南方电网直升机巡检管理系统研究与应用

南方电网超高压输电公司目前使用直升机进行输电线路巡检,为了提高对直升机和直升机输电线路巡检数据的信息化和规范化管理,设计并开发了直升机巡检管理系统.首先提出了基于J2EE技术的系统体系结构,设计了系统的功能模块,论述了基于Google地图的输电线路和飞行路线的动态交互可视化原理与实现方法,开发了与其他应用系统的数据接口...     

无人机在特高压输电线路巡检中的应用研究

随着无人机技术的发展,采用无人机进行线路巡检将成为一种常态化作业趋势。但现有的无人机巡检存在着采集方式依赖人工操控、影像数据未得到充分挖掘利用和数据管理粗放等问题。针对上述问题,结合特高压线路输电线路工程项目,分别就不同巡检作业模式下的无人机线路巡检数据采集手段方法进行了改进,并基于地理信息系统对无人机巡检数据进行科学管理和应用。实践证明提出的改进方式能为特高压输电线路无人机巡检提供更智能、更高效的数据采集方式,为无人机巡检数据的应用、管理和决策提供了更有力的支撑。     

基于无人机云端控制的智慧输电业务巡检方法

为了提高输电业务巡检结果的准确性和抗干扰性,有效降低巡检成本,实现输电业务高效安全巡检,提出了基于无人机云端控制的智慧输电业务巡检方法。根据一体化和智能化设计原则,设计无人机云端控制系统,建立系统整体架构,构建管理、查询统计、数据协作等多个功能模块;基于无人机云端控制系统,获取智慧输电业务巡检任务,利用空间变换模型,定位输电线路塔杆;融合输电业务通道模型和地球模型之间坐标,经坐标系统转换,记录巡检线路;将全球定位系统与惯性导航系统结合,识别输电线路缺陷,通过无人机云端控制传感器采集输电业务巡检情况,使用实景模型软件,生成可视化巡检结果,实现智慧输电业务巡检。实验结果表明,该方法的基础架构稳定,具有较强的抗干扰性能,能够有效提高输电业务巡检结果的准确性和抗干扰性,降低巡检成本,实现精准高效的巡检工作。     

多旋翼无人机在输电线路巡检中的应用局限及发展前景

随着电网规模的不断扩大,输电线路传统的人工巡检方式已无法适应新形势下的运行维护要求。以多旋翼无人机为载体,地面监控设备为支撑的输电线路巡检系统,正受到越来越广泛的关注。但目前多旋翼无人机尤其是输电用无人机还处于发展初期,无法适应当前繁重复杂的输电线路巡检要求。分析了输电线路巡检的特殊要求,总结了当前输电线路无人机巡检存在的诸多问题,最后从输电运检实际出发,针对未来多旋翼无人机的发展提出了一些建议。     

基于固定翼无人机激光雷达点云数据的输电线路三维建模与树障分析

  [目的]  针对当前输电线路树障巡检周期长、作业强度大、无法保证巡检结果客观性与完整性的问题,提出了一套基于固定翼无人机三维激光点云数据进行输电线路三维建模及树障隐患智能识别的方法。  [方法]  通过固定翼无人机搭载三维激光扫描仪获取输电线路点云数据,提取点云中电力线点并模拟出完整电力线,计算电力线与电力线保护区范围内植被的欧式距离,将计算的结果与电力线安全规范比较得到树障点或预警点等信息。  [结果]  试验结果表明:自动拟合的电力线误差较小,满足树障检测的要求。  [结论]  研究方法可自动、快速、完整地提取电力线,且提取精度满足树障检测的精度要求,可大幅提升现有输电线路树障隐患检测的质量与效率。     

考虑杆塔风险概率的输电线路巡检路径优化方法

摘要： 针对实际输电线路的结构,同时考虑巡检距离和杆塔风险等级为目标函数,提出一种差分纵横交叉算法（DECSO）,用于解决输电线路巡检路径优化问题。该算法通过对巡检路径进行寻优,同时兼顾杆塔风险概率,形成一条最优路径,使得在巡检距离最短的同时,保证了输电线路可以安全稳定运行。基于DECSO算法,采用Matlab仿真软件对一个具有20个杆塔的输电线路网络进行了仿真研究。将仿真结果和其他算法的结果进行比较,结果表明了算法在解决输电线路巡检路径的可行性和优越性。     

北斗/GPS组合相对定位方法及其在输电线路巡检中的应用

针对单卫星系统定位精度低和输电线路巡检过程存在管理成本高、工作效率低的问题,提出了基于Helmert方差分量估计的加权组合定位方法,并将其应用到输电线路巡检中。基于Helmert方差分量估计的加权组合定位方法考虑不同定位系统间的差异性,将来自BDS和GPS的数据看作两类不同的观测值,根据观测值方差对卫星重新赋权,从而更合理地确定不同卫星的权重。基于组合定位的输电线路巡检系统实现了导航和定位功能、GIS显示功能与设备信息管理、缺陷管理等功能。系统实现及实验结果表明,提出的组合定位方法定位相比于单位性系统有更高的定位精度和更小的误差,巡检系统规范了输电线路的巡视工作,能有效地监管巡视人员的巡视情况,并能规范管理输电线路的检测记录与线路缺陷。     

电力线路智能巡检导航系统研究与应用

输电线杆塔巡检是保障输电线路安全的重要研究趋势,针对运行输电线路巡检工作量大,不能实现集中统一管理问题,国网黄山供电公司开发了一套适应于输电线路杆塔路径导航的软件,称为电力线路智能巡检导航系统。该软件是基于地理信息系统(GIS)平台并结合全球卫星定位系统(GPS)而实现的电力输电线路杆塔维护辅助工具,利用后台路径处理软件可以将采集的线路整合到导航地图中,实现输电线路的杆塔导航,提高了检修工作效率,满足了输电线路运行维护及大型检修的需要,进一步促进了电力安全生产自动化管理水平。     

基于生成对抗数据增殖的输电设备可视缺陷检测技术研究

输电设备巡检影像的小样本特征愈发凸显,为输电线路智能巡检带来了新的挑战。样本分布不平衡导致大量输电图像样本资源无法充分利用,为此提出基于生成对抗数据增殖的输电设备可视缺陷检测技术。通过引入循环生成对抗网络对输电设备巡检影像样本进行增殖,而后利用扩增后的样本完成输电设备可视缺陷检测模型训练,实现可视缺陷检测效果的优化提升。通过仿真实验验证了循环生成对抗数据增殖对输电设备可视缺陷检测有效性与稳定性的提升效果,为输电设备可视缺陷检测提供了新的视角与思路。     

基于Cascade R-CNN算法的输电线路小目标缺陷检测方法

输电线路无人机航拍图像缺陷识别是维护线路安全运行的重要巡检手段,但目前的识别算法对于销钉、螺母等小目标缺陷存在识别精确度低、易漏判等问题。将Cascade R-CNN算法应用于输电线路缺陷检测中,利用ResNet101网络进行特性提取,增强的网络的特征提取能力,并利用多层级联检测器对输电线路小目标进行判别和分类。基于无人机航拍图像数据集进行实验,实验结果表明,相比于Yolov3检测器和Lighthead R-CNN检测器,Cascade R-CNN算法提高了小目标缺陷检测中的召回率和精确度。