變電站無人機智能巡檢航跡規劃算法的研究與探索

李 游，周云雅，彭 聰

（1.國網湖南省電力有限公司 檢修公司，湖南 長沙 410004；2.變電智能運檢國網湖南省電力有限公司實驗室，湖南 長沙 410004）

0 引 言

目前，電力設備檢修面臨很多問題，如運維和檢修周期長，任務工作量大、大多依靠人工，工作效率低以及電力需求量大，技術人員不能及時發現故障信息等[1]。而且在故障發生之前，傳統的電機設備運維和檢修方法難以對相應的異常情況給予足夠的重視，無法及時解決故障問題。

將無人機設備運用到電力設備檢修中形成無人機檢巡，具有全方位、多角度以及工作效率高的優點，能夠解決電力設備巡檢存在盲區的問題，從而解決電力故障問題[2]。但是，無人機巡檢仍處于初級階段，無人機在變電站的應用存在許多安全問題和需要解決的技術難題，從而阻礙了無人機巡檢在變電站行業的發展[3-5]。為了解決無人機巡檢的技術問題，提出復雜環境下變電站無人機智能航跡規劃算法和智能巡檢模式。

1 項目介紹

1.1 項目背景

2019年8月，公司開展輕型和小型無人機巡檢工作，從安全距離、飛行穩定性以及拍攝效果等方面進行了驗證，遙信遙控均顯示正常，至今未發生巡檢炸機事故。2020年，國網湖南檢修公司采用500 kV鼎功智慧變電站不斷拓展無人機應用領域，開展無人機自主巡檢技術前期研究及試點應用，成為全國首例無人機智能巡檢案例。2020年10月，湖南公司探索無人機變電站復雜環境下的智能巡航技術，構建“無人機+機器人+人工巡檢”相結合的設備巡檢體系，降低無人機自主巡檢風險，減少了運維人員的工作量。

1.2 項目框架

本項目提出了一種基于移動智能機巢的變電站無人機多機協同智能檢測解決方案，無人機智能巡視項目總體框架如圖1所示。完成無人機智能巡檢過程需要巡檢裝備、通信設備以及供電設備共同發揮作用，其中巡檢裝備主要由移動式智慧機巢、無人機、人工智能服務器和照明設備等組成，通信設備主要包含光纖、4G、5G等通信模式，供電設備有220 V交流供電設備和鋰電池供電設備兩種[6-7]。

圖1 無人機智能巡視項目總體框架

1.3 項目難點

目前，無人機應用于電力設備檢修行業仍存在許多安全問題和技術難點，復雜環境下的電磁場不穩定且輸電線路復雜，對無人機的正常使用產生不利影響，加大了無人機自主巡檢的難度，當務之急是解決無人機巡檢的航線問題。

單一算法難以智能規劃航跡，不能降低無人機自主巡檢的風險。完成本項目的關鍵是研究變電站復雜環境下智能航跡規劃算法模型，以實現無人機智能巡檢、智能避障以及及時應對復雜環境變化，解決無人機航跡問題。

2 三維航線智能規劃技術研究

無人機巡檢路徑安全可行的關鍵是三維航線規劃，變電站三維航線規劃流程如圖2所示，主要由臺賬關聯、點云數據處理以及地圖使用3部分組成。

圖2 三維航線規劃全局處理流程

基于無人機巡檢任務智能避障、穩定工作、提供結果準確以及減少運維人員工作量等要求，研究基于臺賬關聯、點云數據處理以及地圖使用的三維航線規劃技術，依次通過綁定臺賬、區域劃分、加載數據、處理數據、導出數據、道路節點開發和計算應急返航點等關鍵步驟，合理設置巡檢點和輔助點，調整無人機性能參數，實現無人機巡檢路徑的高效性、可行性、準確性以及安全性等。

3 變電站復雜環境下航線智能規劃系統

在變電站復雜環境下開展無人機自主巡檢工作需要更高的要求，需進一步提高變電站多旋翼無人機巡檢的可靠性、安全性以及準確性。研究變電站無人機巡檢航線智能規劃系統，該系統的核心是基于激光點云模型的PC端App“智能航線規劃”。基于點云模型，分析多旋翼無人機相機參數、最小安全距離以及巡檢要求等多方面因素，根據無人機各部件的特點，分別對低空和高空巡檢進行航線設計，從而提供高度可行的巡檢航線，以供多旋翼無人機自主巡檢作業。

基于變電站復雜環境下無人機巡檢的要求，提出了變電站復雜環境下航線智能規劃系統。變電站航線智能規劃主要分為預處理點云數據、制作臺賬文件、制作App、初始化App以及調整航線5個步驟。其中，制作App由新建工程文件、導入點云文件、導入臺賬文件3部分組成，初始化App的實現需要索引管理、臺賬管理、航點管理以及地圖管理4部分功能發揮作用，通過刪除當前變電站、航點微調、輔助點添加與采用成果服務，實現調整航線功能[8,9]。

4 三維航線智能規劃的算法融合研究

4.1 算法流程

4.1.1 單源點最短路線算法

為了節省多旋翼無人機巡檢時間，提高工作效率，首先需要解決飛行路徑問題，即尋找最短的飛行路線。通過比較兩集合內的結點間最短距離，選擇最短的飛機路徑。但是，在選擇最短路徑的過程中，需要存儲每個結點的最短路徑估計，因此該算法的復雜度高、需要的存儲空間大，不能單獨使用。

4.1.2 動態規劃算法

動態規劃算法的本質是解決多階段決策問題，通過由初始狀態、中間階段決策以及結束狀態組成的決策序列，確定航線規劃最優路徑。使用動態規劃求解問題的關鍵是確定動態規劃三要素，即問題的階段、每個階段的狀態及前后兩個階段之間的遞推關系。確定了三要素之后，將決策階段與問題狀態相對應，根據遞推關系，求得整個問題的最優解。

運用動態規劃算法解決智能航線問題需要通過以下幾個步驟來實現。一是分析最優解的性質，描述最優解的結構特征。二是通過遞歸方法定義最優解。三是通過備忘錄法計算最優值，即自下而上或者自上而下的記憶化方式。四是根據計算最優值時或缺的信息，構造問題的最優解。

動態規劃算法在解決智能航線規劃問題上具有一定的優勢，能夠以簡便的方法計算出最優值，確定最優路線，但是在理論設計上具有難點，需要將該算法與其他算法結合降低理論設計的難度。

4.1.3 A*算法

A*算法解決智能航線規劃問題的關鍵是計算每個節點的優先級，在運算過程中，將優先級最高的節點作為下一個待遍歷的節點，計算節點優先級的公式為：

式中：f(n)表示節點n的綜合優先級，優先級越高，值越小；g(n)表示節點n距離起點的代價；h(n)表示節點n距離終點的預計代價，即A*算法的啟發函數。

啟發函數在控制A*算法的精度和速度上發揮著重要的作用，同時能夠采用曼哈頓距離或者對角距離解決指定路線上的距離問題。

4.2 智能巡檢模型設計

在變電站復雜環境下，無人機自主巡檢存在一定的風險，在選擇最優路徑的同時要滿足變電站的巡檢要求和電力設備的安全距離標準，融合單源點最短路徑算法、動態規劃算法以及A*算法形成智能航線規劃算法模型，進行智能巡航模式設計。通過采集各變電站的光點云數據，構建點云模型，根據巡檢要求和安全因素，智能選擇全方位、立體化的最佳路徑[10-13]。

5 結 論

傳統電力設備檢修方式操作危險、存在安全隱患，工作人員手動對無人機進行操控的方法因人而異，主觀因素對巡檢結果產生較大干擾，限制了無人機的應用。而無人機自主巡檢在電力設備檢修中具有極大地優勢，不僅降低了操作的危險性，還提高了工作效率。實現無人機自主巡檢的關鍵是選擇最佳的航跡，最佳航跡的選擇取決于智能航線規劃算法。

基于前人對無人機自主巡檢算法模型的研究，單一航跡規劃算法難以規劃出最佳航跡，因此融合單源點最短路徑算法、動態規劃算法以及A*算法，提出一種智能航線規劃模型。根據各變電站、電力設備、無人機自身條件和巡檢部件的要求，智能航線規劃模式選擇最佳的航跡，以提高變電站復雜環境下多旋翼無人機自主巡檢的效率和穩定性。