无人机输电线路智能巡检技术综述

杨洋菠 赵阳

摘要：近年来，随着经济的快速发展，用电负荷不断增加，电网规模日益扩大，系统的安全稳定运行显得尤为重要。但目前输电线路的检测仍以人工为主，效率低，局限性大，人员安全隐患大，难以满足输电线路持续快速增长的需求。因此，智能巡检是未来电网维护的发展方向和趋势。

关键词：无人机输电线路;智能检测技术;回顾分析研究

1无人机电源检测的智能化要求

截至2017年底，中国输电线路长度为68.8万公里，每100公里有20家运营商使用无人机进行检查，检查时间达到160小时。架空线路检查时，一般由专业人员收集一定部分的数据，然后通过人工查看检查是否存在缺陷，然后进行标记和处理。所以，在进行检查工作时，通常是每百公里产生80000多幅图像，在以后的手册中需要查看的数据大小是500GB，这种方式主要在于便携式无人机（uav）设备在分辨率和屏幕上不够，难以准确查看现场缺陷，此外，存储空间和电池寿命也非常有限，因此很难保证检测工作的开展。

2无人机智能巡检输电线路的现状

无人机智能检测技术是一种由飞行员遥控的无人机通过机载传感设备对架空高压输电线路进行检测和维修的技术。根据无人机结构的不同，无人机可分为无人直升机、多旋翼无人机、固定翼无人机和复合翼无人机。其中无人直升机体积大、控制困难、成本高，很少用于输电线路巡检。多旋翼无人机结构紧凑、灵活，可垂直起降、准确悬停。然而，它能承受较小的载荷，机动性和飞行高度较低，续航时间较短。固定翼无人机巡航速度快，续航时间长，但需要跑道起降，不能悬停;多旋翼与固定翼组合的复合翼无人机具有多旋翼与固定翼无人机的优点，但成本较高，尚未用于高压输电线路的检测。

在输电线路无人机检测中，无人机是携带遥感设备监测输电线路运行状态的平台。常用的遥感探测方法有可见光成像、紫外成像、红外热成像、激光雷达电能等，可见光遥感探测利用摄像机等可见光采集设备来检测可见光传输线及其附属动力设备的特性和性能变化，已广泛应用于无人机对传输线的检测。紫外遥感探测主要利用紫外遥感设备探测输电线路和电力设备是否发生电晕放电或局部闪络。由于成本高，紫外遥感探测在输电线路无人机的检测中还没有得到广泛应用。红外遥感检测主要利用红外热像仪等设备检测电力设备在运行中是否存在过热缺陷现象;激光雷达探测主要用于地理信息测绘和输电线路定位导航。

在对输电线路进行检查的过程中，无人机将拍摄大量输电线路及其附属电力设备的照片和数据。由于这些图片的智能处理还处于研究阶段，后期还需要人工处理。此外，现有的输电线路巡检无人机无法完全自主巡检，巡检质量严重取决于无人机巡检人员的专业水平。

3输电线路无人机智能检测技术的应用

3.1图像数据处理

无人机检测图像数据主要来源于光学图像数据和激光雷达点云数据。其中，激光雷达点云数据处理具有智能化程度高、自动化处理能力强、应用商业软件和少量人工干预等特点。然而，光学图像数据（包括可见光图像和红外图像）的智能处理仍处于初步研究阶段。目前，光学图像数据的智能处理是输电线路无人机检测图像处理领域的一个研究热点方向。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机器学习的图像目标检测方法。然而，该方法存在检测对象单一的问题，存在漏检或误检的风险。在输电线路检测中，常规缺陷有近900多种，电力设备种类繁多，设备形状也有很大差异。基于上述传统的图像处理方法，只能检测单个或少数电力设备，缺乏基本的通用性和高可靠性，实际工程应用价值较低。随着计算机性能的不断提高和智能算法的不断发展，一些学者提出可以建立大数据集，并将深度学习算法引入到传输线无人机检测图像的数据处理中。根据现有研究，深度学习技术在这一领域具有更大的优势和发展潜力。然而，目前难以建立一个相对完善的数据集，这制约了深学习技术在输电线路无人机检测图像数据智能处理中的发展。未来，通过不同单位和公司的合作，可以建立完善的动力设备缺陷数据集，在无人机检测图像数据的

智能处理中充分发挥深度学习技术的优势。

3.2无人机自主巡航

无人机自主巡航是输电线路无人机智能检测技术的核心部分。其巡航区主要分为塔区和近塔区。目前，输电线路无人机的检测还不具备自主或自动检测的能力。通常的方法是预先手动设置运行轨迹，然后基于GPS按照预定轨迹飞行。该方法具有明显的缺点：（1）不能适应检测目标或周围环境随时间的变化，容易发生安全事故。例如，当树木生长在靠近电线的地方时，无人驾驶飞机更有可能撞上它们。（2）该方法对无人机定位精度要求较高。然而，普通民用无人机的GPS误差可能高达10米。虽然载波相位差技术可以克服这一问题，但该技术需要建立更多的基站来覆盖相对较宽的输电线路，因此将该技术应用于输电线路无人机自主巡航的成本过高，不符合工程实际。目前，机器视觉技术是解决上述问题的一种潜在方法，已成为该领域的研究热点。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检测的未来发展趋势。

3.3无人机续航能力

无人机续航能力不足是输电线路智能检测技术中的另一个关键问题，严重制约了输电线路检测的效率。目前，無人机的飞行时间通常在30分钟左右。为了解决无人机的续航问题，一些地区已经开始采用搭建无人机巢穴的方法。无人机巢穴主要由一个由检查车改装而成的移动巢穴和一个固定在塔顶的固定巢穴组成。其中，移动巢穴可以在一定程度上提高无人机检测的耐久性，但不适应无人机自主巡航的发展趋势，且人工和维护成本较高。固定巢穴只需少量人工干预，更符合无人机自主检测的要求，具有良好的应用前景。然而，如何将固定巢穴技术集成到输电线路无人机智能检测技术中，还存在许多技术难点需要克服。另外，无人机动态充电是一种较为理想的解决方案。通常，这种方法可以直接提高无人机的续航能力，但还有一些关键技术问题需要解决。例如，如何在能源供应端获取能源，如何确保能源供应的稳定性，以及如何避免能源供应的其他风险。利用传输线电磁场对无人机进行动态充电也是一个潜在的解决方案，但仍处于探索阶段。

3.4无人机检查方法和规定

目前，输电线路无人机的检测工作还处于试验阶段，相关方法和技术还不成熟，整个检测过程还没有形成统一的行业标准。根据传统的检查方法和现有的检查经验，输电线路无人机的检查工作可分为三个部分：线路本体、辅助设施、通道和电源保护区。无人机检查作业涉及人员配置、作业前准备、无人机准备、巡线、图像和视频传输、图像处理等多个步骤。

4结论

输电线路无人机（uav）检测技术正逐步向智能化方向发展，具有进一步研究价值的内容有：构建智能三维检测系统，集成直升机、旋翼机、固定翼飞机等进行输电线路雷达扫描，测温、夜间巡视、防止外力等多种检测工作，建立线路数字通道，实现数据自动分析;建立无人机自动驾驶系统，通过提前规划航路或利用无人机航路记忆功能，实现无人机自动巡更，使巡更简单、安全、高效;实现无人机检测中缺陷的自动识别技术。通过图像识别技术，实现无人机头部缺陷的自动识别和图像的自动分类命名;无人机巡更视频图像后处理技术，结合杆塔坐标，完成了杆塔在图像中的快速定位，开发了图像与二维坐标地图的融合技术。

参考文献：

[1]李坚，李超，吐拉·麦麦提.无人机电力巡检技术的探讨[J].科技创新导报，2017，14（31）：6+8.

[2]周宗国，周海，胡彬，杨时宽.无人机在电力线路巡检中的应用及前景[J].科学技术创新，2018（23）：164-165.