输电线路无人机巡检智能管理系统设计及应用探究

邢华军

（安徽南瑞继远电网技术有限公司）

0 引言

输电线路是现代社会中至关重要的基础设施之一，其稳定运行对于保障电力供应的连续性和可靠性具有重要意义。然而，由于输电线路分布广泛且长度庞大，传统的人工巡检方法存在效率低、覆盖范围受限以及安全风险较高等问题。为克服以上挑战，并提升输电线路巡检的智能化水平，无人机技术从而被广泛应用于该领域当中。但从目前的情况来看，无人机巡检方式还存在着相关的问题，比如飞行数据很难被采集、智能化水平较低，记录方式仍然以人工记录方式为主，间接影响了数据的规范性以及准确性。因此需要在原有无机机技术的基础上建立完善的智能管理系统，提升对信息图像的识别能力，最终有效提升输电线路的巡检工作效率。

1 输电线路无人机巡检智能管理技术原理

输电线路无人机巡检智能管理技术原理是基于无人机、图像处理和数据分析等关键技术的综合应用。其核心目标是通过自动化和智能化手段提高输电线路巡检效率和准确性。首先，无人机作为巡检工具，具有灵活性和高效性。它可以在复杂的地形条件下飞行，并且通过搭载各种传感器（如摄像头、热成像仪等）获取多种类型数据。无人机可以覆盖大范围的输电线路，并且能够快速获得高清晰度的图像和视频数据。其次，图像处理技术在无人机巡检中起着重要作用。这些技术包括图像增强、特征提取、目标识别与跟踪等方面。通过对采集到的图像进行预处理和优化处理，可以提高图像质量并突出线路设备的特征。然后，利用目标识别算法来自动识别输电线路上可能存在的缺陷或故障（如断裂导线、倾斜杆塔等），从而实现对问题区域的准确定位。最后，在系统级别上，数据分析与决策支持成为实现智能管理的关键。通过对大量图像、视频和其他传感器数据进行有效处理，可以提取有用信息，并与历史数据进行比较分析，以发现潜在问题或趋势。同时，结合地理信息系统（GIS）等技术，将巡检结果与线路数据库进行关联，形成全面的线路状态记录和管理。

2 智能管理系统效益及价值分析

输电线路无人机巡检智能管理系统的引入将带来多方面的效益和重要价值。首先，该系统通过利用无人机进行巡检工作，能够显著降低工作人员所需的时间和资源成本。相较于传统手动巡检，无人机巡检不需要耗费大量人力物力去登塔、攀爬等危险操作，从而减少了潜在风险和事故发生的可能性。其次，无人机巡检智能管理系统采用先进的图像处理技术和遥感数据分析方法，能够快速、高效地识别出输电线路存在的异常情况或潜在问题。这种实时监测功能有助于及早发现并解决设备故障、杂草覆盖、树木倾斜等常见问题，在保证供电可靠性的同时减少停电事件发生频率。此外，在系统架构中加入路径规划和飞行控制算法，可以实现优化巡检路线的自动规划，提高巡检效率和完备性。通过智能管理系统的使用，管理人员可以更好地跟踪巡检任务进度、分析数据，以及进行维护计划的制定。这将有助于提高工作效率和决策准确性，减少了人为因素对输电线路运行安全带来的潜在影响［1］。

3 工程概括

以某电力企业为例。该企业为进一步提高输电安全性，提高巡检效率，开发一套相对完善的无人机巡检智能管理系统，该系统主要由无人机平台、图像处理、遥感技术以及飞行控制算法等几个模块所构成，通过对该系统的有效应用后，从而实现了高效、准确和安全的输电线路巡检。目前该智能管理系统已在实际案例中得到验证。例如，在一次大规模雷暴后，该系统迅速部署多架无人机进行巡检，及时发现了多处绝缘子串烧和杆塔倾斜等潜在风险，提前采取措施防止线路故障事故的发生。可看出该系统应用后，不仅大幅缩短了巡检时间，还提高了巡检精度和安全性。

4 输电线路无人机巡检智能管理系统设计与实现研究

4.1 系统框架组成

4.1.1 在该系统建立过程中，通常需要提前建立相关的数据模型，利用数据模型完成对内部资源的共享，同时利用其他相关软件，在信息技术加持下实现多层技术的有效应用。此外在系统框架组成的过程中，需要将各种不同专业性软件融合在一起，实现对整体巡检业务的统一规范性管理，实现系统架构组成。具体框架技术路线组成如图1所示：

图1 无人机巡检管理系统架构图

4.1.2 模块组成

组成模块是输电线路无人机巡检智能管理系统设计与实现中的关键部分。在设计输电线路无人机巡检智能管理系统时，需要考虑以下几个主要组成模块，并将其结合在一个整体框架中，具体模块组成包括以下几种。

（1）传感器模块：该模块涉及到选择和安装在无人机上的各种传感器。典型的传感器可以包括高分辨率摄像头、红外热像仪、激光测距仪等。这些传感器用于采集与输电线路相关的数据，如图像、温度、距离等信息。具体设置内容如表1所示。

表1 传感器数据设置表

（2）图像处理与识别模块：该模块主要使用计算机视觉技术对从传感器获取的图像数据进行处理和分析。例如，通过图像处理算法进行边缘检测、目标检测和特征提取等操作。此外，还可以应用深度学习和机器学习算法来实现自动化识别输电线路设备、故障或异常情况。

（3）数据存储与管理模块：该模块负责有效地存储和管理从无人机获得的大量数据。这包括对图像、传感器数据和其他相关信息进行存储、索引和查询等功能。采用适当的数据库技术可以实现高效的数据管理，方便进一步分析和回溯。

（4）路径规划与飞行控制模块：无人机巡检系统需要具备智能路径规划和飞行控制能力，以确保无人机安全、高效地完成巡检任务。在该模块中，采用路线规划算法确定最佳巡检路径，并考虑输电线路的特殊要求，如避开障碍物、合理利用充电站等。同时，还需设计飞行控制算法来实现精准悬停、航迹跟踪等操作。

（5）用户界面与决策支持模块：该模块涉及到用户交互界面的设计和实现，使操作员能够直观地监视无人机巡检过程并做出相应决策。例如，在界面上显示输电线路状态、故障报告或异常情况警示，并提供基于收集数据的智能分析结果和建议。

（6）集成与通信模块：该模块是将各个子系统整合起来，并确保彼此之间能够通信和协同工作。这包括无人机与地面控制站之间的实时数据传输、指令下达和状态反馈等［2］。

4.2 技术实现

4.2.1 视觉识别及图像处理技术

在输电线路无人机巡检过程中，通过搭载摄像头或其他传感器设备，无人机可以获取并记录大量的图像数据。然而，这些原始图像可能包含噪声、光照变化等干扰因素，需要进行预处理以改善后续处理的质量。图像预处理步骤可以包括去噪、增强对比度、颜色校正等操作。在特征提取以及目标检测方面，视觉识别依赖于从图像中提取有意义的特征，并将其与已知模式进行匹配来实现目标物体的自动识别。在输电线路无人机巡检中，特征提取通常涉及边缘检测、角点检测和纹理描述符等算法。基于这些特征信息，目标检测算法可以定位并识别出输电线路上的各种元件，如杆塔、导线、绝缘子等。 此外在输电线路巡检当中，其中关键任务是检测并识别可能存在的缺陷和异常情况，如杆塔倾斜、导线断裂、绝缘子破损等。图像处理技术可以用于自动化地分析图像数据，以发现这些潜在问题。常见的方法包括基于机器学习或深度学习的分类器训练，通过对正常和异常样本进行学习，实现缺陷的自动检测和分类。最后在巡检过程中，需要对采集到的图像进行配准操作，确保不同时间拍摄得到的图像能够对齐，并提供一致性视角。配准后的图像可以用于构建三维模型或生成全景图片，进一步辅助巡检人员进行可视化分析和定位故障点。

4.2.2 遥感数据处理

遥感数据通常通过卫星、飞机或其他传感器获取，可以提供大范围、高分辨率的地理信息。在输电线路巡检中，可以利用遥感技术获取到影响输电线路安全和性能的相关信息，例如树木覆盖程度、地形起伏以及线路设备状态等。首先，在遥感数据分析与处理方法中，需要对原始遥感影像进行预处理。这包括图像增强、去噪和图像配准等步骤，以确保数据质量和一致性。然后，针对特定的巡检需求，需要进行目标物体的识别和分类。例如，通过使用计算机视觉技术和机器学习算法，可以自动识别并分类出输电线路上的树木、杂草或其他障碍物。其次在遥感数据分析与处理过程中还需要进行地表特征提取。这意味着从原始影像中提取出有用的地理属性信息。例如，利用数字高程模型（DEM）可以提取出地形起伏信息，帮助判断输电线路的高低点和悬挂情况。通过分析影像中的纹理、光谱特性等，不仅可以建立有效的系统数据库，同时还可以检测出线路设备的损坏或异常。具体系统数据库设计内容如图2所示：

图2 遥感数据库设计图

此外，遥感数据分析与处理方法还可以结合其他传感器数据来提高巡检结果的准确性和可靠性。例如，将无人机上搭载的热红外摄像头数据与可见光图像进行融合分析，可以实现对线路设备温度变化和热点的监测［3］。

4.2.3 路径规划与飞行控制算法

路径规划是指确定无人机巡检时飞行的最佳路径，以便尽可能快速地覆盖并监测整个输电线路。这项工作需要考虑到多种因素，如线路拓扑结构、障碍物、环境条件等。常见路径规划方法包括以下几种。

（1）图论算法：利用图论中的最短路径算法，如Dijkstra 算法或A*算法，根据目标位置和约束条件计算出无人机飞行的最优路径。例如在分析巡检线路中通信站点无线信号覆盖范围过程中，以站点为圆心，则覆盖面积为S=［S1、S2、...，Sn］。其中n表示巡检路上通信站点数量，且两条巡检线路中的站点数量相近，之后将分析结果传输到控制模块中。

（2）遗传算法：通过模拟自然进化过程，生成各种候选解并进行优胜劣汰，逐步搜索到较优的路径方案。具体表示公式为P=Si-（2/π），其中P表示数据失误率，Si表示为超出阙值，一旦预测误传概率超过阙值，需要进行重新规划。

（3）蚁群算法：基于蚂蚁觅食行为原理，模拟蚂蚁在寻找最短路径时释放信息素并相互交流合作的过程，在不同路径上选择概率性更高的方向。

（4）人工势场法：将输电线路视为一个二维或三维势场，无人机被视为一个物体，在势场中的受力情况来指导路径选择［4］。

飞行控制算法是确保无人机在巡检过程中稳定、精准地飞行的关键。这些算法根据传感器输入（如GPS、陀螺仪等）和系统反馈信息，实时计算出无人机的姿态调整和航线控制参数。常用飞行控制算法包括以下几种：（1） PID 控制：使用比例（Propor‐tional）、积分（Integral）和微分（Derivative）三个项对误差进行调节，以实现快速而稳定的无人机姿态控制。（2）模型预测控制：基于数学模型对未来状态进行预测，并通过优化求解方法确定最佳控制策略。

5 结束语

综上所述，本文结合相关案例，对输电线路无人机巡检智能管理系统进行分析研究。输电线路无人机巡检智能管理系统作为一种创新的技术解决方案，为传统输电线路巡检带来了重要的改进和提升。通过利用无人机技术、路径规划算法和飞行控制算法的结合，使系统能够实现自动化、高效率和精确性的输电线路巡检。因此需要进一步重视程度，结合无人机巡检平台本身存在的特点，对各种数据实现归纳整理，提高相关工作经验，对系统进行不断优化，提高输电线路故障识别能力，为整个检修过程提供良好支撑。