张小刚 梁佳
国网新疆电力有限公司昌吉供电公司 新疆 昌吉 831100
摘要：在无人机技术迅速发展的同时，其在多个行业得到应用。由于无人机具有操作性较强、工作效率较高等特点，其在输电线路巡检工作中得到应用，且取得了良好效果[1]。无人机可搭载多种设备以完成输电线路运维检修、数字化管理等工作。为保证巡视工作顺利开展，需积极构建输电线路无人机巡检智能管理系统。充分利用无人机对输电线路进行巡检，降低巡检人员工作压力、提升巡检速度。本文探析了输电线路无人机巡检智能管理系统及其应用。
关键词：输电线路；无人机巡检；智能管理系统
1 设备缺陷识别算法
为加强对无人机输电线路巡检工作中数据信息的管理及处理、明确输电线路故障位置及故障原因，需积极利用神经网图像识别技术。利用此技术不仅可识别输电线路中各种设备故障，还可对计算结果进行研究，为输电线路检修工作提供准确依据。比如：输电线路无人机巡检智能管理系统构建中，为实现关键设备缺陷识别目标，选用Faster-Rcnn 算法。简言之，使用无人机巡检技术获取视频数据、照片资料，标注电气设备，将采集的数据信息与数据库中的缺陷数据进行对比分析，进而达到识别输电线路设备缺陷的目标。
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图1 Faster-Rcnn 算法程序图
无人机智能巡检系统代表性设备缺陷识别算法主要涉及以下环节：第一，制作样本。依据无人机采集到的图像详细标准电力设备特征，由总数中抽取90%，将其用于深度学习算法训练数据，其他图片将作为测试数据。第二，模型训练。对样本信息进行训练，使用随机梯度法，及时更新算法参数。直到识别误差满足相关标准后，才可停止训练。第三，模型测试。合理选择测试数据集，对数据模型进行测试。依据测试结果，确定数据模型是否需要修改。第四，确定目标样本。针对输电线路中电力设备关键缺陷，制作分类器样本，利用Faster-Rcnn 算法，对样本进行测试。根据测试结果是否与缺陷识别标准相符，确定是否需修改样本。第五，应用模型。依据以上训练流程，形成Faster-Rcnn 模型，将其用于识别设备缺陷，明确故障类型，并进行详细标注。第六，更新参数。基于现行图像识别模型，抽取数据图像，制作 Faster-Rcnn 识别样本，优化识别模型，以提升数据图像识别质量。
2 系统框架
无人机智能巡检管理系统主要涉及数据、业务及应用架构。业务架构可实现飞行业务、数据成果管理功能。实现程序为：第一，制定无人机飞行计划。第二，统计无人机操作人员数据。第三，申请无人机飞行区域范围，明确飞行指标。飞行计划制定后，操作人员需严格依据规定落实飞行计划，合理规划飞行轨迹，及时将巡检数据上传。飞行任务结束后，需利用数据库将巡检数据建立为模型。通过专家诊断，对模型进行优化，编制无人机巡检结果报告，将其与飞行指标进行对比。设计架构可对无人机电路巡检中的资源、数据等进行统一化、规划化管理。比如：可统一管理设备保养、人才培训等。多层次信息管理系统不仅可识别电力设备代表性故障，还可由多层次对传感数据进行管理。电力设备代表性故障缺陷识别，同时具有图像定位、接入数据库等功效。构建先进化传感数据管理系统，可准确对数据进行分析及研究。作业指标管理，可实现无人机巡检作业指标确定及考核功效。系统管理主要涉及员工权限及角色管理、系统组织制定及规划。
3 数据库设计
根据无人机巡检智能应用管理系统的研究及分析可发现，所有数据信息可分为以下几类：第一，非机构化数据。其指的是法律政策、巡视视频、规范方案、日常规范文档、驾驶证照片等数据。第二，事务数据。其指的是无人机控制飞行区域、空域申请记录数据、飞行计划数据、飞行申请数据等数据。第三，基础数据。其指的是无人机基本台账信息。主要涉及：驾驶员、设备台账、供应商等。同时需保证无人机巡检智能应用管理系统数据与其他系统进行数据交互，确保数据的实时、准确性。
系统数据可为无人机巡检工作提供数据支持，其主要有结构化、非结构化数据构成；无人机巡检系统涉及了电网资源、地理信息、计划任务、巡检视频、照片等数据信息。电网资源指的是利用无人机巡检智能管理系统集成获得的、可为无人机智能巡检系统提供支持的数据信息，其对保证无人机飞行任务顺利开展有利。地理信息数据属于无人机巡检智能管理系统的重要数据，其可为无人机飞行监控、无人机飞行空域申请提供依据，主要涉及电网资源地图等信息。计划任务数据指的是无人机智能巡检系统在执行计划时产生的数据信息。巡检视频、照片指的是无人机智能巡检系统巡检中形成的数据。无人机在对输电线路进行巡检时，要实时监管无人机巡检线路，保证无人机巡检安全性，提升无人机巡检数据准确性。
4 系统功能实现
在实现无人机巡检智能管理系统功能时，需把无人机巡检线路涉及的所有环节都展现出来。电力企业在构建无人机巡检智能管理系统时，需基于无人机飞行计划对其进行研究。采用此方式确保基于J2EE技术的管理系统功能可充分实现[3]。无人机飞行计划管理指的是维护、管理无人机飞行技术，电力企业可拟定月度、季度、年度无人机飞行计划。在拟定无人机飞行计划时，需考虑输电线路无人机巡检任务、无人机禁止飞行区域。如此才可保证无人机巡检智能化管理可行性，保证无人机巡检方案可顺利实施。工作人员在认真阅读无人机飞行管理界面后，可得出以下结论：第一，在制定无人机飞行计划时，需依据无人机飞行管理界面提示进行。依据使用记录控制器抽调、使用数据，从而实现查询无人机飞行计划的目的。第二，及时向数据库提出请求，积极利用无人机巡检智能管理系统中的飞行线路查询管理器，依据无人机巡检目标、无人机飞行线路，及时更新数据信息，确保数据信息准确性。无人机飞行方案中详细记录了巡检杆塔数量、数据上传次数等。
5 无人机电力巡检未来发展趋势
首先，巡检流程自动化。由于电网覆盖范围较广，巡检人员工作量及工作压力会比较大，无人机的应用可降低巡检人员工作压力。无人机可采用航线飞行模式，辅以过程闭环，在实现巡检流程自动化的同时可确保巡检工作质量。其次，数据处理自动化。无人机电力巡检图像AI处理系统工作流程主要包含无人机飞行中采集图像、数据回传、后期数据处理。电力巡检中，应迅速明确线路、杆塔等设备的故障及隐患。为实现此目的，需在无人机电力巡检中引进图像识别技术，保证无人机可视拍摄器件、修正拍摄角度及相机参数，以提高系统精确度。最后，信息反馈自动化。电力巡检工作中的一个重要环节即如何有效管理采集到的数据、在数据中挖掘有效信息。为实现此目的，需利用信息技术构建无人机综合数据管理平台。经由飞行任务管理，贯通信息流末端与前端，将无人机飞行日志保存在平台中，在统计分析的同时对数据进行查询跟踪。采用资源管理方式，对明确划分不同角色权限有利；经由集成融合、充分利用无人机，可充分发挥网络协同作用。
结语
无人机输电线路巡检工作属于系统、复杂工作。为迅速对无人机输电线路巡检工作中形成的大量数据信息、图像及视频进行处理，基于 J2EE 技术建立了无人机输电线路巡检管理系统。利用深度学习算法，可对无人机采集的信息进行有效处理。同时，无人机巡检智能管理系统可集成巡检作业程序，自动调度无人机巡检作业。
参考文献：
[1]孙丽梅.分析无人机巡检输电线路技术及应用实践[J].电子技术与软件工程,2019,000(003):228-228.
[2]田力.输电线路无人机巡检综合应用研究[J].通讯世界,2018,342(11):221-222.
[3]申静.基于输电线路智能化无人机巡检装置研究与实现[J].国网技术学院学报,2018,21(05):28-30.