无人机电力自主巡检技术应用与分析

王阳

摘要：随着科学技术的发展，我国的无人机技术有了很大进展，并在电力自主巡检中得到了广泛的应用。基于无人机性能、任务要求及传感器参数，提出一种面向多旋翼无人机电力巡检航迹布设优化方法。该方法能够在保证电力走廊数据完整性的前提下减少无人机掉头转弯的次数，从而提高数据质量及工作效率。将该方法在广东省清远市韶林线路的巡检中进行了验证。本文首先分析电力巡检无人机系统要求，其次探讨电力巡检无人机系统构成，最后就无人机电力自主巡检技术应用进行研究，可以为多旋翼无人机进行电力线巡线设计出更加安全可靠的航迹。

关键词：无人机；自主巡检；航迹规划

引言

在当今国民经济快速发展与电能用量屡创新高的形势下，电力供应的安全稳定有了更高标准的要求。传统的输电线路人工巡检的模式暴露出效率较低，人员安全保障困难等问题。因此，电力巡检向自动化和智能化发展是必然趋势。无人机巡检不仅效率高，还能保证人员安全性，可实现自动化、智能化作业，大幅提升电网运行的可靠性，保障电网的运行安全。

1电力巡检无人机系统要求

电力巡检无人机主要负责输电线路安全检查，系统配置包括如下几点内容。第一，对无人机进行设计及打造，需认识到电力巡检的重要性及价值，研发出可适应恶劣工况的特殊无人机，让其具备较强的信息收集能力及信息感知能力，确保无人机巡检可满足设定要求。第二，需建构对应的无人机信息处理平台，建立对应的软件，让无人机收集的信息可转化成便于分析的电网数据，依托收集的数据对电网运行状况进行评估。通过无人机巡检可将电网实时数据进行整理及归纳，判别线路运行状态，并精准定位故障点位，为维修提供保障。第三，电力巡检无人机需进行实验活动，测定无人机运行是否稳定及是否满足检测所需。对无人机进行安全巡检实验，可在测验过程中发现无人机是否存在问题，以此提升工作效率。

2电力巡检无人机系统构成

电力巡检无人机安全巡检系统是电力巡检的重要组成部分，主要由无人机飞行平台、地面数据收集系统、数据处理分析系统三部分构成。无人机飞行平台可调整无人机多旋翼及旋翼，结合无人机搭载的传感器及监控设备提升无人机避障能力。无人机飞行平台可让无人机在恶劣的工况下仍然可以正常工作，并可根据搭载的定位系统将节点数据传输到数据段，同时操作者对无人机运行工况及视野情况合理选择传感设备，目的是获得探测点的核心参数。当数据传输到数据处理中心时，数据分析人员可对不同节点的数据进行分析，评估输电线路运营状态。

3无人机电力自主巡检技术应用

3.1反无人机GPS欺骗技术

虽然网络劫持风险类型较多，但窃取的数据主要以GPS参数为主。GPS导航是无人机精准定位的基础，这是无人机巡检的主要价值之一。GPS数据风险包括压制式干扰与欺骗干扰两类。压制式干扰为锚式干扰，具有一定的可控性与预防性，但欺骗式干扰具有随机、不可控的特点，因此需利用反无人机GPS欺骗技术，规避GPS信号攻击风险。基于四轴无人机视觉导航系统，建立GPS信号特征库，并对其进行实时监控，一旦发现异常直接切换到视觉导航系统，利用GPS图像比对的方法完成无人机返航，解决GPS欺骗攻击问题。根据系统要求，视觉导航系统分为系统层、基础层、视觉层三层，上层模块调用下层算法。

3.2图像预处理技术

灰尘等杂物的干扰和相机像素等会造成图像中存在一些形状不规则的点与线，这就是图像中的噪声，它会给图像识别造成影响，因此需要进行滤除。由于图像灰度的变化将决定它在频率转换时的频率高低，灰度变化快的地方它的频率也会随之增大，灰度变化慢的地方它的频率也会较小。在无人机拍摄的图像中，干扰点因为过于细小而使得它的灰度变化很快，所以它的频率较之其他的点就会偏高，所以采用过滤高频干扰的方法去噪。

3.3无人机航迹规划技术

第一充分结合实际现场环境影响，进行飞行航迹的初步规划；第二利用优化搜索算法计算出最佳航迹；第三进行航迹平滑处理。在进行航迹规划时须要考虑无人机自身性能约束，还要考虑任务需求及环境约束。目前已知环境下的静态航迹规划技术研究已经相对成熟，研究技术被广泛应用，但对无人机自身状态等约束不能更好处理，所以航迹规划技术还须要不断地完善。

3.4数据安全防护技术

基于加密算法的系统层数据防护技术，还需建立对应的网络安全保护机制。首先，依照防护架构，针对系统不同类型网络入侵制定多级别防护机制，基于安全审计、数据复查、无人机安全加固等，搭建多位一体的网络安全防护机制。其次，建立地面系统安全防护系统。目前，无人机地面控制系统主要分为Windows和Linux两种，依照系统类型从系统安全加固、身份认证、用户管理、病毒消杀、安全补丁配置等设立安全防护机制。最后，根据无人机通信链路信号，对无人机运行状态进行实时跟踪，随时计算无人机坐标。通信链路涉及数据传输与控制信号传输，所以可从数据流及GPS入侵的角度设立防护机制。

3.5霍夫变换效果

虽然图中大部分的输电线都被检测了出来，但是可以看到地面上较短的直线也被检测到了，这些对图像都造成了很严重的干扰，因此需要对图像进行进一步的处理以确保它只提取出输电线而不会将其他的图像检测到。

3.6智能优化路径规划算法

由于在无人机巡检路径规划时，传统的路径规划算法很难解决高维空间、非线性及离散连续变量混合等问题，因此智能优化路径规划算法应运而生。目前，应用较广泛的智能优化路径规划算法有遗传算法、粒子群算法等。遗传算法是Bremermann最早提出的一种搜索式算法，是通过对初始种群进行选择、交叉、变异来不断更新种群，得到最优解的方法。遗传算法全局搜索能力较强，但是存在收敛速度慢、易陷入局部最优等不足。考虑无人机性能约束、环境约束等构建目标函数，对变异概率自适应优化，验证了遗传算法在无人机路径规划中的有效性。应用改进的遗传算法实现无人机路径规划，在传统的遗传算法中改进启发式多次变异算子、混合无重串选择算子及非对称映射交叉算子，并应用MAT－LAB仿真说明改进的遗传算法可快速收敛、路径更平滑。粒子群算法是1995年Ｅberhart和Kennedy提出的一种启发式、快速增长式的优化算法。针对粒子群算法收敛速度快、易陷入局部最优的问题提出一种改进粒子群算法，在迭代求解过程中，利用天牛个体对环境空间进行判断，通过验证该方法得到的路径更合理、代价更小。在粒子群算法求解时引入细菌觅食算法，提高了算法的寻优能力，得到更优路径。

结语

综上所述，由于目前国家电网公司特高压输电线路较长，环境也相对复杂，因此在无人机路径规划时依然有很多的困难，具体包括在现有的路径规划算法中，对于无人机飞行电能消耗、飞行转角等性能都欠缺考虑，鲁棒性差，导致算法在实际应用时的路径规划结果较差。针对以上的问题，在未来的算法研究时，可综合无人机自身的性能，提高算法的鲁棒性。同时，在动态复杂环境中执行无人机巡检任务时，可将多种算法进行融合，提高算法的可靠性。

参考文献

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