基于多旋翼无人机的输电通道自主巡检技术研究

传统输电线路通道电网巡检技术无法控制巡检安全距离,导致存在巡检精度低的问题,提出输电线路通道多旋翼无人机电网巡检技术研究方法。构建多旋翼无人机电网自主巡检飞行控制模型,寻找塔体的兴趣点,在确保不穿越塔体的情况下,实现安全检测,通过高速图像模块、成像传感模块、超声波局放传感模块,实现对无人机电网自主巡检飞行控制。为检测巡检技术的综合能力,设定对比实验,检测不同技术的环境适应能力、巡检精度和成像效果,实验结果表明,多旋翼无人机电网巡检技术的环境适应能力强、巡检精度更高,成像传感效果更好。     

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。     

基于多旋翼无人机的机载激光点云树障隐患识别方法

传统的架空输电线路树障隐患识别方法速度慢,树障隐患识别过程耗时较长.为了解决这个问题,文章设计了一种基于多旋翼无人机的机载激光点云树障隐患识别方法.以激光雷达点云作为识别技术,构建B/S架构的激光雷达点云数据运算框架体系.以多旋翼无人机机体为坐标原点,构建巡检空间坐标系,对树障隐患实施跟踪监测.将不同跟踪周期内的无人机...     

无人机在特高压输电线路勘测中的应用研究

随着无人机技术的发展,采用无人机进行线路勘测将成为一种趋势。但微型多旋翼无人机搭载传感器有效像素仅约1 200万时,如何评估其航摄成果质量及提高其工效是亟待解决的问题。针对上述问题,基于特高压线路输电线路工程机载激光DEM数据和工测数据,对微型多旋翼无人机线路勘测数据的质量进行了评估,对其作业方法进行了改进。实践证明文章所提出的作业方法能为特高压输电线路勘测提供便携、可靠及高效的数据采集方式。     

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。     

基于无人机航拍摄影的变电站运行环境智能巡检方法

由于变电站面积大且运行环境复杂,导致传统巡检方法的效率较低,无法保证变电站运行安全,提出基于无人机航拍摄影的变电站运行环境智能巡检方法。规划一条可以巡检所有目标点的最优无人机巡检路径,控制无人机按照规划路径自动采集变电站运行环境的航拍影像,识别影像中缺陷进行变电站电力故障的检测,实现变电站运行环境的智能巡检。实验结果表明,设计方法追踪巡检输电线路时,每条线路的平均巡检时间为29.14s,有效克服了变电站巡检速度过慢的问题。     

超特高压直流输电线路电磁场对无人机安全距离的影响

近年来,利用无人机进行输电线路巡检已成为各运维单位的主要工作方式之一.同时,输电线路电磁场对无人机影响的研究也已逐步展开.在现有研究成果的基础上,结合本单位运维实际,对±500 kV及以上电压等级直流输电线路的电磁场进行了建模仿真,分析了无人机在该电磁场所受到的影响,得出了无人机巡检安全距离,其研究成果可为无人机现场作业提供可靠的技术支撑.     

超特高压直流输电线路电磁场对无人机安全距离的影响

多旋翼无人机在超特高压直流输电线路中所需保持的安全距离是个亟待解决的问题.以多旋翼无人机和输电线路的实际参数为基础,以全电压、全电流的满负荷运行为条件,以ANSYS仿真软件为操作工具,经研究发现±500、±800、±1100 kV的电场和磁场所需保持的安全距离均有较大不同.综合判断此3种电压等级的安全距离分别为10.7、15.2、16 m.其研究成果可为无人机现场作业提供较为可靠的技术支撑.     

基于5G技术的无人机在输电线路巡检的应用

近年来,5G技术及应用在全球范围内已进行较多讨论和探索,5G赋予的高带宽、低延时、高精度、宽空域的特点,可以帮助无人机弥补更多短板,同时解锁更多应用场景满足输电线路巡检的需求.文章利用具备5G通信能力的无人机,在5G网络环境下实现输电线路无人机全自动巡检、无人机VR巡检及无人机智能联动等应用场景,能够真正实现5G无人机...     

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。     

基于多特征信息融合的绝缘子状态检测与诊断技术研究

电力线路绝缘子的优劣影响输电线路供电安全,分析检测方法现状,并对多特征信息融合的绝缘子状态检测与诊断技术进行研究,实现无人机巡检输电线路航拍图像中绝缘子状态的识别和精确检测,以及可靠性的分析告警。     

输电线路杆塔无人机自动精细巡检系统研究

在分析人工操控无人机巡检输电线路杆塔存在问题的基础上,提出了一种无人机杆塔自动精细巡检系统。在无人机首次巡检杆塔的拍照瞬间,通过自动巡检软件记录各巡检点位的无人机飞行数据和任务设备参数,由此建立杆塔自动巡检航线。通过应用RTK差分定位技术对无人机的定位精度进行了修正,确保巡检对象的画面在照片中的位置不会出现明显偏差。在后续每次作业中,无人机只需调用已建立的航线,即可自动精准完成对杆塔的精细巡检,有效减少了人工重复劳动。     

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。     

220kV线路工程跨越110kV电力线封网解决方案

当前输电线路工程跨越带电架空电力线路缺乏有效的解决方法,220kV雅浦线路工程采用了一种全绳索绝缘吊床式保护方案,利用多旋翼飞行器协助空中作业,有效解决了输电线路工程架线跨越带电架空电力线路关键技术,同比其他方法安全可靠,经济适用,效益显著。     

C5.0算法在极端环境输电线路巡检中的应用

摘要： 以新疆地区的极端环境为背景,针对目前输电线路巡检效率低下等问题,选取新疆某地区的历史巡检数据,详细介绍了利用C5.0算法对该数据进行自动提取、分类的过程,构建了输电线路巡检评估决策树,并从中提取了一些重要信息。研究方法和结果可为输电线路巡检人员制定巡检计划提供参考。     

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。     

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。     

基于深度学习的绝缘子缺失检测方法研究

绝缘子缺陷严重影响输电线路安全,航拍图像绝缘子缺失的有效识别是无人机线路巡检。提出一种轻量级网络的绝缘子缺失检测模型,使用轻量级网络MobileNetV3替换YOLOv4模型的CSPDarknet53网络。以分割性能和计算速度为判据,综合分析比较了YOLOv4模型和使用轻量型网络对其主干网络替换后的模型在绝缘子缺失检测上的性能,实验结果表明：筛选的YOLOv4-MobileNetV3轻量级网络绝缘子缺失检测模型能够准确定位图像中单、多目标绝缘子;改进后YOLOv4-MobileNetV3检测模型比原模型的体积减少了78%,FPS提升了4.85 f/s,而mAP仅降低0.6%。提出的绝缘子缺失检测方法能够满足无人机电力线路巡检的需求。     

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...