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摘要：我国幅员辽阔，为保证全国各地的可靠供电，需建设较多的输电线路。而线路巡检是保证输电线路正常运行的重要手段，对我国电力的可持续供应和经济的安全、快速发展具有重要意义。最近十几年，随着国家经济的高速发展，架设的输电线路越来越多。在这种背景下，如果采用传统的人工巡检模式巡检数量如此之多的输电线路，将会不可避免地存在着作业强度大、巡检周期长、部分线路检修危险等问题。近年来，国家电网公司积极引进无人机智能巡检技术，提升输电线路巡检工作的自动化程度，改进巡检工作模式，以期实现输电线路的精确、高效、经济巡检。
关键词：输电线路;无人机智能;巡检技术
为了满足人们的电力需求，传输线的数量不断增加，分布范围越来越广。许多输电线位于地形复杂且环境恶劣的区域，显著增加了传输线出现问题的可能性。为了确保正常供电，必须及时维修或更换出现问题的传输线，因此确保输电线路检查工作的效率非常重要。无人机在输电线路检查工作中具有很大的应用优势，检查人员可以通过无人机检查输电线路的故障，显著减少了塔架攀登高空作业，有效地减少了工作量。
1无人机巡检技术
无人机通俗来讲就是无人驾驶飞行器，他主要是结合了红外线技术感测技术，遥感技术等等高科技性能的驾驶飞行器，对一些危险性系数比较高的地区或者情况相对复杂的地区进行远程的观测。并用它所携带的高科技性能进行一些观测图片分析和拍摄，然后将这些图片传送到驾驶操作员的手中，方便操作员根据这些遥感图片对地方的实际情况有了更加深入和全面的了解，从而做出合适的工作方案和一些策略决策。无人机技术在当前的发展中相对来说应用的比较广泛，尤其是在一些军事方面，因为她本身就有很多的优势作用。比如说可以节省人力资源和物力资源，同时能够获得更加高效准确的信息，也正因为这些优势的存在，使无人机技术已经逐渐地运用到经济领域方面。比如说是在输电线路的运行方面，无人机在巡检当中如果需要达到一个平稳安全的飞行状态，就需要使红外线遥感技术，GPS，GIS，数字地球，RS等等技术之间的相互融合，才能够使无人机在巡检当中发挥高效的作用，顺利的完成指挥目标所要求的任务。将无人机巡检技术应用到输电线路当中，他不仅可以及时地判断所存在地方的故障和问题并且做出一些自动化的处理方案，同时也可以判断出自身所存在的问题。这样在后期的人工维修当中就节省了很多的时间，提高了维修的效率。
2输电线路无人机智能巡检技术的应用
2.1图像数据处理
无人机巡检图像数据主要来源于光学影像数据和激光雷达点云数据。其中，激光雷达点云数据的处理已具有较高的智能自动化处理水平，应用商业软件再加上少量的人工干预即可。而光学影像数据，包括可见光影像、红外影像等数据的智能化处理尚不成熟，还在处在初步研究阶段。目前，可将光影像数据智能化处理是输电线路无人机巡检图像处理领域的热门研究方向。传统的电力设备图像数据处理方法是基于人工设计特征提取的机器学习图像目标检测方法。然而，该方法存在检测对象单一的问题，且存在漏检、错检的风险。在输电线路巡检中，有将近900多种常规缺陷，并且电力设备的型号众多，设备之间外形差异较大，基于上述传统图像处理方法仅能检测单一或少数几种电力设备，缺乏基本的通用性和较高的可靠性，因而实际工程应用价值较低。随着计算机性能的不断提升和智能算法的不断发展，有学者提出可建立大型的数据集，将深度学习算法引入輸电线路无人机巡检图像的数据处理中。从现有研究来看，深度学习技术在该领域中确实具有更大的优势和发展潜力[8]。但是，目前还难以建立起比较完善的数据集，制约了深度学习技术在输电线路无人机巡检图像数据智能处理中的发展。未来可通过不同单位和公司的合作方式，建立完善的电力设备缺陷数据集，将深度学习技术的优势在无人机巡检图像数据智能处理中的优势发挥出来。
2.2无人机自主巡航
无人机自主巡航是输电线路无人机智能巡检技术的核心组成部分。其巡航的区域主要分为塔间区域和近塔区域。目前，输电线路无人机巡检并不具备自主或自动巡检能力，通常采用的方式是：人工预先设定运行的轨迹，然后基于GPS按预定轨迹飞行。该方法存在明显的不足：（1）无法适应检测目标或者周围环境随时间可能发生的变化，容易发生安全事故。例如，当树木生长至输电线路附近时，无人机有较大可能撞上树木，造成无人机坠毁。（2）该方法对无人机定位的精度有着较高的要求。然而，常用的民用无人机GPS的定位误差可高达10m。虽然利用载波相位差分技术能克服这一问题，但是该技术需要建立较多的基站，以覆盖输电线路所处的较为广阔的范围，因而将该项技术应用于输电线路无人机自主巡航的成本太高，并不切合工程实际。目前，机器视觉技术是解决上述问题的潜在解决方式，也成为了该领域的研究热点。此外，采用GPS和机器视觉辅助技术的组合导航系统是输电线路无人机智能巡检的未来发展趋势。
2.3无人机续航
无人机续航能力不足是输电线路无人机智能巡检技术中存在的另一关键问题，已严重制约了输电线路巡检的效率。目前，无人机续航时间通常为30min左右。为解决无人机的续航问题，部分地区已开始采用了设置无人机机巢的方法。无人机机巢主要有巡检车改装而成的移动式机巢和固定于杆塔顶部的固定式机巢。其中，移动式机巢可在一定程度上提高无人机巡检的续航时间，但并不适应无人机自主巡航的发展趋势，并且人工、维护等成本较高;而固定式机巢仅需少量的人工干预，更加契合无人机自主巡检的要求，因而具有较好的应用前景。然而，如何将固定式机巢完备地融合于输电线路无人机智能巡检技术中，还有诸多技术难点需要攻克。此外，对无人机进行动态充能是一种更加理想的解决方案。通常这种方式，可直接提高无人机的续航能力，但也存在着一些需要解决的关键技术问题。例如，供能端如何获取能量问题、供能的稳定性如何保证问题、供能存在的其他风险如何避免问题等。利用输电线路电磁场为无人机动态充能也是一种潜在方案，但目前还处于探索阶段。
2.4无人机巡检方法和规程
当前，输电线路无人机巡检作业仍处于试验阶段，相关方法和技术并不成熟，整个巡检作业流程尚未形成统一的行业规范。根据传统的巡检方法和现有的巡检经验，可将输电线路无人机巡检作业按照巡检内容主要分为线路本体、附属设施、通道及电力保护区三大部分。在无人机巡检作业中，涉及人员配备、作业前准备、无人机准备、巡线工作、图像视频传输、图像处理等多个步骤。
3结语
总体而言，在输电线路检查工作中，无人飞行器具有很大的应用优势，有效地代替了人力，能进行高效、准确的检查工作，显著降低了检查人员的工作强度，有效减少了输电线故障。准确、快速的调查减少了人力、物力的投入，有效地保证了输电线路检查工作的安全，极大地促进了电力领域的技术创新。
参考文献：
[1]李建峰，段宇涵，王仓继，等.无人机在输电线路巡检中的应用[J].电网与清洁能源，2017，33（8）：62-65+70.
[2]曾懿辉，何通，郭圣，等.基于差分定位的输电线路多旋翼无人机智能巡检[J].中国电力，2019，52（7）：24-30.
[3]兰昊，米珂，程帅，等.无人机用于输电线路巡检的作业流程及应用[J].能源研究与信息，2019，35（4）：241-246.
关键词：输电线路;无人机智能;巡检技术
为了满足人们的电力需求，传输线的数量不断增加，分布范围越来越广。许多输电线位于地形复杂且环境恶劣的区域，显著增加了传输线出现问题的可能性。为了确保正常供电，必须及时维修或更换出现问题的传输线，因此确保输电线路检查工作的效率非常重要。无人机在输电线路检查工作中具有很大的应用优势，检查人员可以通过无人机检查输电线路的故障，显著减少了塔架攀登高空作业，有效地减少了工作量。
1无人机巡检技术
无人机通俗来讲就是无人驾驶飞行器，他主要是结合了红外线技术感测技术，遥感技术等等高科技性能的驾驶飞行器，对一些危险性系数比较高的地区或者情况相对复杂的地区进行远程的观测。并用它所携带的高科技性能进行一些观测图片分析和拍摄，然后将这些图片传送到驾驶操作员的手中，方便操作员根据这些遥感图片对地方的实际情况有了更加深入和全面的了解，从而做出合适的工作方案和一些策略决策。无人机技术在当前的发展中相对来说应用的比较广泛，尤其是在一些军事方面，因为她本身就有很多的优势作用。比如说可以节省人力资源和物力资源，同时能够获得更加高效准确的信息，也正因为这些优势的存在，使无人机技术已经逐渐地运用到经济领域方面。比如说是在输电线路的运行方面，无人机在巡检当中如果需要达到一个平稳安全的飞行状态，就需要使红外线遥感技术，GPS，GIS，数字地球，RS等等技术之间的相互融合，才能够使无人机在巡检当中发挥高效的作用，顺利的完成指挥目标所要求的任务。将无人机巡检技术应用到输电线路当中，他不仅可以及时地判断所存在地方的故障和问题并且做出一些自动化的处理方案，同时也可以判断出自身所存在的问题。这样在后期的人工维修当中就节省了很多的时间，提高了维修的效率。
2输电线路无人机智能巡检技术的应用
2.1图像数据处理
无人机巡检图像数据主要来源于光学影像数据和激光雷达点云数据。其中，激光雷达点云数据的处理已具有较高的智能自动化处理水平，应用商业软件再加上少量的人工干预即可。而光学影像数据，包括可见光影像、红外影像等数据的智能化处理尚不成熟，还在处在初步研究阶段。目前，可将光影像数据智能化处理是输电线路无人机巡检图像处理领域的热门研究方向。传统的电力设备图像数据处理方法是基于人工设计特征提取的机器学习图像目标检测方法。然而，该方法存在检测对象单一的问题，且存在漏检、错检的风险。在输电线路巡检中，有将近900多种常规缺陷，并且电力设备的型号众多，设备之间外形差异较大，基于上述传统图像处理方法仅能检测单一或少数几种电力设备，缺乏基本的通用性和较高的可靠性，因而实际工程应用价值较低。随着计算机性能的不断提升和智能算法的不断发展，有学者提出可建立大型的数据集，将深度学习算法引入輸电线路无人机巡检图像的数据处理中。从现有研究来看，深度学习技术在该领域中确实具有更大的优势和发展潜力[8]。但是，目前还难以建立起比较完善的数据集，制约了深度学习技术在输电线路无人机巡检图像数据智能处理中的发展。未来可通过不同单位和公司的合作方式，建立完善的电力设备缺陷数据集，将深度学习技术的优势在无人机巡检图像数据智能处理中的优势发挥出来。
2.2无人机自主巡航
无人机自主巡航是输电线路无人机智能巡检技术的核心组成部分。其巡航的区域主要分为塔间区域和近塔区域。目前，输电线路无人机巡检并不具备自主或自动巡检能力，通常采用的方式是：人工预先设定运行的轨迹，然后基于GPS按预定轨迹飞行。该方法存在明显的不足：（1）无法适应检测目标或者周围环境随时间可能发生的变化，容易发生安全事故。例如，当树木生长至输电线路附近时，无人机有较大可能撞上树木，造成无人机坠毁。（2）该方法对无人机定位的精度有着较高的要求。然而，常用的民用无人机GPS的定位误差可高达10m。虽然利用载波相位差分技术能克服这一问题，但是该技术需要建立较多的基站，以覆盖输电线路所处的较为广阔的范围，因而将该项技术应用于输电线路无人机自主巡航的成本太高，并不切合工程实际。目前，机器视觉技术是解决上述问题的潜在解决方式，也成为了该领域的研究热点。此外，采用GPS和机器视觉辅助技术的组合导航系统是输电线路无人机智能巡检的未来发展趋势。
2.3无人机续航
无人机续航能力不足是输电线路无人机智能巡检技术中存在的另一关键问题，已严重制约了输电线路巡检的效率。目前，无人机续航时间通常为30min左右。为解决无人机的续航问题，部分地区已开始采用了设置无人机机巢的方法。无人机机巢主要有巡检车改装而成的移动式机巢和固定于杆塔顶部的固定式机巢。其中，移动式机巢可在一定程度上提高无人机巡检的续航时间，但并不适应无人机自主巡航的发展趋势，并且人工、维护等成本较高;而固定式机巢仅需少量的人工干预，更加契合无人机自主巡检的要求，因而具有较好的应用前景。然而，如何将固定式机巢完备地融合于输电线路无人机智能巡检技术中，还有诸多技术难点需要攻克。此外，对无人机进行动态充能是一种更加理想的解决方案。通常这种方式，可直接提高无人机的续航能力，但也存在着一些需要解决的关键技术问题。例如，供能端如何获取能量问题、供能的稳定性如何保证问题、供能存在的其他风险如何避免问题等。利用输电线路电磁场为无人机动态充能也是一种潜在方案，但目前还处于探索阶段。
2.4无人机巡检方法和规程
当前，输电线路无人机巡检作业仍处于试验阶段，相关方法和技术并不成熟，整个巡检作业流程尚未形成统一的行业规范。根据传统的巡检方法和现有的巡检经验，可将输电线路无人机巡检作业按照巡检内容主要分为线路本体、附属设施、通道及电力保护区三大部分。在无人机巡检作业中，涉及人员配备、作业前准备、无人机准备、巡线工作、图像视频传输、图像处理等多个步骤。
3结语
总体而言，在输电线路检查工作中，无人飞行器具有很大的应用优势，有效地代替了人力，能进行高效、准确的检查工作，显著降低了检查人员的工作强度，有效减少了输电线故障。准确、快速的调查减少了人力、物力的投入，有效地保证了输电线路检查工作的安全，极大地促进了电力领域的技术创新。
参考文献：
[1]李建峰，段宇涵，王仓继，等.无人机在输电线路巡检中的应用[J].电网与清洁能源，2017，33（8）：62-65+70.
[2]曾懿辉，何通，郭圣，等.基于差分定位的输电线路多旋翼无人机智能巡检[J].中国电力，2019，52（7）：24-30.
[3]兰昊，米珂，程帅，等.无人机用于输电线路巡检的作业流程及应用[J].能源研究与信息，2019，35（4）：241-246.