摘要：国家电网公司自2011年开始探索“直升机、无人机和人工协同巡检”应用。2013年年初，在公司系统内选取10个省(地市级公司)开始为期3年的协同巡检试点应用工作。2016年至今，正在开展无人机巡检推广应用。总体而言，配电网设备运维效率和技术水平不足，配电网设备停电试验项目很少，日常巡视是主要的设备状态管控手段，运维人员对于有效且高效的巡检手段需求较为迫切。
关键词：输电线路;无人机巡检
引言
输电线路无人机巡检已经得到广泛研究和应用。目前的无人机巡检作业中，无论是人工手控巡检还是软件程控巡检，都需要作业人员始终在野外操作并进行大量干预，而且巡检数据不能及时传回处理。针对这些不足，构建了无人机远程自主巡检系统，实现了输电线路巡视、数据传输处理分析全过程无人自主化。
1无人机综合巡检平台构建
1.1无人机选型
目前应用于电网巡检的无人机按照平台进行分类，主要包括固定翼无人机、大中小型无人直升机(多为电动多旋翼)。固定翼无人机具有飞行速度快(大多数在100~200 km/h)、续航时间较长、作业范围广等优势，缺点是无法进行定点悬停观测、照相，起降条件要求较高。电动多旋翼无人机集成技术难度较低，国内生产厂家较多，具有成本低、便携性好、集成度高、维护保养简单等优势，缺点是载荷小、巡航时间短。由于配网系统具有设备众多、设备间距较小、系统结构复杂、经过地区多为城镇人口密集地区等特点，应用于配网线路无人机巡检系统应满足如下要求：(1)经常在人口密集区作业，情况复杂，因此要求配网无人机巡检系统有很高的可靠性，机体尺寸较小、起降方便、坠机风险较低;(2)一般都在公路通达的巡检点附近，因此大都要求目视控制飞行，对于测控距离要求较低，一般2 km距离足够，单次作业时间也不会太长，一般≤30 min;(3)巡检方式多样性，要求能够搭载可见光、红外光观测能力，特殊条件下能够开展紫外、超声波、特高频传感器等多种巡检设备;(4)较强的环境适应性，携带方便，便于作业迅速展开。因此，综合以上分析建议选择小型无人直升机(以下简称为无人机)开展配网架空线路无人机综合巡检作业。
1.2无人机结构设计与分析
(1)无人机壳体设计。由于配电网无人机巡检工作环境变化较大，并且可能碰到比较恶劣的天气，则需研究无人机壳体的非常规空气动力学特性，且从一定程度上保证无人机的性能、操纵性和稳定性，设计出具有一定流线型的无人机外壳。主壳体具有较好的流线型，在飞行过程中阻力更小，所需动力就更小，在相同电池容量的情况下，续航时间更长。(2)无人机云台设计。电动多旋翼无人机用来搭载任务设备的主要是云台，设计了三轴增稳云台，用于在无人机自主飞行、低空作业的同时，保证数字航空影像的拍摄质量。云台搭载的载荷设计采用插拔式连接方式，安装拆卸方便，便于操作。设计的云台可以实现至少水平和俯仰2个方向的转动性能。(3)无人机悬臂设计。电动多旋翼无人机的运动和简单结构都依赖于螺旋桨及时的速度改变，以调整力和力矩。
2无人机远程自主巡检关键技术
2.1无人值守技术
2.1.1机巢
机巢和长航时无人机一起构成无人值守平台，机巢是一款为无人机巡检作业定向研发的一体化设备，可以远程控制和传输数据，实时监控无人机的状态以及任务前的准备情况，配合无人机完成无人值守任务。机巢具有以下显著优势：1)机巢严格按照长期野外静置的条件研制，采用防拆除、防移动、防雷电的加强结构设计，具备防水、防潮、恒温性能，内部使用模块化设计，方便后期维护。2)机巢具备无人机辅助降落平台，保证无人机通过视觉、RTK定位的方式安全降落，回收后的无人机封闭式存放于机巢内部，确保安全。3)机巢具备气象监测、状态监控和实时通信功能，巡视时如果遇到天气突变，机巢会发出返航指令，控制无人机自动就近返航回收。机巢状态数据上传至中央控制系统，辅助维护保养决策。4)机巢具备独立应急电源，即使突然出现断电情况，也能保证机巢的正常使用，为无人机安全降落和执行任务的安全性保驾护航。5)机巢具备为无人机自动充电功能，充分保障无人机续航能力。
2.1.2长航时无人机
长航时无人机是一款为机巢定向研发的高端无人机，配合机巢实现无人值守作业，具有以下显著优势：1)长航时无人机采用了全新的飞控和动力方案，拥有超长的续航能力。在正常工作条件下，新型智能电池能够在30min之内完成充电，作业时间长达58min，单向航程超过30km。2)内置飞管计算机，由4颗ARMCortex-A9处理器组成，主频高达1.2GHz，同时还搭载2GBDDR3运行内存和16GBEMMC存储空间，具备强大的运算能力。还内置4G模块，可进行远程控制和通信。3)搭载RTK定位系统，可以提供厘米级精度的定位，同时双天线的配置为飞控准确定向，可提供强大的抗电磁干扰能力，在高压线、金属建筑等强磁干扰的环境下保障可靠的飞行。4)搭载高清可见光云台相机，最大可达2010万像素。
2.2远程自主精准降落技术
无人机具备雷达测高、光流测速等定位技术，并搭载了RTK定位系统，可以提供厘米级精度的定位，但是降落过程受地面效应和现场环境影响，而且机巢降落平台面积小，为确保降落安全和足够精准，还配置了视觉辅助降落系统，引导无人机精准降落。降落过程中，机载高清摄像机拍摄的实时图像会传给机载飞管计算机进行处理，自动提取标识信息并进行校验，实时估计无人机的位置和姿态，辅助飞控修改策略，控制无人机全自主精准降落。目前降落误差控制在±3cm以内。
2.3人工智能图像识别技术
图像识别模块内置于中央控制系统中，对传回的巡检照片进行智能处理分析。图像识别采用卷积神经网络算法，具有强大的自学能力、容错能力，通过大量样本训练进行深度学习，实现在图像中自动提取目标。目前已建立70万张巡检图像样本库进行深度学习，可高效识别施工外破、漂浮物、速生树种、鸟窝等缺陷隐患，巡检图像处理结果会自动上传至输电智能运检管控平台进行共享和大数据分析，危急缺陷可直接形成工单推送到相应班组人员的手持移动作业端，极大提高缺陷闭环效率.
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结语
无人机远程自主巡检系统融合无人值守技术、远程自主精准降落技术和人工智能图像识别技术三大关键技术，实现了输电线路巡视、数据传输处理分析无人自主化和智能化，解决了之前手控或程控无人机巡检过程中需要耗费大量人力物力、人员始终在野外等痛点问题，可在电力行业内广泛应用，并可推广至电信、石油等其他行业，有广阔的应用前景。——论文作者：王志成
