无人机电力线路安全巡检系统及关键技术

电力线路的安全巡检工作对于电网的安全稳定运行有着极为重要的作用,随着无人机技术的成熟化,电网安全工作人员开始把越来越多的无人机应用于电力线路巡检工作。将无人机技术运用到电力线路巡检工作中,以其便利性与灵活性,能为电网系统节省大批的人力资源,促进电力系统安全运行的可持续发展。本文就无人机技术应用于电力线路巡检工作的意义、无人机电力线路安全巡检系统具体内容、无人机电力线路安全巡检系统的关键技术展开论述与探讨。     

应用机器人轨迹跟踪技术的电力线路无人机智能化巡检系统设计

野外电力线路易发生损坏,且时变特性干扰较大,检测准确度较低,因此,设计应用机器人轨迹跟踪技术的电力线路无人机智能化巡检系统。该系统通过数据采集模块和飞行状态检测模块,分别进行电力线路图像数据获取与飞行状态监测,飞行控制模块接收图像与状态数据,并在轨迹跟踪控制子模块中使用自适应鲁棒滑模控制算法,实现无人机的轨迹跟踪,同时,该模块经无线数据传输模块将数据传输至地面站,在巡检数据智能分析管理模块中,地面站根据数据信息,完成电力线路故障识别,进而实现电力线路无人机智能化巡检。实验结果表明,该系统具有良好的轨迹跟踪效果,且巡检准确率较高,满足多种天气作业需求。     

图像处理技术在无人机电力线路巡检中的应用

目前,巡检高压输电线路过程中,其中一项常见方式是利用无人机进行线路巡线。研究和处理无人机航拍收集的通道图像,能够及时发现线路器件是否存在问题。利用图像处理技术,能够有效解决人工处理效率低下、误差率高等问题,在无人机电力线路巡检领域具有广阔的发展前景。基于此,针对当前国内和国外无人机电力线路巡检中图像处理技术的应用情况,探讨无人机电力线路巡检中影响图像处理技术的因素,研究图像处理技术在无人机电力线路巡检中的应用。     

基于智能图像识别的无人机电力线路安全巡检方法

为了解决无人机电力线路巡检过程中安全性指标偏低问题,降低了无人机电力线路巡检效率,因此提出基于智能图像识别设计新的无人机电力线路安全巡检方法。采集无人机电力线路安全巡检图像并加以滤波处理,基于智能图像识别技术设计无人机线路巡检识别算法,采用最优全局概率搜索遗传算法规划无人机电力线路安全巡检路径,实现了无人机电力线路安全巡检。结果表明,设计的无人机电力线路安全巡检方法的巡检安全性指标较高,证明设计的无人机电力线路安全巡检方法的巡检效果较好,具有可靠性,具有一定的应用价值。     

基于嵌入式GIS的电力巡检系统的研究

介绍了一种基于嵌入式GIS技术的电力移动巡检系统的设计与开发。系统硬件由掌上电脑和CF卡式GPS接收机组成，软件平台为WINCE，嵌入式GIS开发工具采用eSuperMap。所开发的系统支持配电网络电子地图导入和基本操作，可以基于GPS获取位置信息，实现杆塔快速定位，记录或查询缺陷信息。该系统利于提高农村配电网络的线路巡检效率，有实用性。     

基于航线自主规划的变电站无人机巡检

采用无人机对变电设备巡检是电力巡检的新趋势。以无人机为硬件基础,利用中值滤波算法对自主巡检航线进行了优化,并根据图像均值滤波算法和直方图均衡化处理技术对巡检图像进行了处理。利用QT开发工具,在谷歌地球上对三维成像技术进行了开发,并建立了地面巡检监控系统。研究结果表明,该方法用于变电站自主巡检时效果较好。     

基于激光雷达和可见光立体测量的无人机电力巡线技术研究

随着社会经济的迅速发展,电力供电可靠性要求在不断提高,输配电线路的覆盖范围越来越广,电力巡检技术正在向自动化、智能化方向不断发展.随着无人机技术的发展与普及,将其应用于电力线路巡检技术中将极大提高电力工人在线路巡线、紧急抢修及状态监测等方面的工作效率.本文基于激光雷达和可见光立体测量技术,对无人机激光雷达巡线作业模式下的激光点云自动分类方式进行了研究,并基于多旋翼可见光立体测量的电力线路走廊进行三维建模,以达到有效提升模型生产效率的目的.基于本文提出的方法,对某段电力线路巡检,验证了本文所提出的无人机电力巡线技术的有效性及可行性.     

基于遗传算法的输电线路无人机巡检路径规划

针对无人机有效、安全巡检输电线路的路径问题,提出了一种基于遗传算法的输电线路无人机巡检路径规划方法,采用极坐标编码方式对无人机巡检路径构造染色体;结合实际情况中的无人机巡检各种约束问题,设计了适合于无人机巡检路径规划的遗传算子;实验结果证明算法能综合考虑各种因素,提高了全局寻优能力,是解决实际输电线路无人机巡检路径规划问题的较好办法.     

无人机电力线路安全巡检系统及关键技术

近年来架空输电线路架设规模日益扩大,由于其覆盖范围区域广、穿越区域地形复杂并且自然环境恶劣,采用人工定期巡检的方式越来越不能满足现代电力系统安全稳定运行的需要。无人机技术的发展为架空输电线路巡检工作提供了新的平台,借助无人直升机,通过遥感技术应用,采用多传感器集成的方法,可实现电力线路安全巡检工作的高效和全自动化开展。本文介绍了基于遥感技术的电力线路安全巡检系统的基本概念和组成部分,重点分析了主要的关键技术,包括无人机飞行姿态控制、多传感器间高精度时间同步、缺陷探测和智能诊断、机载传感器检校、无线通讯、地面数据处理等,将无人直升机用于电力线路巡检工作的技术要点进行了较为全面的阐述。     

基于无线通信网络技术的机器人巡检远程监控系统

该文提出一种基于无线通信网络技术的机器人巡检远程监控系统,监控输电线路故障。系统的硬件设计包括主控模块设计、无线通信网络设计、驱动器接口电路设计、远程监控模块设计;系统软件设计主要是在远程监控模块利用增量式PID控制算法控制机器人巡检驱动,实现机器人巡检远程监控。实验结果表明,该系统可控制巡检机器人巡检输电线路、监测输电线路故障状态,可监测不同风速下线路风偏角变化情况,且该系统具备较好的信息传输能力和运行可靠性。     

基于互联网技术的无人机电力巡检视觉避障方法的研究与发展

随着电力系统的不断升级和扩大,传统的人工巡检方式已经无法满足日益增长的巡检需求。随着互联网的不断发展,以无人机作为巡检工具的巡检方法,以其灵活、高效的特点,逐渐成为电力巡检的首选。然而,在无人机巡检过程中,视觉避障技术一直是制约无人机应用的一个重要问题。本文将对基于互联网技术的无人机电力巡检视觉避障方法的研究与发展进行综述,详细介绍视觉避障技术的关键点,包括通信技术和算法等方面,分析视觉避障技术在无人机电力巡检中的应用现状和存在的问题,展望视觉避障技术在无人机电力巡检中的发展趋势。     

基于机器视觉的电力巡检机器人自动化系统设计

为实现巡检中更低的误检率,设计一种基于机器视觉的电力巡检机器人自动化系统。利用远距离激光雷达配合多种设备,实现机器人的定位导航。根据图像预处理模块能够实现巡检图像的色彩分割、降噪滤波等处理。总控平台模块主要由六部分构成,分别为图像识别单元、核心服务单元等。通过硬件与软件相结合实现机器人的电力巡检功能。实验结果表明,设计的机器人运动指标良好,能够实现高效变电站巡检,同时系统的巡检导航性能良好,巡检误检率较低,说明系统满足设计需求。     

无人机在输电线路巡检中的应用及发展前景

随着经济的不断发展,我国电力事业的进步也非常快速,电网的安全与否会在很大程度上对社会的稳定产生影响,而输电线路的稳定运行能够为电网的安全提供有效保障。无人机是随着电力企业发展而诞生的新型巡检设备,能够有效分担工作人员的工作量,提升工作效率。本文以输电线路巡检的概述为研究基点,论述当前无人机在输电线路巡检中的应用,并展望无人机在输电线路巡检中的未来发展。     

输电线路无人机自动巡检系统不间断作业实时监控方法

针对输电线路无人机自动巡检信息冗杂,数据噪声较大,海量数据传输难以完整传输的问题,提出了一种输电线路无人机自动巡检系统不间断作业实时监控方法,保障输电线路不间断作业。构建输电线路不间断作业监控架构,利用无人机自动巡检系统的无人机飞行器实时采集输电线路图像信息,经无线传输模块传输至地面站存储;输电线路不间断作业监控模块调用采集到的数据,采用非局部均值滤波算法去噪处理输电线路图像,将去噪后图像输入至卷积神经网络,优化检测异常输电线路图像,并利用粗定位算法定位异常点,便于巡检人员实时修复输电线路,实时监控输电线路不间断作业。实验结果表明,所提方法能够清晰、直观地检测到输电线路异常点,实时监控输电线路不间断作业;拥有较为优秀的去噪效果,为后期高效、实时检测输电线路异常点提供保障;信息传输性能突出,保证海量数据传输具有极高的完整性。     

无人机倾斜摄影技术在电力巡线树障检测中的实践应用研究

为解决目前贵州电网电力巡线工作中人工巡检存在精度低、效率慢、智能化水平低等问题,本文结合无人机倾斜摄影技术的工作原理,对输电线路杆塔、通道及周边环境进行无人机航飞、建模,形成电力线通道三维点云,利用自动匹配的导线精确计算出树障距离和位置。即将无人机倾斜摄影技术用于电力线巡检,可在恢复输电线路通道三维点云的基础上实现树障的定量化检测,探索出一种无人机智能电力巡线新方法。本文将从无人机航空摄影方法、地表三维点云重建方法、导线三维重建方法和树线距离量测方法四个方面,重点分析无人机倾斜摄影技术在电力巡线树障巡检作业中的工作原理和流程,并结合一线巡检班组的实验数据,阐述其在实践中的具体应用。     

输电线路多旋翼无人机自动驾驶智能巡检系统

针对日益繁重的输电线路巡视工作以及输电专业无人机巡视方面难度大、风险高、自动化程度低等问题,本文提出了一种输电线路多旋翼无人机自动驾驶智能巡检系统及方法,结合人工智能图像识别技术实现了机巡数据的智能处理,建立了输电线路自动智能巡检作业的新模式.本文重点介绍了巡检系统的结构、功能及关键技术,通过佛山地区输电线路巡视的应用实践,该系统大大提高了电网巡检效率,证明了其有效性和合理性.     

基于卷积神经网络的无人机油气管线巡检监察系统

为满足深埋式油气管道巡检监察需求,以及解决常规人工巡检手段效率低、时效性差、安全性低等问题,通过结合无人机飞行平台、卷积神经网络算法及计算机系统集成技术,设计并开发了一套基于卷积神经网络的无人机油气管线巡检监察系统,为油气管线的巡检监察工作提供技术支撑.本文首先介绍了巡检监察系统的总体设计方案、及作业流程进行了介绍;其次对系统组成进行了详细介绍,整个系统由无人机飞行平台、神经网络目标检测系统、无人机巡检监察管理系统以及无人机巡检执法终端四大子系统组成,无人机飞行平台以油动固定翼无人机为飞行载体,搭载高清相机进行数据采集,神经网络目标检测系统对影像数据进行自动检测、识别、搜索沿线工程车辆和管线隐患的目标,无人机巡检监察管理系统实现数据信息的存储管理及分发推送,无人机巡检执法终端接收隐患目标推送信息并进行现场快速执法;最后,对该系统的应用情况及后续的发展方向进行了总结和展望.目前,该系统成功应用于河南、甘肃等省份的油气管线巡检监察作业中,结果表明系统满足油气管线巡检监察的业务需求.     

基于强化学习的配电网巡检缺陷自动识别方法

针对无人机配电网巡检过程中存在的不能准确识别树障等缺陷的问题，研究基于强化学习的配电网巡检缺陷自动识别方法。建立无人机智能巡检管控平台，在此基础上利用Sarsa强化学习算法自动分析巡检作业缺陷，实现树障、设备及安全隐患等缺陷的自动识别。试验结果表明，该方法能够有效识别巡检作业中存在的缺陷，提升无人机智能作业管控平台工作效果。     

无人机航拍图像中电力线检测方法研究进展

随着各大电力公司对无人机（unmanned aerial vehicle,UAV）巡检的大力推广,“机巡为主,人巡为辅”已成为我国电力巡检的主要运维模式。电力线检测作为电力巡检的关键技术,在无人机自主导航、低空避障飞行以及输电线路安全稳定运行等方面发挥着重要作用。众多研究者将输电线路的无人机航拍图像用于线路设备识别与故障诊断,利用机器视觉的方法在电力线检测技术研究中占据主导地位,也是未来的主要发展方向。本文综述了近10年来无人机航拍图像中电力线检测方法的研究进展。首先简述了电力线特征,阐明了电力线检测的传统处理方法的一般流程及所面临的挑战;然后重点阐述了使用传统图像处理方法及深度学习方法的电力线检测原理,前者包括基于Hough变换的方法、基于Radon变换的方法、基于LSD （line segment detector）的方法、基于扫描标记的方法及其他检测方法,后者根据深度卷积神经网络（deep convolutional neural network,DCNN）的结构不同分为基于DCNN的分类方法及基于DCNN的语义分割方法,评述各类方法的优缺点并进行分析与比较,与传统图像处理方法相比,深度学习方法能更有效地实现航拍图像中的电力线检测,并指出基于DCNN的语义分割方法在电力线目标智能识别与分析中发挥着重要作用;随后介绍了电力线检测的常用数据集及性能评价指标;最后针对电力线检测方法目前存在的问题,对下一步的研究方向进行展望。     

无人机自主巡检系统的关键技术研究

无人机（UAV）将成为未来电力巡检的主要工具,目前其飞行路径主要根据GPS进行设计。GPS定位精度低,部分区域GPS信号弱,是阻碍无人机电力巡检广泛应用的主要瓶颈。针对复杂环境下的输电线路态势感知,提出一种基于单目视觉的无人机自主巡检系统,实现脱离GPS的自主导航。该系统采用基于深度学习的目标识别检测算法,利用单目视觉的投影变换对尺度已知的待检测目标进行三维定位,然后通过基于大疆SDK开发的飞控程序调整无人机的飞行姿态并自主导航,实现无人机实时巡检。实验结果表明,距离目标物10?m时,该系统在世界坐标系[X、][Y、][Z]三个方向的定位误差分别为0.31 m、0.06 m、0.24 m,处理速度0.76 frame/s,准确性和可行性得到了验证。