电力巡查 - 应用解决方案 - 湖北电鹰科技有限公司
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    电力巡查

    2017-12-29

      对输电线路进行定期巡视检查,随时掌握和了解输电线路的运行情况以及线路周围环境和线路保护区的变化情况,是供电企业一项繁重的日常工作。人工巡检是一种传统的巡检方式,也是目前输电线路巡检的主要方式。由于输电线路走廊地形环境复杂,在一些条件恶劣如跨江跨河或高山峻岭地区,沿线部分区段几乎没有巡视道路,这种巡检方式劳动强度大、工作条件艰苦,输电线路的运行情况得不到及时反馈。

      截至2017年年底,国家电网公司系统各单位共配有各类型无人机1800余架,2017年度无人机累计巡检杆塔超过21万基,累计发现缺陷超过5万余处;按照缺陷位置划分,以杆塔瓶口及以上位置线路设备及附属设施缺陷为主,占75.8%;按照缺陷等级划分,以一般缺陷为主,占87.2%;按照缺陷类型划分,以金具类缺陷为主,占42.7%。

      2013年,《国家电网公司输电线路直升机、无人机和人工协同巡检模式试点工作方案》发布;

      2015年,中国电科院起草《架空输电线路无人机巡检作业技术导则》,并编制无人机巡检系统性能检测方案。

    ▍现状:

      电力巡检主要包括:人工巡检、有人直升机巡检、无人机巡检三大体系。主要存在地形复杂、环境复杂、气候复杂、工作量庞大、新增项目多、高空作业危险性大、人工识别错误率较高、突发事件响应不及时的特点。

    ▍无人机巡检内容有:

      范围巡检:违章树木、违章建筑、新架线路、新加建筑物、施工、大型设备移动巡检;

      定点巡检:混凝土杆、铁塔、基座、斜拉线、变电设备;

      精细巡检:防震锤、拉线、线夹、连接器、瓷瓶、弹簧销等巡检内容;

      其他:防雷、接地、惊鸟器、警告牌。

    ▍围绕电力巡检无人机的3个关键技术:

      无人机飞行平台本身性能:主要集中在的可靠性,包括特定前文所提到的高海拔,低温特殊天气下的安全工作能力,以及在特高压输电线路特殊电磁环境下,正常运作能力。实用性则是无人机使用与现有运输设备,维护设备相适应无需搭建额外的场地;

      任务载荷采集数据有效性:在移动飞行平台下,能有效识别关键目标,如销钉,线缆,螺母,绝缘子并在无人机有限飞行时间内尽可能多的采集有效可识别的信息,并满足后期数据处理的的基本性能;

      数据处理能力及对无人机采集的数据能够有效:高效的判读,识别故障点,判断故障类型,形成有效报告,对历史信息有一定的处理能力。

    ▍机型种类:

      固定翼无人机电力巡检典型作业任务规划。以线路通道巡检为主,解决如周边物体对线路的威胁评估,地质环境变化,植物生长,线路上大尺度物体检查如风筝、鸟巢等;

      小型中型旋翼机主要任务是塔体的精细巡检,其中小型多旋翼主要用于运输车辆3km以内的单塔和多塔巡检,一般一次巡检1-2塔;

      中型直升机用于运输车辆10km以内的多塔巡检,基本处于盲飞阶段。

    ▍数据采集:

    ※ 电力巡检对数据要求:一致性、有效性、无偏行。

      有效性:采集单一数据本身有效可用,需要剔除天气,对焦,重复拍照等原因引起的无效数据。

      一致性:超大批量大批量数据采集时,数据本身的具备收敛特性,不随数据量的增长和时间增长发生改变。

      无偏性:采集数据不会受采集时光照,角度,采集设备参数设置,飞行平台等因素改变而发生偏移,具备光学矫正,几何矫正,空间矫正的能力。

    以上三个内容是主要针对无人机任务载荷的要求,而任务载荷的性能决定了整个无人机巡检系统采集结果的能力。

    ※ 在实际无人机电力巡检过程中,主要有三大问题

      1.单次采集数据量有限,采集有效性低,在巡检过程中对巡检目标需要多次拍摄才能弥补由于任务载荷对焦失败,无法准确对准目标等问题,前端拍摄大量信息多为无效性信息。

      2.大批量采集一致性差,不具备重复对比的能力,相同故障点数据每次采集信息都不具备归一性,存在重复拍照或者漏拍问题,无法通过GIS信息进行统一处理。

      3.数据采集受限制,而任务载荷数据采集效率低下反过来苛求无人机的续航时间无人机的飞行能力,这样的思路是错误的,通过任务载荷做到高效有效的数据采集是整个数据采集流程的核心。

    ▍数据融合:

       随着光学设备,任务载荷,以及遥感手段的应用,除了传统的可见光数据,人工拍照,人工识别手段。红外,紫外,激光雷达,合成孔径雷达,多光谱高光谱等多种手段也慢慢应用到特高压输电线路巡检的过程中。


    电力巡检


      图为通过多数据融合,在光谱维度对数据进行有效分析,数据融合分析,提前发现隐藏故障:

      图1为绝缘子破损,螺母缺失可见光视角下可以发现的故障;

      图2为激光雷达,合成孔径雷达对金属材质塔体 大范围变形,异常位移,倾斜等故障的监测;

      图3为红外和紫外数据对于短路点,异常放电等故障的识别;

      图4为多光谱对于输电线附近植被生长情况预测,以及锈蚀油漆剥落等潜在故障点识别


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