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    輸電線路高空巡檢中高效檢修工具研究

    2021-12-22 08:16:14王得利阿地力?艾亞斯
    家園·電力與科技 2021年12期
    關(guān)鍵詞:輸電線路

    王得利 阿地力?艾亞斯

    摘要:經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,社會的進(jìn)步推動了我國綜合國力的提升,也帶動了電力行業(yè)的飛速發(fā)展,目前,輸電線路高空巡檢主要依賴于人工巡檢,對于高度較高的輸變電設(shè)備,需要檢測人員爬上輸變電設(shè)備或通過望遠(yuǎn)鏡、紅外檢測儀等輔助設(shè)備進(jìn)行檢測。人工巡檢過程需要花費巨大的人力資源,且巡檢危險性高、準(zhǔn)確度低,容易因巡檢人員的主觀印象、不規(guī)范操作等問題造成檢測結(jié)果出錯。隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的高速發(fā)展,各種工具也應(yīng)用于輸電線路高空巡檢中,本文主要對輸電線路高空巡檢中高效檢修工具進(jìn)行研究,詳情如下。

    關(guān)鍵詞:輸電線路;高空巡檢;高效檢修工具

    引言

    架空線路巡檢是保障電力輸送的重要方式,國家電網(wǎng)的架空線路巡檢的電力部件包括:基礎(chǔ)、絕緣子、金具、接地裝置、桿塔、導(dǎo)地線、通道環(huán)境、附屬設(shè)施共八大類。由于我國國土幅員遼闊,架空線路巡檢長期面臨著地形起伏大、線路分布廣、自然環(huán)境條件惡劣等因素,傳統(tǒng)巡檢方式存在勞動強(qiáng)度大、巡檢效率低的不足,甚至在某些地勢復(fù)雜地區(qū)無法進(jìn)行巡檢。為此,近年來電網(wǎng)大規(guī)模引入無人機(jī)巡檢、機(jī)器人巡檢、直升機(jī)巡檢等新技術(shù)對電力設(shè)備進(jìn)行故障巡檢,并積極開展電力巡檢新技術(shù)的研發(fā)工作。隨著新一代巡檢方式的普及,極大地降低了野外巡檢的難度,產(chǎn)生了海量的可視化數(shù)據(jù)。

    1輸電線路安全巡檢存在的問題

    對于某些經(jīng)過修理后仍存在一定問題的線路,其仍需要進(jìn)行再次維修,但仍然應(yīng)用傳統(tǒng)的檢修方式并不能滿足線路的檢修需求,無法提高輸電線路的整體檢修質(zhì)量,造成整個電力線路的維護(hù)成本提升。在作業(yè)人員進(jìn)行輸電線路高空巡視的過程中,存在很多安全隱患。

    2輸電線路高空巡檢中高效檢修工具

    2.1無人機(jī)自主巡檢

    目前,輸電線路高空巡檢主要有人工巡檢、機(jī)器人巡檢兩種方式,人工巡檢為傳統(tǒng)巡檢方式,機(jī)器人巡檢為近年來廣受歡迎的新興巡檢方式。無人機(jī)巡檢是當(dāng)前逐步推廣的巡檢技術(shù),在輸電線路巡檢應(yīng)用中已形成一定規(guī)模,具有全自主、近距離、高質(zhì)量等特點。如何對變電站快速進(jìn)行全方位、立體化的巡檢,一直都是困擾電力運維人員的一大難題,尤其是高處的避雷器、進(jìn)出母線等,往往是地面機(jī)器人巡檢和人工巡檢的痛點。由于視角原因,無法做到徹底巡檢,巡檢部位存在遺漏;在冬季遭遇冰雪、嚴(yán)寒等極端天氣時,地面機(jī)器人巡檢和傳統(tǒng)人工巡檢變得難度極大,這就使得一線電力運維人員無法及時獲得詳細(xì)準(zhǔn)確的現(xiàn)場實際資料,給運維工作帶來了困難。如今無人機(jī)技術(shù)飛速發(fā)展,隨著GPS、北斗等高精度衛(wèi)星定位導(dǎo)航技術(shù)日益成熟,配合先進(jìn)的無人機(jī)集控系統(tǒng),為無人機(jī)對變電站電氣設(shè)備進(jìn)行全自主巡檢規(guī)劃航跡成為可能,控制無人機(jī)全天時全天候一鍵起降、自主飛巡,已經(jīng)成為一種行之有效的巡檢方式。

    2.2磁耦合諧振式無線電能傳輸技術(shù)

    無線電能傳輸技術(shù)無需在供電端與受電端之間連接電纜,提升了設(shè)備的靈活性與安全性,在礦井、水下等場景下有著廣闊的應(yīng)用前景。在這些無線電能傳輸技術(shù)中,磁耦合諧振式無線電能傳輸技術(shù)發(fā)展較為成熟,應(yīng)用較為廣泛。為應(yīng)對互聯(lián)大電網(wǎng)的發(fā)展方向,當(dāng)前電力系統(tǒng)的趨向無人化、智能化。其中明顯變化是智能電力巡檢設(shè)備的使用,例如輸電線路高空巡檢機(jī)器人、電力線路巡檢無人機(jī)等。然而這些智能化電力系統(tǒng)設(shè)備的可靠工作離不開穩(wěn)定可靠的供電。受限于目前電池與儲能技術(shù),續(xù)航問題一直是限制智能化設(shè)備發(fā)展的瓶頸。傳統(tǒng)“有線供電+蓄電池”的供電方式不僅限制了設(shè)備的使用半徑,且充電時容易產(chǎn)生接觸火花,易引起安全事故。因此考慮將磁耦合諧振式無線電能傳輸技術(shù)應(yīng)用于電力系統(tǒng)中,解決電力系統(tǒng)智能化設(shè)備的無線供電問題。總之,磁耦合諧振式無線電能傳輸依據(jù)電磁感應(yīng)原理,其電能傳輸具有一定的導(dǎo)向型,且能夠穿過非鐵磁性物體傳播。磁耦合諧振式無線電能傳輸系統(tǒng)主要包括發(fā)射端整流電路、逆變電路、發(fā)射端諧振補(bǔ)償電路、磁耦合線圈、接收端補(bǔ)償電路、接收端整流電路、負(fù)載和控制電路等。

    2.3對特高壓輸電線路高空巡檢機(jī)器人路徑規(guī)劃改進(jìn)蟻群算法

    自動巡檢機(jī)器人在變電站的應(yīng)用不僅可以確保安全性和效率,而且克服了傳統(tǒng)人工巡檢的一些不足。路徑規(guī)劃作為巡檢機(jī)器人的關(guān)鍵技術(shù)之一,對其進(jìn)行研究具有重要的現(xiàn)實意義。蟻群算法不僅是一種自啟發(fā)式算法,也是一種群體智能算法,它能不受外界干擾,適應(yīng)復(fù)雜多變的環(huán)境,具有很強(qiáng)的魯棒性?;诖?,文中選擇蟻群算法進(jìn)行路徑規(guī)劃,但該算法存在易陷入局部最優(yōu)、尋優(yōu)時間長、尋優(yōu)速度慢等缺點。

    2.4基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測

    目前,對于電力巡檢影像數(shù)據(jù)的分析和處理主要通過網(wǎng)絡(luò)傳輸方式將所有巡檢數(shù)據(jù)上傳至后端服務(wù)器,利用服務(wù)器強(qiáng)大的計算能力對影像數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲和分析,通過目標(biāo)檢測對視覺影像進(jìn)行識別和狀態(tài)感知。由于基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測算法在性能、實用性、普適性上都要優(yōu)于傳統(tǒng)的目標(biāo)檢測算法。因此,在電力領(lǐng)域中檢測中用到的基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測算法主要有R-CNN系列、YOLO系列和SSD系列。RCNN系列主要有R-CNN、FastR-CNN和FasterR-CNN,其中FasterR-CNN是現(xiàn)在電力系統(tǒng)圖像識別常用的模型框架,許多應(yīng)用在電力故障檢測的算法是通過改進(jìn)FasterR-CNN得到的。R-CNN在一定程度上改變目標(biāo)檢測領(lǐng)域的研究思路,之后改進(jìn)的R-CNN系列也是該領(lǐng)域的最高水準(zhǔn)。與傳統(tǒng)的滑動窗口獲取候選區(qū)域不同,R-CNN采用選擇性搜索獲取候選區(qū)域,之后在這些候選區(qū)域采用CNN提取特征,進(jìn)行預(yù)測。由于R-CNN結(jié)構(gòu)中的全連接層對輸入圖像的尺寸有限制,不符合尺寸要求的候選區(qū)域都必須經(jīng)過剪切或者變形處理,這會丟失原始圖像的部分信息。YOLO系列從R-CNN、FastR-CNN再到FasterR-CNN,目標(biāo)檢測一直沿著先篩選候選區(qū)域再分類的研究思路,導(dǎo)致訓(xùn)練模型大,檢測速度慢等問題一直存在。于是有學(xué)者提出將目標(biāo)檢測轉(zhuǎn)移到回歸問題上,盡可能保持精度的同時簡化網(wǎng)絡(luò)模型,提高檢測速度。YOLO系列的出現(xiàn),在一定程度上解決了R-CNN系列的低效問題。YOLO的特點是檢測速度快、模型體積小,適合部署在無人機(jī)掛載的嵌入式設(shè)備上,因此在電力領(lǐng)域中經(jīng)常用于巡檢中的實時檢測。SSD系列作為雙階段算法的代表RCNN系列在精度和速度的權(quán)衡上側(cè)重于精度,導(dǎo)致檢測速度較慢。作為單階段算法的代表YOLO則側(cè)重于速度,以至于精度不高。SSD系列在保證高精度檢測的同時也兼顧檢測速度,為了提升小目標(biāo)的檢測效果使用了多尺度的特征進(jìn)行同時檢測。由于電力巡檢中存在(如防震錘,鳥窩)小尺寸目標(biāo),所以在電力場景中使用SSD算法針對小目標(biāo)進(jìn)行檢測。

    結(jié)語

    總之,以上檢修工具的研發(fā)和應(yīng)用提高了輸電線路高空巡檢效率,降低了作業(yè)強(qiáng)度,保證了作業(yè)質(zhì)量和作業(yè)人員安全,有廣泛的實際應(yīng)用價值。

    參考文獻(xiàn):

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