孙清
天津市万贸科技有限公司 300012
摘要：电力是保障国民经济发展与人民生活正常进行的重要基础设施之一，随着社会经济的发展，我国的电网建设事业也发生了日新月异的变化。不但电力基础设施明显增加，规模显著扩大，且电力也变得更加错综复杂，这些都将增加电力巡检的难度。之前的人工巡检方式，已经明显不能满足我国电力事业发展的实际需要，电力系统相关工作人员必须积极探究现代无人机技术在我国电力巡检工作中的应用，以不断提高电网巡检的效率与质量。鉴于此，文章结合笔者多年工作经验，对基于编码标志的无人机电力巡检自主定位方法提出了一些建议，以供参考。
关键词：基于编码标志；无人机；电力巡检；自主定位方法
引言
随着输变电巡检的智能化，巡检人员工作的安全性和工作效率都有了显著提升。目前，我国输变电智能巡检技术还有很大的进步空间，电力工作人员应当积极进行输变电巡检技术智能化研究，利用大数据和新技术提升巡检效率，保障电力系统的安全高效运行。
1、无人机系统组成
(1)无人机平台。目前市场上比较常见的无人机设备有三种:第一种是无人直升机，与传统形式的直升机结构相似，区别则为工作人员可对其进行远程操控，与其他两种无人机相比劣势相对明显，如体积偏大、操作难度系数高、造价成本高等。第二种是多旋翼无人机，由多个旋翼构成，工作人员可通过改变旋翼速度来实现对其飞行姿态的控制，常应用于架空线路中的精细巡查作业中。第三种是固定翼无人机，通常将涡轮发动机或者螺旋桨作为源动力，续航时间相对较长，常应用于架空线路中大范围、高航程的巡查作业中。(2)数据获取系统。无人机平台的主要作用是为了搭载传感器、POS、稳定平台、避障系统等机械设备。具体如下:第一，传感器，如红外成像、激光扫描、光学相机、之外成像等;第二，POS，可帮助工作人员对无人机设备的具体位置进行测定，同时可对多次巡检作业所获取的数据信息在同一空间坐标时间线上进行历史对比;第三，稳定平台，主要用于将无人机设备处于正常飞行状态时外界的扰动因素进行隔离，提高设备飞行稳定性，从而保障最终的成像质量。(3)地面测控站。主要功能如下:第一，辅助工作人员对无人机的飞行状态进行实时监测和操作控制;第二，控制传感器对数据信息的获取方式;第三，为无人机进行领航。(4)数据通信链。通常包括机载的信号接收和信号发射设备、地面测控站中的信号接收和信号发射设备、通信中继设备等。主要作用为保障无人机设备与地面测控站之间的数据通信的可靠性。(5)数据处理系统。该系统通常是利用遥感数据处理或者摄影测量的方式来完成对无人机设备所采集的影响。视频、数据、点云、坐标等信息进行高效处理，从而对输电线的运行情况进行准确掌握。
2、无人机在电力巡检中的劣势
虽然将无人机技术应用到电力巡检中十分利于提高输电线巡检的效率与质量，也有助于减少电力安全事故的发生，提升整个电力系统的服务性能，但这并不能掩盖由于其自身性能缺陷而在电力巡检工作中存在的劣势。一方面因为无人机的遥控范围最大难以超过1km，相对于人工巡检，它的遥控范围就显得有限而偏小。另一方面，由于无人机的体形较小，所以无人机的电容容量通常偏低，这样就极大限制了它的巡检时长，使得无人机的巡检时间一般较短。
3、基于编码标志的无人机电力巡检自主定位方法
3.1无人值守智能巡检管理模式
（1）巡检机器人收到巡检任务指令后，通过智能巡检身份识别进入智能巡检功能，通过无线通信单元将接收到的巡检任务和巡检策略下载至巡检机器人的智能巡检管理模块。（2）巡检机器人根据巡检管理模块中的巡检任务和巡检策略进行巡检，依据导航定位系统识别机房设备信息并导航巡检机器人达到指定位置。（3）通过巡检机器人的智能传感模块、图像识别模块对无人值守机房设备的相关信息进行采集，并将采集到的多源异构数据信息通过信息存储、处理模块进行存储和预处理，同时通过新一代无线通信模块将采集到的设备信息传输到应用层。（4）应用层通过接收采集层的数据信息，对无人值守机房设备的实时状态进行评估和故障诊断，并对当前机房设备的运行状态进行存储，为下一次设备巡检优化策略的制定提供理论依据。
3.2导航定位模块
智能巡检技术对巡检机器人导航定位模块的精确性要求极高，文中采用基于多源信息融合的高精度导航定位模块。该模块的多源数据采集单元主要包括行走轮编码器、倾角传感器和霍尔计数器，在对设备的巡检过程中采集和处理定位功能所需的数据，结合历史知识专家库中的定位参考数据来完成巡检过程中的定位功能。其中，具体的导航定位方式采用的是超声波、RFID以及激光技术相结合的组合定位系统。
3.3无人机预定位
将模型定义为两阶段随机程序MUAV-ph1和MUAV-ph1。其中MUAV-ph1为预定位，MUAV-ph2为巡检路线生成。由于天气影响尺度具有相对的随机性，因此本文通过等价公式来确定近似的确定性天气影响值，并通过近似天气场景ω1ωN来求解预定位位置模型。预定位模型的数学公式为
min++ad+i.ω（1）
s.t.(yi+adi,+)1（2）
yi+ad+i1，1，（3）
,（4）
式（1）是预定位位置设置成本最小化的目标函数。式（1）中的第一项是无人机位置设置成本的总和，式（1）中的第二项是考虑用于预定位的所有天气场景的近似影响平均值。约束条件式（2）表示确保目标线路必须被至少一个无人机预定位位置覆盖。式（2）中aijω值是基于以下两个原则确定：如算法1所述，无人机预定位位置必须满足以下两个条件：1）UAV至少覆盖至少一条电力线路；2）预定位位置之间距离不能超过无人机最大飞行距离。如果满足两个条件，则aijω取值1，否取值0。
算法1：确定aijω值
Fori,iV2,j,lV1，kK，ωdo
If
(di，j+STj+maxl+min{dl,i}}min{BK})
And(drbiwxω)
then
ai,j,ω=1
else
ai,j,ω=0
endif
endfor
式（3）表明任何选定的巡检节点必须在两阶段随机程序中完成设置。式（4）给出了预定位巡检目标节点的最大阈值。在通过MUAV-ph1完成无人机预定位后，剩余未选择的节点被重新标记为虚拟节点，然后在MUAV-ph2中再次输入用于无人机路径生成。
结束语
总之，将无人机应用到现代电力巡检、异物清除与故障检测工作中，不但有助于提高电力巡检的效率与质量，降低人工巡检的工作强度，规避由此产生的安全风险，还可以显著优化整个电力系统的资源配置，提高电力系统的服务性能。所以电力部门要不断加强对电力巡检中无人机技术应用的深入研究与改进，以便未来无人机能被更加广泛、更加便捷地应用到现代电网巡检工作中。
参考文献
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