無人機智能巡檢技術在山區風電場的應用

李桂超，吳曉洲，姚家偉，堯瑤

廣東省風力發電有限公司，廣東 廣州，510620

0 引言

隨著風電技術的與時并進，尤其是機組向大型化、高塔筒和長葉片等方向發展，風電行業逐漸步入成熟、穩定的工業化發展軌道。目前我國的風電場主要設立在山區和海上，其中山區風電場普遍地址偏遠、交通不便、占地面積大、設備分散廣，人工對風電場進行巡檢極其不便，費時費力。如何降低風電場運營維護成本，提高風電場效益，是擺在風電行業面前的現實問題。

隨著無人機技術的蓬勃發展，無人機巡檢在諸多行業得到了廣泛應用。韶關供電局率先使用無人機實現了韶關全境的電網自動巡檢，相對于人工巡視效率提升了6～8倍以上。因此，本文提出建立無人機智能巡檢平臺，利用無人機巡檢全面覆蓋各類風電場全域及周邊區界，保障各類環境下的巡檢質量與效率，建設多位一體可視化[1-3]巡檢管理體系，全面輻射日常所需的安全巡控、故障查處、缺陷處理等多個應用領域。引入無人機代替人工開展陸上與海上風電機組的維護，在降低人員安全和運維風險的同時，通過數據采集和遠程監控實現風電場數字化和智能化運維。

1 行業現狀

在風電場的設備管理中，風電機組的安全運行是設備管理中首要考慮的問題。由于風電機組地處野外，位置偏遠、交通不便、占地面積大，且風電機組的主要設備均運行在幾十米甚至上百米高的塔架上方，葉片往往長度較大，不能實現設備外觀的實時檢查，特別是對于存在地質隱患的區域，如泥石流、礦山開采、地震等自然災害，現場無法實現事前預控[4-6]。

近年來，隨著無人機技術和機器視覺識別技術的發展，“無人機”憑借其強大的機動性、監控范圍廣、效率高、經濟實用高效等獨特的優勢[7]，逐漸被應用到各行業的巡檢巡視，但是目前在我國少量的應用無人機進行陸地風電場巡檢的案例還停留在臨時的、零星的實驗性階段，無人機巡檢過程也大多停留在人工遙控階段，難以大規模實施和替代人工日常巡檢，歸結原因主要還是存在如下幾點困難。

（1）地形環境對無人機的飛行不利。風電架設的山區地形起伏不平，對無人機的通信容易產生遮蔽效果，未經過航線合理規劃的無人機容易發生墜機事故，因此飛行的可靠性和即時性是無人機在山區巡檢受到的首要挑戰。

（2）氣象環境對無人機的飛行不利。山區氣候多變，局部以及臨時性的降溫、降雨、突風都有可能引發飛行安全問題，尤其是風電場都假設在風區，對于突風、交變風的處理是飛行控制系統面臨的重大挑戰之一，在不利事件發生后飛機面臨失控的可能下如何應對成為無人機執行任務的重大挑戰。

（3）無人機手操巡檢普及困難。無人機的飛行操作和維護保養需要復雜的專業技術支撐，因此現階段市面上的無人機主要以人工操作為主，在面對特情發生時依靠飛行控制人員的經驗判斷進行處理，培養一名合格的無人機操作員最少需要1個月的專業培訓和更多架次的實際操作才能完成，因此對于電力巡檢人員來說，想要實現操作無人機巡檢首先需要完成無人機技術知識培訓，其次還需要常年的飛行經驗積累 ，綜合人力成本過高，以至于難以普及。

（4）葉片缺陷識別功能和效率有待提升。在機器視覺技術尚未普及之前，無人機通過航空攝影技術進行風電場巡檢需要大量依賴人工肉眼識別，相較于傳統人工巡視風電場有所進步，但整體效率仍舊偏低。在機器視覺技術向風電場巡檢應用后，人們更加關注無人機可以自動識別的故障內容、缺陷識別速度、整體巡檢效率，這也是“無人機+AI”時代風電場巡檢應當重點攻克的難點之一。

縱然存在如上問題，但無人機在風電場的應用日趨廣泛，目前已經存在一定運用基礎。

當前無人機風電場普遍采用多旋翼無人機近距離觀測風機，由于無人機續航時間較短，需要跟隨巡檢人員移動至風電場附近后起飛，通過無人機操作員手動設置航線并操作無人機接近風機，自葉片底端至頂端概況巡查，后對每個葉片進行近距離飛行拍攝，返回后對影像進行分析。當前無人機巡檢方式如圖1所示。

圖1 當前無人機巡檢方式

針對多個風電場多機組的情況，巡檢方式只有巡檢隊伍的區別，管理流程和實現方式上并無太大差別。

而反觀無人機應用程度較高的電網輸電領域，已實現巡視區域三維建模前提下的無人全自主巡視[8-9]為主，未來的發展趨勢將是無人機、無人機機場、無人機智能調度平臺與無人機智能識別缺陷的巡視方案，因此無人機在風電場巡檢應用仍有較大技術改進的空間。

2 無人機風電場巡檢方案

根據無人機風電場巡檢的實際困難，綜合電網輸電領域的無人機巡檢技術基礎，從多個角度對無人機風電場巡檢方案進行技術升級和優化，充分利用現有技術基礎與開發條件，實現無人機智能巡檢技術在山區風電場的深化應用。

2.1 技術升級

（1）改變傳統人工飛行操作為全自動飛行操作。針對無人機操作困難的問題，引入具備全自動飛行能力的多旋翼機巢，實現無人機自動儲存、自動充/換電、遠程通信、數據存儲、智能分析等功能。依托于自動機巢的全自動化功能，無人機可以在無人干預的情況下在自動機巢上自行起飛和降落、更換電池，有效替代人工現場操作無人機，提高作業效率，徹底實現無人機的全自動作業。

無人機機巢巡檢過程如圖2所示。無人機完成航線飛行巡檢任務后，拍攝的圖片通過數據鏈回傳至地面，用于后續故障分析。

圖2 無人機機巢巡檢過程

通過上述改造后，地面控制人員原則上無需直接對無人機實體進行操作和維護，通過地面控制系統的航線飛行策略即可實現完整飛行，由于無人機操作的自由度降低，安全性卻大大提高，對于無人機操作人員的培訓成本也降到了最低。

（2）建立分布式無人機管理系統。針對多個風電場的管理問題，為避免產生隔離性的多個巡檢管理團隊，因此引入分布式無人機管理系統對多個場地的無人機機巢進行統一管理。分布式的無人機機巢可輻射風電場全域與周邊關聯影響區域，相應的需要建立一體化的無人機及機巢調度管理方案。無人機的調度管理如圖3所示。

圖3 無人機調度管理

為了滿足多無人機的分布式管理要求，建立無人機智能調度算法，滿足無人機精細化巡檢與日常巡檢的需求。無人機調度將根據巡視任務進行下發與分解，一般從附近機巢調度適合任務的無人機機型進行編組配合，并配置任務方案；在特定情況或有特殊需求時，可自由設定巡檢目標和搜索區域，無人機將第一時間起飛并達到指定位置，實時定點巡查或搜索。

（3）針對風電場應用開發數據智能分析識別系統。通過圖像識別技術和圖像控制算法，使得無人機能自動識別、提取、定位、跟蹤目標，對風電場運維環境進行自動分析，及時發現運行安全隱患。對于無人機巡檢數據采用邊緣+云端結合的方式進行AI識別計算并自動識別對應的事件/隱患等，一般包括以下流程：

①智能識別；

②識別結果人工審核；

③缺陷報告一鍵生成；

④模型管理。

對于風電場的故障檢測通過分析實時拍攝的視頻，利用圖像預處理及圖像增強技術，逐幀抽取對比。針對風力發電機組發電過程中葉片主要易發生問題部分進行檢測[10]，可識別包括涂層脫落、表面裂紋、雷擊損傷、排水孔堵塞、螺栓斷裂等常見問題。從而達到對風機進行定時維護、維修的目的，降低風機事故發生率、延長設備使用壽命。

2.2 技術優化

（1）無人機航路航跡生成方式優化。無人機航路的規劃直接關系到無人機安全和巡檢效果，絕大多數無人機故障都是由于航路規劃不合理撞擊障礙物或誤闖危險區造成的，為了降低事故發生概率，需要對無人機航路航跡的生成方式進行約束。

目前無人機巡檢航路航跡的生成主要包括如下三種方式。

①實時航線+手動操作。即無人機按照臨時設置的安全航線進行飛行，在接近目標時，由飛行操作人員通過手動操作控制無人機實時移動。

②固定航線+手動操作。針對需要多次巡檢的固定目標，由飛行操作人員通過手動操作完成整個飛行流程，事后根據飛行航跡設計飛行航線，并且在以后每次飛行時復飛這個固定的安全航線。如果航線中障礙物和目標觀察對象沒有發生改變，則不需要采用手動操作，反之需要引入少量的手動飛行。這類方法已經在電力、光伏巡檢領域得到廣泛應用。

③固定航線+自動航線。即針對需要多次復飛的航線進行固化，針對變化有跡可循的目標使用特殊的自動航線策略進行跟蹤飛行，避免人工操作。

綜上，結合風電場的巡檢飛行規律，對機巢系統采用“固定航線+自動航線”的航路航跡生成方式，通過基于遙感攝影技術實現風電場內部與周邊區域的目標批量三維模型，用于無人機巡檢任務需要的自主規劃巡視區域與航跡點。

①固定航線規劃。固定航線規劃功能基于風電場及周邊環境模型和三維可視化場景，提供航線輔助設計工具，通過點選的方式設置無人機的固定巡視路線，航線設計過程中將自動考慮最小離地高度、障礙物避讓距離等因素。

②自動航線規劃。自動航線規劃功能基于目標位置，利用風電場三維實景模型數據，自主規劃飛行航線，實現相對于地面或海面安全海拔高度的一致飛行。無人機起飛后飛行至指定風機上方，結合葉片飛行算法，無人機飛到風機上方后，快速定位找到合適懸停位置，繼而自動沿葉片飛行并拍攝。巡檢飛行效果與質量保持準確一致。無人機自動巡視風電場如圖4所示。

圖4 無人機自動巡視風電場

（2）建立可視化無人機巡視管理平臺。為了更加直觀地表達無人機采集的監控信息，分析成果與規劃數據，將電場運行狀態和運維業務流程通過地圖、模型、圖片、視頻等方式進行實時展示，建立可視化無人機巡視管理平臺。

無人機二三維可視化巡視管理平臺以多源異構數據管理為核心、三維可視化應用為特點，對影像、地形、數字線劃圖、三維建模數據、傾斜攝影模型、傳感器數據、視頻數據等各類基礎數據提供入庫管理，開發電廠日常巡視所需的運維場景，并基于該場景模式為用戶提供一體化融合信息展示和業務應用等服務，實現風電場區全要素數字化和虛擬化、全狀態實時化和可視化、運維管理與協同化與智能化，通過實現動態決策來滿足快速響應和智能操控的需求。做到以下幾點。

①二三維環境融合可視化。提供風電場及周邊環境的二三維展示，通過二維地圖展示風電場區內外信息，在三維高清地圖的基礎上支持三維模型的可視化展示，同時以圖表形式展示各類事件。

②巡檢調度管理可視化。無人機搭載高清數字化攝像頭，對風電設備進行巡檢將源源不斷的視頻信息發送給監控指揮中心，指揮中心能直觀并且迅捷地對該設備的運行狀況有一個很清晰的了解，并且可以通過調用AI識別模塊快速進行判斷。

通過在無人機上搭載警示燈和自動廣播裝置，對違規行為進行遠程飛行喊話，警示違規人員遵守安全規范，減少事故發生概率的目的。

③氣象環境信息可視化。通過接口接入電力業務系統提供的氣象數據信息，在二維地圖上通過不同的圖標和圖斑顏色、三維地圖上通過粒子效果模擬氣象特效。具體包括晴天、陰天、多云、大霧（輕霧、大霧、濃霧）、結冰、下雪（積雪）、降雨（小雨、中雨、大雨、暴雨）、凍雨、雷電等天氣現象。

④預警/告警事件可視化。通過接口銜接各類數據監控系統、無人機識別事件與數據智能分析平臺，結合預先設定的限值，出現數據越限、數據異常、數據采集網絡異常時，主動推送告警至系統（界面彈窗）提醒相關人員進行處理。告警中心提供對實時/歷史告警數據查詢、告警確認/處理。當數據監測值達到閾值或觸發告警時，系統自動顯示告警并高亮標注告警設備的空間位置，支持聲音告警等功能，實現及時提醒用戶處置告警情況，減少不可預知事故發生的目的。

2.3 總體方案

基于上述智能巡檢技術升級和改進，獲得無人機在山區風電場的應用方案如下。

基于風電場實地環境勘察獲取的實景三維數據，建設多級航路網、無人機全自動機場等基礎設施，組建無人機監控網絡，在此之上建立智能風電場無人機運維管理軟件平臺。

風電場無人機巡檢方案如圖5所示。整個運行過程中，調度平臺將獲取全局的無人機與機巢運行狀態，根據任務需要實現動態的無人機實時調度。平臺根據航路網與無人機機場網絡來為無人機規劃巡視路徑。無人機的飛行控制、任務規劃、各要素的二三維顯示在軟件平臺，同時對無人機采集的數據進行智能監測與分析，提供實時預警或專題分析報告。無人機巡檢任務結束后，自行返回機巢充電結束任務。

圖5 風電場無人機巡檢方案

各型號無人機為巡檢任務的具體實施單元，可以搭載不同功能負載實現視頻采集、語音交互、照明、消防等功能。由于無人機續航能力短，設計模塊化的無人機巢為無人機提供投送、回收、充/換電等后勤保障。多個無人機巢可以組網，實現巡視區域的無人機全域覆蓋。監控中心提供多個操作臺，對無人機進行遠程操控，基于無人機采集的多源信息和AI算法來指導巡檢業務。巡檢信息和無人機信息以及風電場運維態勢在監控中心操作臺上都可視化。

3 結語

本文通過對無人機在山區風電場應用現狀的總結，剖析了無人機尚未在山區風電場實現規模應用的問題根源，發現山區起伏不平的地形和無人機本身技術復雜是導致無人機應用難以普及的重要原因，針對剖析結論提出了一系列技術升級和優化方案，主要包括引入無人機機庫系統、自動航線策略和風電場缺陷的圖像識別技術以大幅降低無人機操作難度，簡化作業流程。為了更好地對任務進行管理，提出需要開發具備無人機分布式機巢管理能力的無人機運維管理平臺，從而形成針對山區風電場的無人機智能巡檢技術應用總體方案，對于山區風電場無人機巡檢應用起到了拋磚引玉的作用。針對分布式無人機機庫自動運行過程中可能產生的缺陷故障模型和妥善處理措施，在目前有待進一步研究和細化。