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電力巡查

2017-12-29

對輸電線路進行定期巡視檢查，隨時掌握和了解輸電線路的運行情況以及線路周圍環(huán)境和線路保護區(qū)的變化情況，是供電企業(yè)一項繁重的日常工作。人工巡檢是一種傳統(tǒng)的巡檢方式，也是目前輸電線路巡檢的主要方式。由于輸電線路走廊地形環(huán)境復雜，在一些條件惡劣如跨江跨河或高山峻嶺地區(qū)，沿線部分區(qū)段幾乎沒有巡視道路，這種巡檢方式勞動強度大、工作條件艱苦，輸電線路的運行情況得不到及時反饋。

截至2017年年底，國家電網公司系統(tǒng)各單位共配有各類型無人機1800余架,2017年度無人機累計巡檢桿塔超過21萬基，累計發(fā)現缺陷超過5萬余處;按照缺陷位置劃分，以桿塔瓶口及以上位置線路設備及附屬設施缺陷為主，占75.8%;按照缺陷等級劃分，以一般缺陷為主，占87.2%;按照缺陷類型劃分，以金具類缺陷為主，占42.7%。

2013年，《國家電網公司輸電線路直升機、無人機和人工協同巡檢模式試點工作方案》發(fā)布；

2015年，中國電科院起草《架空輸電線路無人機巡檢作業(yè)技術導則》，并編制無人機巡檢系統(tǒng)性能檢測方案。

▍現狀：電力巡檢主要包括：人工巡檢、有人直升機巡檢、無人機巡檢三大體系。主要存在地形復雜、環(huán)境復雜、氣候復雜、工作量龐大、新增項目多、高空作業(yè)危險性大、人工識別錯誤率較高、突發(fā)事件響應不及時的特點。

▍無人機巡檢內容有：

  范圍巡檢：違章樹木、違章建筑、新架線路、新加建筑物、施工、大型設備移動巡檢；

  定點巡檢：混凝土桿、鐵塔、基座、斜拉線、變電設備；

  精細巡檢：防震錘、拉線、線夾、連接器、瓷瓶、彈簧銷等巡檢內容；

  其他：防雷、接地、驚鳥器、警告牌。

▍圍繞電力巡檢無人機的3個關鍵技術：

無人機飛行平臺本身性能：主要集中在的可靠性，包括特定前文所提到的高海拔，低溫特殊天氣下的安全工作能力，以及在特高壓輸電線路特殊電磁環(huán)境下，正常運作能力。實用性則是無人機使用與現有運輸設備，維護設備相適應無需搭建額外的場地；

任務載荷采集數據有效性：在移動飛行平臺下，能有效識別關鍵目標，如銷釘，線纜，螺母，絕緣子并在無人機有限飛行時間內盡可能多的采集有效可識別的信息，并滿足后期數據處理的的基本性能；

數據處理能力及對無人機采集的數據能夠有效：高效的判讀，識別故障點，判斷故障類型，形成有效報告，對歷史信息有一定的處理能力。

▍機型種類：

固定翼無人機電力巡檢典型作業(yè)任務規(guī)劃。以線路通道巡檢為主，解決如周邊物體對線路的威脅評估，地質環(huán)境變化，植物生長，線路上大尺度物體檢查如風箏、鳥巢等；

小型中型旋翼機主要任務是塔體的精細巡檢，其中小型多旋翼主要用于運輸車輛3km以內的單塔和多塔巡檢，一般一次巡檢1-2塔；

  中型直升機用于運輸車輛10km以內的多塔巡檢，基本處于盲飛階段。

▍數據采集：

※ 電力巡檢對數據要求：一致性、有效性、無偏行。

有效性：采集單一數據本身有效可用，需要剔除天氣，對焦，重復拍照等原因引起的無效數據。

一致性：超大批量大批量數據采集時，數據本身的具備收斂特性，不隨數據量的增長和時間增長發(fā)生改變。

無偏性：采集數據不會受采集時光照，角度，采集設備參數設置，飛行平臺等因素改變而發(fā)生偏移，具備光學矯正，幾何矯正，空間矯正的能力。

以上三個內容是主要針對無人機任務載荷的要求，而任務載荷的性能決定了整個無人機巡檢系統(tǒng)采集結果的能力。

※ 在實際無人機電力巡檢過程中，主要有三大問題

1.單次采集數據量有限，采集有效性低，在巡檢過程中對巡檢目標需要多次拍攝才能彌補由于任務載荷對焦失敗，無法準確對準目標等問題，前端拍攝大量信息多為無效性信息。

2.大批量采集一致性差，不具備重復對比的能力，相同故障點數據每次采集信息都不具備歸一性，存在重復拍照或者漏拍問題，無法通過GIS信息進行統(tǒng)一處理。

3.數據采集受限制，而任務載荷數據采集效率低下反過來苛求無人機的續(xù)航時間無人機的飛行能力，這樣的思路是錯誤的，通過任務載荷做到高效有效的數據采集是整個數據采集流程的核心。

▍數據融合：

隨著光學設備，任務載荷，以及遙感手段的應用，除了傳統(tǒng)的可見光數據，人工拍照，人工識別手段。紅外，紫外，激光雷達，合成孔徑雷達，多光譜高光譜等多種手段也慢慢應用到特高壓輸電線路巡檢的過程中。

  圖為通過多數據融合，在光譜維度對數據進行有效分析，數據融合分析，提前發(fā)現隱藏故障：

  圖1為絕緣子破損，螺母缺失可見光視角下可以發(fā)現的故障；

  圖2為激光雷達，合成孔徑雷達對金屬材質塔體 大范圍變形，異常位移，傾斜等故障的監(jiān)測；

  圖3為紅外和紫外數據對于短路點，異常放電等故障的識別；

  圖4為多光譜對于輸電線附近植被生長情況預測，以及銹蝕油漆剝落等潛在故障點識別