基于无人机的输电线路雷击跳闸故障快速查找

李宇峰，吴培骋，陈鸿霖

(广东电网有限责任公司湛江供电局，广东 湛江 524300)

0 引言

自无人机进入电网检修领域以来，输电线路雷击跳闸故障的查找一直是其应用场景之一，但在实际使用过程中仍存在耗费时间长、查找精度低、工作效率低等问题。

2021-08-28，某35 kV 输电线路发生雷击跳闸故障，2 min 后线路重合闸成功，调度发布雷击跳闸故障信息，监测到故障电流和故障相位但无故障测距。运维人员接到跳闸信息后立即开展故障查找工作，但因无故障测距，无法准确定位故障杆塔单元，被迫开展全线排查工作。由于运维班组无人机飞手紧缺，安排2 名飞手携带2 台无人机到达现场开展飞行查障工作，因天气恶劣加上飞手经验不足，导致1 台无人机炸毁，另1 台无人机经8 h 全线查找依旧未能发现雷击跳闸故障位置，后经专业飞手(2 名)耗时4 h 才查找出故障点。

由该案例可见，运维人员需要花费大量时间查找输电线路雷击跳闸故障点，即使无人机投入应用，也依旧处于人工操作巡查的低效率状态。因此，下面总结当前雷击跳闸故障查找的工作模式，分析其存在的问题提出改进并形成新型、高效、快速的工作方法。

1 工作模式及存在的问题

1.1 输电线路雷击跳闸原因分析

输电线路雷击跳闸现象是在野外自然环境下雷云放电形成过电压，输电线路和杆塔导电材质充当放电通道，雷电击穿线路绝缘设备从而导致线路跳闸故障[1]。因此，雷击过程中存在着放电点和放电通道，可通过查找雷击放电痕迹并根据放电通道从而确定雷击放电点，即雷击跳闸故障位置。常见的雷击放电点包括(根据发生概率排序)：绝缘子均压环、复合绝缘子、线夹、跳线、球头碗头挂环、玻璃绝缘子、导线、横担挂点以及地线等[2]。

1.2 传统工作模式介绍

传统的输电线路雷击跳闸故障查找工作模式如图1 所示，主要步骤如下。

图1 传统的输电线路雷击跳闸故障查找工作模式

1) 运维人员接收调度雷击跳闸信息。跳闸信息包括输电线路雷击跳闸故障点测距数据、故障电流和时间，但无法直接定位至具体的杆塔单元。

2) 雷电定位系统用于确定故障点大致位置。根据跳闸时间、电流和测距数据可在系统上大致确定相应故障点的杆塔单元，但由于定位存在一定的误差且可能会同时给出多个潜在故障点，需运维人员凭经验判断；此外，新建杆塔、新建线路、解口、改造、用户工程等逐年增加，雷电定位系统内的信息无法同步更新，导致部分线路发生雷击跳闸故障后系统内无故障显示信息。

3) 手动操作无人机精细化巡视。运维人员驱车到达杆塔附近后，飞手利用无人机携带摄像设备对导地线、均压环、绝缘子、线夹、金具等部位进行拍照：对于有确切定位的，对目标杆塔单元前后各5～15 基杆塔(对220～500 kV 架空输电线路，在确定目标杆塔后，对目标杆塔前5 基杆塔和后5基杆塔共11 基塔开展查障；35～110 kV 架空输电线路，则视具体情况对目标杆塔前后10～15 基杆塔开展故障查找)开展查找；对于无定位信息的则全线开展查找。

4) 根据飞行拍摄画面确定放电点。通过操作无人机拍摄画面实时查看导地线、金具、绝缘子等部位，判断是否存在明显的雷击放电痕迹，但受制于画面小、户外光照、摄像机抖动等因素，人工观测并直接进行判断的难度很大[3]，若未找到雷击故障点则需扩大范围查找。

5) 线下人工分析确定放电点。通过无人机图传画面无法找到雷击放电点时，运维人员需对所有易发生雷击放电的部位进行精细化拍摄，获取高清图片，再驱车返回办公室，将图片复制至计算机端进行放大查看。

6) 若未找到雷击故障点则需重复飞行。若本轮精细化巡视未查找到放电点，则可能是放电点未在查找杆塔范围内、放电点隐藏性较高、拍摄画面抖动、图片不清晰、有干扰点等原因，则需要进一步扩大杆塔范围或驱车返回线路周边重新飞行拍摄查看。

1.3 问题分析

1) 查找过程资源投入大，耗费时间长。由于无法根据调度信息直接确定杆塔单元以及雷电定位系统的滞后性，现场必须扩大范围进行故障点查找。因此，根据雷电定位信息初步确定目标杆塔单元，运维班组分配2 组(4 人以上)或多组飞手，对目标杆塔前后各5～15 基杆塔进行精细化巡视拍摄，若无法当场找到则继续扩大查找范围；对于无雷电定位信息的故障点而言，则需要全线查找，耗费的时间更长。

人工操作无人机，线路难以实现预定的点到点飞行，因受风力、障碍物、电磁干扰等因素的影响，飞手需不断手动调整飞行姿态，耗费的时间比自动航线飞行更长；此外，由于野外山地丘陵起伏，桉树林、竹林等速生高杆植物较多，对无人机遥控信号构成了传输障碍，图传画面容易发生卡顿。为了避免炸机事故发生，运维人员需根据现场条件频繁驱车移位，导致无人机飞行距离变短，增加了作业时长。

2) 故障查找准确度低，工作强度大。为在飞行过程中及时发现雷击放电点，无人机飞手需紧盯图传画面，同时不断操作无人机移位进行拍摄。但由于户外天气状况恶劣，在风力达到4 级及以上时，无人机姿态稳定性差，摄像机抖动，造成图传画面不稳定，需要不断微调靠近目标位置以获取清晰图像；同时，线路带电运行电磁干扰大，但为获取更加详细和清晰的现场信息，不得不冒险操纵无人机尽可能靠近疑似故障点，无人机靠近后易发生坠机事故。

下午至傍晚是雷击跳闸事故发生的高峰期，而此时的环境条件对无人机的工作十分不利，摄像设备的像素、曝光值以及拍摄角度等均会影响人工视觉判断，需要不断调整才能获得高质量画面，增加了查找时间[4]；除此之外，恶劣天气导致无人机拍摄不稳、放电点隐蔽性太强无法直接捕捉、环境干扰大以及放电点不明显等都会对故障点查找的准确度和及时性造成影响。

3) 放电痕迹难辨别，漏识现象频繁。目前，一线班组大多采用大疆精灵4P 系列进行故障点查找，图传监视器画面为个人手机或机身匹配的5.5寸屏幕。以110 kV 单回路直线杆塔为例，全方位获取导地线金具相关信息需拍摄至少45 张图片，耐张塔需拍摄至少65 张图片，且随着电压等级的提高，设备体量、数量也随之增加，对图片的数量、质量要求也越来越高。无人机拍摄完毕后，下载照片至手机进行进一步查找分析，但由于屏幕较小、分辨率差异等多种因素，导致放电痕迹较难辨别，漏识现象频繁[5]。同时，由于图片分析需要飞手注意力高度集中，紧盯屏幕并认真辨别，久而久之容易造成人员懈怠导致漏识，需要二次查找确认，工作量增加。

4) 电磁干扰强，图传信号差，易发生炸机事故。输电高压导线周围会产生极强的电磁场，对无人机的遥控信号、图传信号、GPS 信号等均会造成干扰，且距带电体越近，干扰越明显。

目前输电线路巡检无人机大多采用GPS 卫星定位技术，该技术通过测量已知位置的卫星到用户接收机之间的距离，综合多颗卫星数据运算出接收机的具体位置，从而进行精确定位。在无人机手动飞行查障中，高压线路强磁场和障碍物反射等均会造成无人机电子罗盘干扰、信号传输不稳定以及产生定位误差(可达10 m 级)等问题；此外，图传监视器图传信号也会出现中断甚至丢失现象，导致飞手无法精准操控无人机，极易造成炸机事故。

2 快速查找工作模式及应用效果

2.1 快速查找工作模式

载波相位差分技术(real-time kinematic，RTK)即基于载波相位观测的实时动态定位技术，实时提供测站点在指定坐标系下的三维定位结果，并达到厘米级精度。在RTK 无人机操作模式下，参考站通过数据链路向移动站发送其观测值和站坐标信息，移动站不仅通过数据链接收参考站的数据，还收集GPS 观测数据，并在系统中形成差分观测值进行实时处理，同时给出厘米级定位结果，历时不足1 s。较传统的全球卫星导航系统(global navigation satellite system，GNSS)定位技术而言，RTK 无人机拥有更强大的抗磁干扰与高精准定位能力，即使在输电高压带电导线等强磁干扰场景下，RTK 无人机依旧可以靠近电力设施并在电子罗盘受扰后精准提供航向信息，从而降低飞行风险和提高作业效率，有效地解决了无人机在输电高压导线等强磁场环境下受到的干扰问题。

针对传统输电线路雷击跳闸故障查找工作模式存在的人工投入量大，耗费时间长、故障查找准确度低，放电痕迹难辨别以及查找过程中漏识现象频繁等问题，基于大疆御2 系列无人机自动驾驶、实时传输、航线规划、AI 智能缺陷识别等技术的基础上，提出了“历史跳闸线路区段+查障航线规划+RTK 无人机自动驾驶+AI 智能分析+人工确认”的新型雷击跳闸故障快速查找工作模式，如图2 所示，具体如下。

图2 快速查找工作模式

1) 历史跳闸线路区段确定。根据输电线路历史跳闸线路区段、电网状态评估结果、雷击片区评估、地区天气状况等因素确定线路的雷击跳闸程度，并依据发生雷击跳闸的频率划分为极易发生雷击跳闸、较易发生雷击跳闸、一般发生雷击跳闸、不易发生雷击跳闸四种类型，对一般及以上发生雷击跳闸程度的线路应规划雷击故障查找航线，尽可能做到全覆盖。

2) 查障航线规划。针对传统无人机故障查找中需不断手动操作调整无人机而造成工作强度过高的问题，同时对隐蔽性较强的雷击放电点存在的漏识、错识等，在无人机航线规划中应尽量覆盖所有可能发生雷击放电的故障点，包括大小号侧地线挂点、横担、绝缘子横担挂点、均压环、绝缘子、线夹、跳线、调整板以及三角联板等，其中绝缘子挂点还应分三个角度拍摄，实现无死角自动拍摄。

3) RTK 无人机自动驾驶，实现精细化巡视查障。将规划的查障航线导入RTK 无人机飞控系统后，无人机即可按照预定航线进行飞行，无需人工手动操作。飞行期间，RTK 无人机可自动调整姿态抵抗风速，飞手仅需观察无人机姿态有无异常，大幅降低了人工操作强度，提升了故障查找效率；此外，自动驾驶的RTK 无人机具有较强的抗干扰能力，经过现场一年多的应用测试，即使发生干扰导致RTK 无人机失去信号，无人机也能根据基站和自身高精准的定位信号按照规划航线飞行，降低炸机事故发生的可能性。

4) 图片实时在线传输。基于大疆御2 系列无人机实时拍摄与传输功能，开发了图片接收和存储平台，可将RTK 无人机所拍摄的图片实时传输至班组电脑终端。班组电脑终端可将图片直接发送至AI 智能缺陷识别平台，实现了图片的实时分析。当RTK 无人机在飞行期间遭受电磁干扰时，自身携带的设备正常拍摄和存储，待飞离干扰部位后，在线传输功能恢复，继续执行图片传输。现场抗干扰试验和厂家的型式试验表明，RTK 无人机可有效保证图片的在线传输，解决了因图传信号干扰导致无人机难以操控的问题，稳定及高质量的图片传输与存储也提升了人工查障辨别的有效性。

5) AI 智能缺陷识别。目前，某企业已搭建AI智能缺陷识别平台并投入应用，用户仅需上传图片至云端，即可通过AI 智能缺陷识别技术自动识别图片中的雷击放电点并推送至人工确认端进行分析确认，实现雷击跳闸故障查找的智能化、数字化，提高了故障查找效率，降低人工分析的工作强度。

6) 人工分析确认。AI 智能缺陷识别推送至人工确认端的故障点信息由人工进行分析与确认，避免了故障点的错识、漏识和重复识别等问题，确保故障查找的准确度。

2.2 快速查找工作模式应用效果

以某供电局220 kV 输电线路雷击跳闸故障点查找为例，调度发布雷击跳闸故障点为N98 杆，因此对N98 杆塔前后10 基杆塔进行故障查找。对比传统工作模式，新型快速查找工作模式在拍摄耗时、发现耗时等多方面具有较大优势：快速查找工作模式拍摄耗时为28 min，而传统工作模式则为75 min，是快速查找工作模式的2.68 倍，主要原因为故障查找时天气恶劣且风速较大，飞手需不断调整无人机姿态、云台角度、曝光值以及变换位置进行拍摄，而RTK 无人机可自适应调整飞行姿态，抵抗风速，受环境的影响较小，因此该工作模式下的拍摄时间远小于传统工作模式；快速查找工作模式雷击放电点发现耗时为30 min，比传统工作模式减少35 %，主要是因为雷击电流较小，导致雷击放电能量不大、痕迹不明显，因此传统的手动飞行查找方式由于分辨率、图传画面抖动等原因造成识别困难；在拍摄图片总数方面，快速查找工作模式拍摄630 张图片，较传统工作模式减少了128 张，主要原因是当天风速较大，传统工作模式为了更加清晰和全面地拍摄导地线、金具和绝缘子等部位，存在重复拍摄、小角度变换拍摄以及拍摄不到位等现象，造成拍摄图片总数的增加，而在快速查找工作模式下，RTK 无人机按照预定航线拍摄，可减少不必要的图片拍摄；在雷击故障查找总耗时方面，快速查找工作模式为58 min，较传统工作模式减少52 %，节约了工作时间，提升了雷击故障点的查找效率。

3 发展模式展望

随着无人机自动驾驶技术、5G 通信、数据云技术、AI 智能识别等新技术的快速发展，智能化、数字化、集群化成为输电线路雷击跳闸故障查找工作模式未来发展的方向。

1) 智能化是指无人机自动驾驶、图片自动传输与云端融合、自动规划航线等，在发生雷击跳闸故障后，无需人工干预，无人机起飞自动前往预定位置进行拍摄，同时直接将图片上传至云端内的分析系统，大幅提升作业效率和成本。

2) 数字化发展是指调度发布的故障定位信息及AI 智能识别后的数字化呈现，使得雷电定位数据更加准确，可直接确定雷击放电点发生部位等。

3) 集群化发展是指无人机查障蜂群化应用，与当前1 组1 台无人机相比，未来可实现1 组3 台甚至多台无人机蜂群组网查障，大幅缩短作业时间。

4 结束语

基于传统输电线路雷击跳闸故障查找工作模式的应用局限性分析，提出了“历史跳闸线路区段+查障航线规划+RTK 无人机自动驾驶+AI 智能分析+人工确认”的新型雷击跳闸故障快速查找工作模式并投入实施应用，通过与传统输电线路雷击跳闸故障查找工作模式进行比较，新型雷击跳闸故障快速查找工作模式可节约50 %的作业时间，故障查找效率大幅提升，基层减负工作获得成效。最后，根据技术发展趋势提出输电线路雷击跳闸故障查找工作模式未来发展的方向，相关经验可供输电线路故障查找参考。