输电线路走廊下大型树木远程带电砍伐机器人

针对输电线路下修剪大型树木易发生人身触电或人身伤亡的安全隐患问题,这里提出一种不停电输电线路走廊下大型树木远程智能砍伐的机器人。首先详细阐述了电力走廊下砍伐作业的风险及传统作业方式的弊端,归纳了机器人应具备条件,通过对机器人各部件的机械设计,并利用三角形砍伐原理实现对倒树方向的控制。其次,基于人机协同控制、视频无线传输技术、APP研发技术设计了机器人控制系统的详细方案。最后搭建了机器人样机,并在220kV等带电线路下开展了示范应用。试验结果表明,砍树机器人可以有效避免运维人员在带电线路下的作业风险。

基于AI的输电线路导线断散股缺陷检测方法

针对现有方法对输电线路导线断散股缺陷检测时存在的缺陷检测准确率较低的问题,提出了基于AI技术的输电线路导线断散股缺陷检测方法。首先对所采集的输电线路导线图像进行降噪和增强等处理;然后利用LBG算法完成K-means算法的优化,应用改进后的算法对导线图像进行分割提取;最后采用AI技术中的卷积神经网络算法,实现对输电线路导线断散股缺陷的检测。实验结果表明,采用所提方法对导线断散股检测时,其检测准确率均高于95%,优于对比方法,具有一定应用价值。

输配电线路走廊树木修枝机器人的研究现状及其发展趋势

我国高压输电线路总长超过100万km,线路密布且广泛分布,大部分10 kV及以上的输电线路穿越山区林地,线路与树木之间的安全距离不足等问题会导致电线短路和起火等安全隐患。目前,传统的人工修剪方式已经无法满足实际大面积的输配电线路走廊修枝需求。为解决这一“线树矛盾”,保证输配网电力线路安全运行,基于输配电线路走廊树木的修枝机器人不断发展。首先对修枝机器人关键部件进行了介绍;其次依据作业方式分别阐述了4类修枝机器人的特点,并介绍了修枝机器人使用的感知和控制技术,包括视觉感知、触觉感知、运动路径规划控制等,然后对比了现有修枝机器人的功能特点;最后,对修枝机器人的现存问题和发展趋势进行了展望,可为相关电力技术应用提供参考。