第一步是使用卷積層對圖像進行特征提取。卷積操作可以表示為：

式中，S為輸入特征圖中的一個小區域，P（x）為池化后的結果。此操作有助于提取更抽象的高級特征，并保持特征的空間層級[2]。

在特征提取完成后，利用全連接層將學到的特征映射到最終的分類任務中，如判斷線路是否存在缺陷。全連接層的輸出可以通過softmax函數進行分類，公式為：

2.2無人機自主導航與避障系統

在無人機自主導航與避障系統的研究領域中，基于AI 的技術發展對于確保無人機在復雜環境中的高效運行至關重要。這一系統集成了多種傳感器，如GPS、光流傳感器、紅外傳感器及激光雷達（LIDAR），配合高級AI 算法，實現了對周圍環境的精準識別與實時響應。系統的工作原理基于無人機通過激光雷達和紅外傳感器實時采集環境數據，通過深度學習模型預處理這些數據以構建周邊環境的三維地圖，進而實現精確的位置定位和路徑規劃。這一過程涉及復雜的算法，包括同時定位與地圖構建（SLAM）技術，該技術能夠在無人機飛行過程中不斷更新地圖信息并修正飛行路徑。此外，避障算法則通過預測潛在障礙物的動態變化，實時調整無人機的飛行軌跡，確保安全距離并避免碰撞[3]。

2.3實時通信網絡的優化

在基于AI的輸配電線路無人機巡檢中，實時通信網絡的優化是確保高效數據傳輸和處理的關鍵環節。此技術的核心在于通過高帶寬、低延遲的通信網絡，實現無人機與地面控制中心之間的無縫數據交流，從而保證了巡檢數據的實時性和準確性。為此，網絡優化主要聚焦于以下方面：①增強數據傳輸效率。其依賴于先進的數據壓縮算法和高效的傳輸協議。通過實施動態自適應流控制協議，系統能夠根據當前網絡狀況動態調整數據包的大小和傳輸速率，減少因網絡擁堵造成的數據延遲和丟包率。②提升網絡的穩定性和安全性。采用多路復用技術，可以在多個頻道上同時傳輸數據，即使某一頻道發生故障，也能保證數據的連續性和完整性不受影響。③優化網絡資源的配置。其涉及網絡帶寬的合理分配和網絡接入點的科學設置。通過深度學習算法分析歷史通信數據，預測網絡負載的變化趨勢，實現對網絡資源的動態配置。

2.4數據安全與隱私保護

在基于AI的輸配電線路無人機巡檢實時通信技術的研究中，數據安全與隱私保護部分占據了核心地位，主要是為了確保在整個無人機巡檢過程中收集、傳輸和存儲的數據不被非法訪問、修改或泄露[4]。為此， 引入基于高級加密標準（Advanced Encryption Standard，以下簡稱“AES”）的加密算法，確保數據的安全性和完整性。AES 算法的數學公式為：

式中，M（x）為列混合步驟，其中的矩陣與狀態矩陣相乘，用于擴散數據塊中的每一位，增強加密算法的安全性。這一步確保了每個輸出位都是輸入位的復雜函數，使得密碼分析更困難。

3技術應用測試

在本次系統功能測試中，所使用的數據集主要來源于模擬環境下生成的實測數據，主要通過特定的試驗設置，利用配備高分辨率攝像頭和GPS定位系統的無人機，在模擬的城市輸配電線路環境中收集數據，這一環境設計包括了多種建筑和自然障礙，以確保數據的多樣性和試驗的應用價值。總共收集到的數據包括500 張圖像和3600條傳感器數據記錄（傳感器數據每秒更新1次，持續1h）。其中，將80%的數據（400張圖像和2880條傳感器數據）用于訓練機器學習模型，剩余的20%（100張圖像和720條傳感器數據）則用于測試模型的性能。每一張圖像都詳細記錄了輸配電線路的視覺信息，而傳感器數據則包括無人機的GPS位置信息、飛行速度及相關的環境參數[5]。

整個測試過程被執行了5 遍，以驗證結果的一致性和可重復性。關于測試指標，主要關注以下幾個方面：響應時間（測試從數據生成到系統響應的延時）、準確率（圖像識別系統識別輸配電線路問題的準確性）、系統穩定性（系統在持續運行中的錯誤率）及數據吞吐量（系統每秒能處理的數據量）。這些指標共同構成了評估系統功能性的基礎，其中響應時間和數據吞吐量直接關系到系統的效率，準確率體現了系統在實際應用中的可靠性，而系統穩定性則是衡量系統持續運營能力的重要指標。

測試數據見表1。

從表1 可以看出，隨著測試組別的增加，無人機系統的性能在各個方面均顯示出逐步提升的趨勢。響應時間逐步減少，說明系統隨著連續測試和優化調整而增強了處理速度。準確率也有明顯的提高，這反映了圖像處理和識別算法隨著更多數據的訓練而趨于成熟和精確。系統穩定性方面，錯誤率降低，顯示出系統的可靠性在持續增強。數據吞吐量的提升也證明了系統在數據處理能力方面的優化。

4結束語

基于AI的無人機巡檢實時通信技術在電力系統中的應用展現了極高的研究和實踐價值。通過深入研究和持續優化該技術，不僅可以顯著提升輸配電線路的監控效率和精確度，還能在更廣泛的領域內推動智能化、自動化技術的應用，為智能電網的建設和能源的可持續發展作出更大貢獻。