基于FP-growth与ACO的变电运维故障分析与智能巡检路径规划

Substation O&M Fault Analysis and Intelligent Inspection Path Planning Based on FP-Growth and ACO

变电站巡检机器人对故障隐患的自动识别与分析仍难以满足变电站高精度检测需求。为此,本文引入频繁模式树—增长算法与蚁群算法进行了变电站运维故障分析与智能巡检路径规划设计。研究结果表明,该巡检路径规划方法在变电站智能巡检中具有可行性和应用意义,生成的最短路径能够充分考虑机器人电量约束及所有巡检节点的巡检。