无人机电网巡检关键技术研究与展望

无人机电网巡检已成为电网运维不可或缺的重要模式。文章以2008—2022年中国知网数据库收录的无人机电网巡检领域的966篇研究文献为样本,借助CiteSpace可视化文献分析软件,总结了国内无人机电网巡检领域的研究前沿、演化路径,并针对目标检测、图像识别、路径规划与避障等关键技术的应用现状进行了重点剖析。在此基础上,文章结合无人机电网自主智能巡检模式的需求探讨了该领域的发展趋势,从提高巡检设备和技术的自主智能化水平、推动智能管控平台建设等方面提出了可行方案,以期为无人机电网巡检研究提供参考。

一种低功耗的电网巡检故障图像识别方法

针对计算机平台在图像处理过程中面临的高能耗问题,研究了电网巡检故障图像识别的低功耗神经网络加速方法.采用直接映射方式将卷积层与全连接层的计算分别映射至独立的计算核心,提出了针对图像处理过程不同阶段的优化方案,实现了不同运算层次与硬件资源之间的匹配,并通过遗传算法得到了神经网络的并行优化参数.结果表明,优化后的LetNet-5与AlexNet卷积神经网络运行能效分别为优化前的1.94倍和1.8倍,单张图片的平均处理速度约为原来的4~5倍和2~3倍.

基于无人机遥感技术的配电网巡检系统设计

目前我国电网巡检以人工为主,由于相关监管体系并不到位,存在电力支线丢失等问题,现提出基于无人机遥感技术的配电网巡检系统设计。系统硬件设计方面包括客户端、服务器、无人机遥感终端三部分,根据硬件配置设计无人机遥感终端,确定终端操控方式。系统软件设计方面包括获取遥感巡检图像,采用自适应滤波设计系统导航算法巡检配电网,建立配电网数据模型,检测配电网线路的运行情况,让图像与实际数据紧密结合,实现配电网巡检。实验结果表明,与选取的其余系统相比,本系统与实际配电网电力线路具有较高的拟合度。

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。

基于特征补充与重构的电网巡检作业风险识别技术研究

针对电网巡检人员在野外不按规定正确佩戴安全帽,容易造成作业风险的问题,文中基于深度特征提取技术设计了一套安全帽自动识别算法。该算法以YOLOv4目标检测模型作为基础深度网络框架,通过对框架进行改进,实现了算法的轻量化与小型化。并将YOLOv4的CSPDarknet53主干特征识别网络替换为ShuffleNETv2网络,从而有效提升了算法运行速度。同时,为了解决轻量化导致的mAP下降问题,在YOLOv4的路径聚合层中加入了注意力机制,以提高mAP指标,且保证了算法性能。实验结果表明,在与对比算法准确率持平的情况下,改进算法在帧率上提高了近140%,算法所占体积也大幅下降,证明了其具有轻量化、小型化的特点。

基于VR技术的无人机电网巡检应用研究

随着我国经济的快速发展,国家电网辐射范围越来越广泛,使得电网巡检工作压力越来越大。对基于VR技术的无人机电网巡检系统进行探讨,并且对VR技术在无人机电网巡检系统中的应用策略以及应用价值进行分析。VR技术是在数字化时代背景下衍生出的一种虚拟成像技术。在无人机电网巡检工作开展的过程中,与VR技术有机结合,可以提高无人机电网巡检效率及安全系数,也能保证巡检工作的高效和准确,对电网巡检能力的提高有着积极影响。

无人机巡检智能管理系统在电网巡检作业中的设计及运用研究

近年来,无人机技术开始被广泛应用于电网巡检作业,一方面提高了电网巡检效率及安全性,另一方面减少了电网巡检人力资源投入.为此,本文首先阐述了电网巡检作业无人机类型选择,其次设计了无人机电网巡检作业智能管理系统,最后分析了无人机电网巡检作业智能管理系统具体运用,以期为无人机巡检智能管理系统在电网巡检作业中的设计及运用提供参考,从而提高电网巡检作业的智能性和科学性,为电力系统安全稳定运行提供技术保障.

面向电网巡检的多旋翼无人机航测系统关键技术研究及应用

针对无人机电力巡检所面临的定位精度低、近距离巡检操控难度大、自动化程度低、人为操控事故风险高等问题,本文提出了利用多旋翼无人机RTK差分定位技术、复杂塔型飞行规则机器学习算法等无人机航测系统技术,研发面向电网巡检的无人机智能操作系统及控制终端,提升电网线路日常管理和应急指挥的规范性、便利性和经济性,为电网管理部门提供一种低成本、易操作、高效率、机动灵活的新型巡检模式。

基于VR技术的无人机电网巡检运用探索

随着社会的发展和经济的进步,现代技术的快速更迭让社会的运转更加高效、便利,其中VR技术是近年技术发展中的重要突破,因此,本文将着重分析基于VR技术的无人机电网巡检运用,希望能够切实促进该领域的发展和进步,也为关心这一话题的人们提供参考和借鉴。

基于VR技术的无人机电网巡检应用分析

在对VR技术及其概念内容分析基础上,结合与电网无人机巡查的有效结合及其在电网巡检中应用的工作原理,就基于VR技术的无人机电网巡查应用及其优势进行研究。

基于时间栅格法和最优搜索的电网巡检机器人避障路径规划方法

针对电网巡检机器人存在避障能力低下和路径规划不合理的问题,研究基于时间栅格法和最优搜索的电网巡检机器人避障路径规划方法。利用时间栅格法标识工作空间内障碍物,构建机器人电网巡检环境信息,通过最优搜索避障路径算法,全局规划机器人到达目标点的路径,结合改进势场法,通过调整斥力和引力势函数,计算合力实现机器人的局部避障及避障路径规划,形成全局和局部相结合的避障方法。试验结果表明,躲避静态障碍物和动态障碍物的平均躲避成功率分别为98.37%和96.12%,避障路径规划平均耗时为1.56 s,具备快速、高效、精准的避障及路径规划能力,可提升机器人的动静态障碍物避障能力和路径规划效率。

无人机辅助电网巡检作业的应用现状与思考

阐述了无人机辅助电网巡检作业的应用现状及未来的发展空间。根据已有的技术研究及实践应用,通过通道巡视、树障巡视、杆塔精细化巡视、巡视数据管理与应用、异物清除五个方面进行了分析与展望。研究表明:无人机辅助电网巡检作业技术已经从探索阶段进入了快速的成长的阶段,具有广阔的应用前景。

电网巡检新技术

电网安全是电力的基础,智能电网建设和增强供电可靠性已上升为国家战略,近年来随着电力技术的发展,电网结构、运行特性和物理形态都发生了深刻变革,在不久的将来电网的巡检运营模式势必会朝着智能化的方向前进.本文就无人机技术在电力巡检中的应用以及5G技术在电网巡检中的作用进行了阐述.

多源大数据引入的电网巡检机械臂滑模可视化控制

电网巡检机械臂滑模可视化控制过程中,需要以大数据为基础支撑。但是,引入多源大数据后,带来的数据不确定估值问题,一直是一个干扰控制精度的难题。通过设计多源大数据可视化电网巡检机械臂滑模控制技术框架,利用该框架的数据层获取多源异构机械臂巡检数据后,利用数据融合层对其进行融合处理;使用数据选择层筛选可用数据后,将其输入到控制层内的电网巡检机械臂数据模型内,利用该模型输出机械臂当前参数;依据该参数设计模糊自适应滑模控制器,实现电网巡检机械臂滑模控制后,将控制结果传输到数据可视化层内,该层利用可视化工具实现可视化呈现。实验结果表明:该方法控制电网巡检机械臂在X轴方向上误差仅为0.1m左右,滑模控制较为准确;控制电网巡检机械臂时跟踪控制误差不受不确定估值影响,具备良好的应用效果。

对电网巡检多无人机进行预定位和路由的研究

论文提出了一种考虑随机天气影响利用无人机(UAV)进行高效电网巡检的两阶段数学模型。第一阶段基于随机整数规划优化模型对电网潜在损伤进行评估并确定无人机的最佳巡检位置,第二阶段是随时更新无人机巡检位置以便获得最优的电网巡检效果。在第二阶段产生用于扫描电力网络的UAV路径,以最小化UAV的飞行成本和电网巡检时间。实验表明,所提出的模型能够在给定无人机数量和相应参数的前提下给出相对较低计算成本和飞行成本的定位和巡检路径方案。

基于机载激光LiDAR的电网巡检应用研究

[目的]对于架空输电线路的巡检运维,利用机载激光LiDAR技术比传统巡检方式完成更高效率、高精度、低成本。[方法]以肇庆供电局架空输电线路巡检运维为项目背景,以直升机机载激光LiDAR技术在电网巡检工程中的应用为研究对象,研究并提出本次数据获取和数据处理所用的关键技术,探讨了机载LiDAR系统在电力巡检中的数据应用模式,并结合实践经验进行归纳总结与展望。[结果]成功验证了机载LiDAR系统在电力巡检中的应用,精确获取电网通道中的危险点信息,包括瞬时工况下的危险点、多工况下的危险点、交叉跨越危险点以及树木倒伏危险点空间信息。[结论]其分析结果可以辅助危险点治理等工作,有效地达到电网安全巡检预期目标。

探析VR技术支持下的无人机电网巡检运用研究

探讨VR技术与电网无人机巡查结合的优势内容与方式,为相关技术研究与应用提供思路,为促进无人机电网巡查工作的快速发展作理论参考。

无人机技术在配电网巡检中应用以及发展趋势

无人机技术属于新兴技术,无人机技术在配电网巡检中应用能够提高巡视效果,确定配电网系统运行状态。本文对无人机技术与配电网巡检进行概述,了解无人机技术在配电巡视中运用情况和注意事项,了解无人机技术在配电网巡检中应用发展趋势,解决无人机技术在配电网巡检技术运用效果进行分析,确定当前应用情况,为配电巡检工作开展提供指导。

基于机载LIDAR的电网巡检模拟工况预警分析

针对机载激光雷达(light detection and ranging,LIDAR)电力巡检受巡视频率限制,不能及时发现输电线路缺陷隐患问题,建立对电力线不同工况进行模拟分析的算法模型并进行验证测量,实现对不同工况下输电线路的运行状态进行评估与预警,有效保障输电线路的安全运行,实现电网巡检管理的数字化与规范化。

基于多传感器的无人机配电网架空线路自主巡检和姿态控制

针对配电网架空线路无人机巡检过程中人工干预较多且效率低下的问题,文中提出了一种基于多传感器融合的无人机自主巡检与姿态控制方法。所提方法采用MinkUNet深度学习模型对线路通道点云数据进行精确分类,结合杆塔与导线建模方法以及三维航线规划方法,实现了无人机巡检路径的自动规划。在飞行执行阶段,融合毫米波雷达和深度相机数据,结合基于贝叶斯理论的占位栅格地图更新策略,有效识别环境中新出现的障碍物,并通过改进的人工势场法实现自主避障。为了在定位信号受到干扰时确保拍照质量,提出了基于轻量化YOLOv8网络的目标识别模型与云台控制策略,实现对巡检目标的精确自动对准拍照。通过在真实环境和仿真环境中的实验验证,文中提出的方法更适合复杂的配电网巡检场景。