發(fā)布時間：2020-04-14閱讀：766
從2015年，相關(guān)電力公司采用無人機針對高電壓等級線路進行巡檢開始，多旋翼無人機在電力運維上的應(yīng)用開始如雨后春筍般的爆發(fā)。
初期使用，效果顯而易見。最開始，人力巡線的工作方式是：開車、爬山、爬塔、望遠鏡觀察，手抄記錄。到現(xiàn)在的人機結(jié)合巡檢，電力巡檢目前的狀況已經(jīng)得到了極大的改善，屬于無人機行業(yè)應(yīng)用中發(fā)展極為成功的方向之一。
但，山高水遠，路依然漫長！
山東莒縣供電公司員工在冬天攜帶熱像儀進行巡檢（*圖片來自百度）
在第一階段，正常的巡檢作業(yè)流程是：1-任務(wù)派發(fā)；2-出車巡線（爬山、爬塔、觀察記錄）；3-缺陷等級分類及確認；4-反饋處理；5-集中停電處理/維護；6-缺陷消除。
人工巡檢作業(yè)板塊
整個過程耗時耗力，光1、2兩步可能耗費的時間就長達半個月甚至更長。因此，一條10km左右的線路巡檢可能就要花20天左右的時間。當然，這屬于比較久遠的年代的事情了。現(xiàn)在的人機協(xié)作巡檢，已經(jīng)可以做到2人1臺無人機巡檢8~12km的配網(wǎng)線路。與主網(wǎng)不同，配網(wǎng)線路往往出問題更多，更復(fù)雜，也更直接影響人們的用電。圖為電力職工正在對受損的配網(wǎng)線路進行搶修（圖片來自百度）
配電網(wǎng)是指從輸電網(wǎng)或發(fā)電廠區(qū)接收電能，通過配電設(shè)施就地分配或按電壓等級主機逐級分配給各類用戶的電力網(wǎng)。通常我們所見到的為35kv、10kv線路。不同電壓等級，對應(yīng)不同的電力桿塔，相應(yīng)也有其對應(yīng)的設(shè)計標準，能夠承載多少線路以及何種線路設(shè)備，均有所不同。其中，常見的桿塔類型按用途分有：1-直線桿、2-耐張桿、3-轉(zhuǎn)交桿、4-分支桿、5-終端桿等常見35kv桿塔類型（后續(xù)有專題講解）
人機協(xié)作巡檢時代，無人機飛手操作小型無人機，攜帶變焦可見光或紅外熱成像相機，沿著線路進行飛行。由于目前小型無人機的控制距離以及圖傳距離宣傳達到7~8km左右，實際可用工況下達到4~5km左右，加之環(huán)境影響變化，單點向前向后作業(yè)距離在1~3km左右。因此，即使在最好的情況下，無人機兩個架次的作業(yè)效率最多在6km左右。實際受各方面影響后的單架次作業(yè)公里數(shù)（根據(jù)筆者實際作業(yè)統(tǒng)計得出）
而根據(jù)我們在配網(wǎng)實際巡檢作業(yè)的經(jīng)驗來看，通常受到線路變化及交跨影響較大，真實單點向前向后平均作業(yè)距離在1.5~2km左右，實際單機兩架次巡檢作業(yè)長度約為4km，正常一名巡檢作業(yè)人員一天4~6架次左右，綜合巡檢里程約在8~12km/天。（由于交跨的影響，線路實際檔距在連續(xù)直線桿的時候較為均勻，遇到跨越時則變化較大，因此配網(wǎng)巡檢目前大都采用線路公里數(shù)統(tǒng)計。）從第二階段（人機協(xié)作巡檢）到第三階段（人工智能巡檢）最大的矛盾就在于：如何用人工智能及GIS、5G、物聯(lián)網(wǎng)等手段克服作業(yè)人員的不確定性。等一系列因素影響時，作業(yè)效率得到的提升有可能達到其理論單架次的4km到宣傳單架次的7km之間，如此一來，提升300%的效率并不是天方夜譚。由于除農(nóng)用無人機外，無人機僅具備短暫的一般防水性，可以在雨中完成放飛行返航動作，但，如果持續(xù)在雨中飛行，還是會增加一定風險。而在第二階段到第三階段，人工智能可能需要解決的第二的矛盾就是：人工識別分析與大數(shù)據(jù)統(tǒng)計之后對缺陷的智能分析與識別的矛盾。此階段需要的是在人機協(xié)作巡檢中長期而持續(xù)的數(shù)據(jù)圖像積累，訓(xùn)練算法，提升識別度。這個過程十分漫長，推廣過程中，往往由于數(shù)據(jù)積累不夠多，識別率不達標，識別目標范圍漂移等一些狀況，導(dǎo)致深受質(zhì)疑。早在2014年，國網(wǎng)山東省電力科學(xué)研究院聯(lián)合山東魯能智能技術(shù)有限公司就發(fā)表了《基于RCNN的無人機巡檢圖像電力小部件識別研究》*來源：中國知網(wǎng)（Regin based Convolutional Networks基于區(qū)域的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法)2-對每個候選區(qū)域用CNN進行特征提取，形成高維特征向量；3-將這些特征量送入一個線性分類器計算屬于某個類別的概率，用于判斷包含的對象；用白話說，就是先用視覺算法選取，再對選取內(nèi)目標進行提取，之后進行結(jié)構(gòu)化分類，最后將選取算法進行優(yōu)化，使其更精準。網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程示意圖（*來源：中國知網(wǎng)）2014年至今已有6年時間，算法及識別率仍然在緩慢提升。但沒有停下腳步，我們的目標依然是用機器替代人類識別，用數(shù)據(jù)替代人類經(jīng)驗，用可靠性取代不確定性，接下來依然是漫漫長路。算法依然大部分針對的是背景比較干凈的樣本照片，而在配網(wǎng)巡檢中，你會發(fā)現(xiàn)，由于線路交錯復(fù)雜，60%以上的照片不具備干凈的背景。錯綜復(fù)雜的配網(wǎng)線路（圖片來源：百度）在識別算法精確度發(fā)展緩慢的現(xiàn)狀下，提升巡檢作業(yè)效率的重任就放在了飛機端。使用帶RTK定位技術(shù)的無人機，替代人去找線路的過程，替代飛手操作飛機找角度變焦拍攝的過程，讓單架次的巡檢，變成按下無人機電源啟動鍵，直接等待無人機返航的一個簡單的過程。類似于工廠的自動化生產(chǎn)線，起始端，工人放料，結(jié)束端，工人收料整理。整個過程只有開始和結(jié)束，讓巡檢工作不再是一個很依賴技術(shù)人員的工作，標準化，始終是提升效率的有利手段。無人機+RTK技術(shù)，為實現(xiàn)高效的作業(yè)效率，GDU推出了SAGA Pro版本無人機，在SAGA基礎(chǔ)上增加雙RTK天線定位，實現(xiàn)了1-地面RTK；2-網(wǎng)絡(luò)RTK雙RTK的組合功能。此外，我們還在SAGA Pro上搭載了最新的AI識別算法的計算棒，為更為簡潔的邊緣計算做準備。很多人會問：為什么一定要RTK技術(shù)，而不是普通的的GPS定位、北斗定位或者運營商的基站輔助定位就能完成？所有這些問題出現(xiàn)在巡檢作業(yè)的一個特性詞上：復(fù)飛。所謂復(fù)飛，就是在記錄完成一條線路的所有桿塔點位數(shù)據(jù)后，后續(xù)的巡檢任務(wù)將采用這條線路的數(shù)據(jù)進行自動飛行，而無人機所執(zhí)行的定位情況每一次都有一定的誤差，雖然定位誤差不存在積累效應(yīng)，但5m左右的誤差半徑，將會導(dǎo)致最終在飛行幾次之后，航線處于不可用狀態(tài)。這樣，又需要技術(shù)人員攜帶飛機進行重新的航線定點，如此一來，不僅沒有提高效率，反而讓高技術(shù)含量的工作再反復(fù)進行，造成時間和人力資源上的浪費。SAGA Pro 使用與千尋位置合作的網(wǎng)絡(luò)RTKRTK（載波相位差分）技術(shù)的加入，使得使用GPS技術(shù)定位5m左右的誤差縮小到分米級甚至厘米級。只要航線打點精度保證好，那么在后續(xù)的任務(wù)執(zhí)行中，使用地面RTK技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)RTK技術(shù)混合使用，可以讓多次執(zhí)行航線任務(wù)后，其任務(wù)航點的誤差偏離值在分米級別之內(nèi)。如此一來，無人機自動化巡檢，只管開關(guān)機就可實現(xiàn)。結(jié)合斷點任務(wù)續(xù)航功能，當一條線路巡檢任務(wù)無法單架次完成時，可更換電池后繼續(xù)執(zhí)行。SAGA Pro所使用的網(wǎng)絡(luò)RTK技術(shù)，是由國內(nèi)領(lǐng)先的定位技術(shù)公司——千尋位置提供。千尋位置是全球領(lǐng)先的精準位置服務(wù)公司，提供高達動態(tài)厘米級和靜態(tài)毫米級的定位能力，是IoT時代重要的基礎(chǔ)設(shè)施之一。公司成立于2015年8月，由中國兵器工業(yè)集團和阿里巴巴集團共同發(fā)起成立。千尋位置基于北斗衛(wèi)星系統(tǒng)（兼容GPS、GLONASS、Galileo）基礎(chǔ)定位數(shù)據(jù)，利用遍及全國的超過2400個地基增強站及自主研發(fā)的定位算法，通過互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進行大數(shù)據(jù)運算，為遍布全國的用戶提供精準定位及延展服務(wù)。有了網(wǎng)絡(luò)RTK技術(shù)，在不方便設(shè)立RTK基站的地點，可利用網(wǎng)絡(luò)RTK技術(shù)實現(xiàn)便捷的亞米級定位。而在網(wǎng)絡(luò)RTK信號覆蓋不好的地方，可以搭配使用地面RTK基站。用機器替代人力的復(fù)雜勞動，用AI技術(shù)替代人腦的識別與分析，這就是從人機結(jié)合巡檢時代走向全自動化巡檢的兩條必由之路。
