无人机在电力巡检中的监管预警技术

无人机在电力巡检中的监管预警技术

马宏伟

国网内蒙古东部电力有限公司赤峰供电公司 内蒙古 赤峰 024000

摘要：在无人机给人我们日常生活带来便利的同时，大量飞行器涌入到有限的空域，并且也带来很多危险。在电力巡检方面，对于无人机监管预警技术研究比较缺失，电力巡检无人机主要是围绕着输电线路开展巡检作业，作业现场十分固定，就电力巡检无人机的飞行特点，可输电线路就划定为周围部分区域作为作业区域，限定电力巡检无人机能够在作业区域内实现巡检飞行，经过预测无人机是否会飞出作业区域，及时通知无人机并令其改变航向，保证飞行的安全。下面就对无人机在电力巡检阶段的监管预警技术进行分析。

关键词：无人机；电力巡检；监管；预警
1 无人机电力巡检研究进展
       在上个世纪末期的时候，我国就用直升机对电力线进行了巡线试飞。随着国内无人机技术逐渐成熟，为输电线路的建设和运行维护提供了更新的技术方法2006年，中国科学院上海技术物理研究所钱志坚等人设计出一套应用于机载电力巡线领域数据采集系统，利用多台相机多个角度拍摄进行数据采集，得到线路走廊各个环境的状况。该巡检方法说明通过多个相机探测能够得到全面的线路状况，但采集数据量较多且处理方式较复杂。2013年，中国科学院CaoWeiran等人考虑到复杂环境下航空图像纹理特征的不确定性，提出了一种边界搜索变换方法，实现了对高压输电线路的实时可靠性检测。2015年，彭向阳等人研发一套无人机机载红外和紫外相机的数据采集系统。利用机载紫外视频、红外视频等采集多源数据进行融合处理，最后输出诊断报表，与现场人工勘察一致。文献通过多个像机与无人机结合，在实际巡线中得到应用，为智能电网发展提供了新的思路。从2014年起国家电网在多个省份内组建无人机检测基地，2016年，海康威视在2015CPSE深圳安防展安博会上发布了首款雄鹰系列行业级无人机，能够对无人机采集到的视频信息实时处理并控制。2017年，福州大学QiuRonghua等人针对无人机巡线时续航能力，提出了一种无人机巡线时在电力塔上自动着陆控制技术，以便于及时充电续航。无人机巡线具有效率高、机动性强和体积小便于携带等特点，给电力巡检带来很多便利，不仅在复杂环境下替代人工巡检避免了人员伤亡，还可以在不停电的情况下对电力线进行全方位检测。

2 基于无人机的电力巡检系统组成
        无人机的巡检系统由两部分组成：①机载巡检系统；②地面工作站。其中机载巡检系统主要由４个分系统组成，包括：无人机、无线通讯装置、检测装置、数据管理．地面站系统是整个系统的指挥中心，其主要任务就是对无人机进行操控，同时还需要接收由机载巡检装置拍摄的图像信息，并将其实时显示出来，由地面人员进行监控，实时发现电力系统中可能存在的问题，并进行维护。一般情况下，用于电力巡检系统中的无人机大致可分为两种：①固定翼式无人机；②旋翼式无人机．旋翼式无人机以其体积小，结构简单，成本低，机动性高，具有垂直起降和悬停能力等众多优点，常被用于电力巡检系统．而旋翼式无人机中又以四旋翼无人机应用最为广泛．机载无线通信系统接收地面站发送的控制指令，同时，又将无人机采集到的各种电力线状态信息以及无人机自身的位置与姿态信息发送给地面站，对于电力巡检系统，无线通信系统传输的状态信息主要是电线的图像信息，一般情况下，无线图像传输与位置及姿态信息传输分为两部分，即图像传输系统与数据传输系统，以确保检测设备拍到的图像实时传输到地面站．数据管理分系统主要是将图像与电力线预存的图像进行对比，保证在地面站无人的情况下，仍能通过图像数据与数据库中已存在的数据进行对比，生成报告，检测电力线中是否存在缺陷，可以提高系统的检测精度，对故障的查询以及管理更有益处。
3 无人机电力巡检中的监管预警技术
        在完成无人机飞行轨迹的预测技术之后，还需解决无人机飞离作业区域的预警。对于电力巡检作业的无人机来说，如何预测无人机是否会飞离作业区域，及时地预警通知无人机驾驶员，以提醒其所驾驶的无人机需改变飞行方向或速度，从而避免无人机飞离作业区域。采用最小二乘曲线拟合算法可预测除无人机的飞行轨迹曲线，再通过无人机飞行轨迹曲线的切线方程，可通过计算无人机的飞行轨迹曲线是否与作业区域的边界相交来预测该无人机是否会飞离作业区域。然而电力巡检作业的区域基本上都是不规则形状的，如何判断直线与不规则图形是否相交是亟待解决的难题。针对巡检作业无人机飞离作业区域的预警问题，可通过监管预警技术解决这一问题，实现巡检作业无人机飞离作业区域的预警。通过改进的最小二乘法拟合算法对无人机的飞行轨迹进行预测。针对采用传统的最小二乘曲线拟合算法，仅仅依靠在某一时刻对无人机飞行轨迹的单次曲线拟合来预测该无人机飞行轨迹的不足之处，我们提出了改进的最小二乘曲线拟合算法，采用分段函数对无人机的飞行轨迹曲线进行描述，不间断地对无人机的飞行轨迹进行预测。采用遗传算法求解合法空域的最大内接矩形（MER）。遗传算法是一种自适应的全局优化方法，可求解多目标、多模型、非线性等复杂系统问题，是一种高效、强鲁棒性的算法，很适合求解MER问题。首先采用浮点数进行编码，然后在遗传算法中设计一种初始种群的生成办法，提高初始种群的质量，并引入惩罚项以及精英保存策略使得遗传算法可以解决任意不规则封闭图形内的MER问题。通过计算找出的该合法空域的最大内接矩形来近似代替该合法空域。计算无人机飞行轨迹曲线在当前位置点的切线，通过计算该切线是否会与代替该空域的最大内接矩形相交来判断无人机是否会飞离作业区域。通过监管预警技术来解决如何判断无人机是否会进入禁飞区问题，如果无人机飞行轨迹曲线在当前位置点的切线与作业区域的最小内接矩形相交，求出与当前点距离最近的交点，并计算当前时刻无人机与作业区域边界的距离，及时实施告警，并将当前时刻无人机离作业区域边界的距离等告警信息以UDP的方式发送给该无人机驾驶员的地面站，通知驾驶员改变无人机的飞行速度或方向，避免飞离合法飞行区域，保证飞行安全；如果不相交，则进行下一时刻的预警。

结束语：
        总而言之，随着无人机技术不断发展下，在电力巡检过程中，无人机技术也得到广泛应用。随着大量无人机在低空域飞行，如何有效的保证空域交通安全，避免出现空中交通事故就显得十分重要。所以，对于无人机预警技术的研究越来越受到研究学者的关注。而输电线路的巡检是国家电网工程中的重要一环，保证输电线路安全稳定运行的同时，也需保证无人机巡检的安全。
参考文献：
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        [5]彭向阳,陈驰,饶章权,等.基于无人机多传感器数据采集的电力线路安全巡检及智能诊断[J].高电压技术,2015,41(1):159-166.
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