“互联网+”时代无人机电力巡检关键技术研究与发展

　　文/杨宁军 咸永财 朱相印 国能陕西水电有限公司

　　摘要：随着互联网技术的不断兴起，无人机电力巡检技术得到了飞速发展，自动化、智能化、专业化成为设计一个系统更高的追求。本文通过综述无人机电力巡检关键技术的研究现状和发展趋势，以期为以后的研究提供参考。同时，文章梳理了无人机电力巡检技术的研究历程和主要成果，并指出了研究不足与展望，旨在为互联网时代无人机电力巡检技术的研究提供方向。

　　关键词：无人机；电力巡检关键技术；人工智能；传感器技术

　　引言

　　随着电力行业的快速发展和电网规模的不断扩大，电力巡检工作面临越来越大的挑战。传统的电力巡检方式主要依赖人工，不仅效率低下，而且存在安全风险[1]。因此，研究无人机电力巡检技术，提高电力巡检的效率和安全性，对于保障电力系统的稳定运行具有重要意义。

　　无人机电力巡检技术研究的必要性首先体现在其高效性上。无人机具有机动灵活、速度快、范围广等优势，可以迅速到达巡检区域，对电力设备进行高精度、高效率的巡检。相比传统的人工巡检方式，无人机巡检可以大幅度提高巡检效率，缩短巡检周期，及时发现和处理设备故障，从而保障电力系统的正常运行。

　　其次，无人机电力巡检技术研究对于提高电力巡检的安全性也具有重要意义。在电力巡检过程中，人工巡检往往需要接近高压设备，存在触电、高空坠落等安全风险。而无人机巡检则可以在不接触设备的情况下完成巡检任务，有效避免了人工巡检中的安全风险，保障了巡检人员的生命安全。

　　最后，无人机电力巡检技术研究还有助于推动电力行业的智能化发展。随着人工智能、机器学习等技术的不断发展，无人机电力巡检技术可以实现更加智能化、自动化的巡检。通过对巡检数据的智能分析，可以实现对电力设备的状态监测、故障预测等功能，进一步提高电力系统的运行效率和可靠性。

　　综上所述，无人机电力巡检技术研究对于提高电力巡检的效率和安全性、推动电力行业的智能化发展具有重要意义。未来，随着无人机技术的不断发展和应用，无人机电力巡检技术将在电力行业中发挥越来越重要的作用。

　　1. 无人机电力巡检技术的研究现状

　　在现今技术飞速发展的时代，无人机电力巡检技术已经成为电力行业中不可或缺的一部分，对于保障电力系统的安全稳定运行具有重要意义。为了更好地理解这一技术的发展现状和研究进展，本文将对无人机电力巡检技术的研究现状、发展历程及主要研究成果进行全面梳理和评价。

　　自从无人机技术诞生以来，其在军事、航空、摄影等领域的应用就备受瞩目。随着技术的不断进步和使用成本的降低，无人机开始逐渐渗透到电力行业，特别是在电力巡检方面展现出其独特的优势。隋宇等人[2]对面向架空输电线路挂载无人机电力巡检方面的技术和应用进行了综述，介绍挂载无人机巡检技术的应用现状，系统论述挂载无人机巡检作业的工作模式，并从无人机续航时间、无人机巡检作业安全距离和无人机电磁干扰防护等方面对挂载无人机电力巡检的关键技术进行重点综述。陈辉等人[3]采用逻辑模糊PID技术控制多自由度机器人进行电力巡检，大幅提高了控制精度，为无人机电力巡检技术提供了理论依据。与传统的人工巡检相比，无人机电力巡检具有高效、安全、便捷等特点，能够大大提高巡检效率和准确性，降低巡检成本和风险。

　　在无人机电力巡检技术的发展过程中，关键技术的研究一直是重中之重。其中，无人机的飞行控制技术、传感器技术、图像处理技术、数据分析技术等都是研究的热点。这些技术的发展不仅提高了无人机的飞行性能和稳定性，还使得无人机能够更好地适应各种复杂环境，实现对电力设备的精准检测和故障诊断。

　　近年来，随着深度学习、机器学习等人工智能技术的不断发展，无人机电力巡检技术也迎来了新的发展机遇。通过将人工智能技术与无人机电力巡检相结合，可以实现更加智能化的巡检和故障诊断，进一步提高巡检效率和准确性[4]。同时，这种智能化的巡检方式还可以为电力系统的运行和维护提供更加全面、准确的数据支持，有助于实现电力系统的智能化管理和运维。

　　在无人机电力巡检技术的研究过程中，国内外学者已经取得了许多重要的研究成果。这些成果不仅包括各种新型的无人机电力巡检系统和设备，还包括一系列与之相关的算法和模型。这些系统和设备已经在实际的电力巡检中得到了广泛应用，取得了良好的效果。同时，这些算法和模型也为无人机电力巡检技术的发展提供了重要的理论支持和技术指导。

　　总的来说，无人机电力巡检技术已经成为电力行业中不可或缺的一部分。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，这一技术将会在未来发挥更加重要的作用，为电力行业的持续稳定发展提供更加坚实的技术保障。

　　2. 无人机电力巡检关键技术研究

　　2.1 无人机平台技术

　　在无人机电力巡检的关键技术研究中，无人机平台技术作为整个系统的基础，其发展现状及应用特点显得尤为重要。随着科技的飞速发展，无人机平台技术已经取得了显著的进步，为电力巡检领域带来了革命性的变革。

　　从无人机平台技术的发展现状来看，其类型日益多样化，包括固定翼无人机、旋翼无人机等。这些不同类型的无人机平台各具特色，如固定翼无人机飞行速度快、续航能力强，适合长距离、大范围的电力线路巡检；旋翼无人机操作灵活、悬停稳定，适用于复杂环境下的精细巡检。此外，随着材料科学、电池技术、导航控制等关键技术的突破，无人机平台的性能得到了极大提升，为电力巡检提供了更为可靠、高效的工具。

　　在电力巡检应用中，无人机平台技术展现出了独特的优势。一方面，无人机可以替代人工进行高空、高压、危险环境下的巡检作业，有效降低了人员的安全风险。另一方面，无人机具备快速响应、高精度定位、实时数据传输等功能，能够大幅提高巡检效率和准确性。例如，在应对自然灾害、紧急故障等突发事件时，无人机能够快速到达现场，为救援和抢修提供宝贵的信息支持。

　　同时，无人机平台技术在电力巡检中的应用也面临着一些挑战，如复杂环境下的导航控制、图像识别与处理、数据安全与隐私保护等问题。针对这些问题，研究者们正在积极探索新的技术方法和解决方案，以期进一步提升无人机电力巡检的效能和可靠性。

　　综上所述，无人机平台技术在电力巡检领域具有广阔的应用前景和巨大的发展潜力。随着技术的不断进步和创新应用的深入拓展，未来无人机将在电力巡检中发挥更加重要的作用，为保障电力系统的安全稳定运行作出更大的贡献。

　　2.2 传感器技术

　　在无人机电力巡检中，传感器技术扮演着至关重要的角色。传感器作为无人机的“感官”，是实现无人机对电力设施进行高效、精准检测的关键。本节将深入探讨传感器技术在无人机电力巡检中的应用，包括传感器类型、性能要求以及在实际应用中的表现。

　　首先，传感器类型的选择对于无人机电力巡检至关重要。根据不同的巡检需求和场景，可以选择不同类型的传感器。例如，红外传感器可以用于检测电力设备的热缺陷，通过捕捉设备表面的红外辐射，判断设备是否存在过热、局部放电等异常现象。可见光传感器则可用于拍摄电力设备的高清照片，捕捉设备的细节信息，如绝缘子破损、导线断裂等。此外，激光雷达传感器、超声波传感器等也在无人机电力巡检中发挥着重要作用。

　　其次，传感器性能的要求也十分严格。由于无人机电力巡检通常在复杂的环境中进行，传感器需要具备高精度、高稳定性、高抗干扰能力等特性。例如，红外传感器的分辨率和测温范围需要满足精确测温的要求，同时还需要具备良好的抗干扰能力，以减少环境因素对测温结果的影响。可见光传感器则需要具备高分辨率和高动态范围，以捕捉更多细节信息。此外，传感器的重量和功耗也是需要考虑的因素，以确保无人机能够携带足够的传感器进行长时间、高效率的巡检。

　　最后，在实际应用中，传感器技术的表现令人印象深刻。通过搭载多种类型传感器的无人机，可以对电力设施进行全方位、多角度的检测。红外传感器可以及时发现设备的热缺陷，避免设备故障导致的停电事故。可见光传感器则可以提供设备的高清照片，为后续的故障诊断和维修提供有力支持。此外，激光雷达传感器和超声波传感器等还可以用于测量设备的距离和厚度等信息，为设备的维护和更换提供数据支持。

　　总的来说，传感器技术在无人机电力巡检中发挥着至关重要的作用。通过选择合适的传感器类型和满足性能要求的传感器，可以实现对电力设施的高效、精准检测。随着传感器技术的不断发展和进步，未来无人机电力巡检将会更加智能化、高效化。

　　2.3 数据处理与分析技术

　　在无人机电力巡检的过程中，数据处理与分析技术扮演着至关重要的角色。随着无人机技术的迅猛发展和互联网技术的广泛应用，电力巡检中获取的数据量呈现爆炸式的增长。如何有效地处理和分析这些数据，提高巡检效率和准确性，成为当前研究的热点问题。

　　数据处理技术主要针对无人机电力巡检中获取的原始数据进行预处理，包括数据清洗、数据变换和数据压缩等步骤。数据清洗的目的是去除重复、无效和错误的数据，以保证数据的质量和可靠性。数据变换则是将原始数据转换成适合分析的格式，如将图像数据转换成数字信号，便于后续的特征提取和识别。数据压缩则是为了减轻数据存储和传输的负担，提高数据处理的速度和效率。目前，无人机电力巡检过程中被广泛使用的数据处理技术包括数据挖掘（Data Mining）、机器学习（Machine Learning）、数据聚合（Data Aggregation）、数据可视化等（Data Visualization）等。

　　在数据分析方面，主要利用深度学习等算法和互联网技术对处理后的数据进行挖掘和分析。通过这些算法，可以实现对电力设备的状态监测、故障诊断和性能评估等功能。例如，利用图像识别技术对无人机拍摄的电力设备照片进行识别，可以检测设备的外观损伤、腐蚀和渗漏等问题。同时，通过分析设备的运行数据，如电压、电流和温度等参数，可以预测设备的寿命和性能变化趋势，为预防性维护提供决策支持。目前，无人机电力巡检过程中被广泛使用的数据分析技术包括描述性统计分析、推断统计分析、回归分析、聚类分析、关联规则分析、时间序列分析等。

　　白天阳等[5]为解决无公网地区或地形条件复杂地区进行无人机电力巡检得不到高精度定位服务的问题，提出使用基于北斗卫星导航系统的精密单点定位－实时动态定位技术，为无人机电力巡检提供高精度定位服务。文中使用电力北斗精准位置服务网四川省内电力北斗基准站的数据进行了PPP-RTK服务端产品的计算和用户端的仿动态定位试验。试验结果表明，在使用基于BDS的PPP-RTK服务条件下，用户端使用BDS或“BDS+GPS”进行PPP-RTK模糊度固定解模式时，在1min内就可以实现收敛，收敛后水平方向的均方根值小于5cm，高程方向的RMS小于8cm，该试验结果可以为构建电力北斗PPP-RTK服务及其在无人机巡检中的应用提供设计参考依据。

　　为提高数据处理和分析的效率和准确性，还需要借助高性能计算和大数据技术。高性能计算可以提供强大的计算能力和存储资源，满足大规模数据处理和分析的需求。而大数据技术则可以实现对海量数据的快速处理和分析，挖掘数据中的隐藏信息和关联规则。

　　总之，数据处理与分析技术在无人机电力巡检中发挥着至关重要的作用。通过有效处理和分析巡检中获取的大量数据，可以提高巡检效率和准确性，为电力设备的状态监测、故障诊断和性能评估提供有力支持。未来，随着技术的不断发展和创新，数据处理与分析技术在无人机电力巡检中的应用将会更加广泛和深入。

　　结语

　　在无人机电力巡检关键技术的研究与发展过程中，我们取得了显著的成果，但同时也要清醒地认识到研究的不足之处，以及未来需要进一步深入研究的方向和价值。

　　首先，在无人机平台技术方面，虽然已经实现了较高的飞行稳定性和载荷能力，但在极端环境下的适应性仍有待提高。例如，在强风、低温等恶劣气候条件下，无人机的飞行性能和安全性会受到一定影响。因此，未来研究应关注无人机平台的环境适应性设计，以提高其在复杂环境下的作业能力。

　　其次，在传感器技术方面，现有的传感器设备在精度、稳定性和实时性方面仍有提升空间。随着新型传感器技术的不断发展，如深度学习在图像处理中的应用以及激光雷达技术的进步，未来有望实现更高精度的电力设备检测和故障诊断。因此，加强传感器技术的研发与应用是未来的重要研究方向。

　　最后，在数据处理与分析方面，本文虽然列举了一系列有效的算法和模型，但在面对海量数据时仍存在处理效率和分析准确性的挑战。未来研究应充分利用云计算、大数据等先进技术，提升数据处理能力和分析水平，为电力设备状态评估提供更为准确、及时的支持。

　　总之，随着互联网技术的不断发展，无人机电力巡检关键技术研究与发展是一个具有广阔前景和巨大潜力的领域。要通过不断地深入研究和创新实践，克服现有挑战，推动该领域的技术进步和应用拓展，为电力行业的智能化升级和可持续发展作出积极贡献。

　　参考文献：

　　[1]毛建旭,贺振宇,王耀南,等.电力巡检机器人路径规划技术及应用综述[J].控制与决策,2023,38(11):3009-3024.

　　[2]隋宇,宁平凡,牛萍娟,等.面向架空输电线路的挂载无人机电力巡检技术研究综述[J].电网技术,2021,45(9):3636-3648.

　　[3]陈辉,聂铭.基于多自由度检测末端的室内无轨式电力巡检机器人研究[J].制造业自动化,2022,44(3):90-92,130.

　　[4]陈柏希,冯家波,沈橙,等.面向电力巡检的无人机智能指挥控制系统设计[J].机械设计与研究,2022,38(5):23-28.

　　[5]白天阳,张春光,陈向东,等.基于北斗的PPP-RTK技术在无人机电力巡检中的应用分析[J].全球定位系统,2024,49(1):45-53,101.

　　作者简介：杨宁军，大专，助理工程师，研究方向：电气工程。

　　基金项目：2023年国家能源集团陕西水电有限公司科技创新项目——光伏电站安全运维一体化智能管控系统研究项目（编号：GJNY-23-053）。