CN110058606A - 电力线路运维检修***及方法 - Google Patents
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Abstract
本公开提供了电力线路运维检修***及方法。电力线路运维检修***，包括无人机主体，无人机主体上设置有处理器和机载激光雷达；机载激光雷达，被配置为：实时获取无人机飞行过程中遇到的障碍物信息；向探测的电力输电线走廊发射激光脉冲，直接获取电力输电线走廊内所有地物信息；处理器，被配置为：接收机载激光雷达发送来的信号；规划无人机的飞行轨迹，在飞行中规避障碍物；对电力输电线走廊内所有地物信息形成点云数据，利用点云数据对电力输电线走廊进行三维建模，分析出电力输电线走廊的实时工况及模拟工况；当电力输电线走廊的实时工况出现故障或模拟工况预测出故障，生成电力线路故障报警信息形成检修工单，派发至相应运维工作人员终端中。
Description
技术领域
本公开属于输电线运维领域，尤其涉及一种电力线路运维检修***及方法。
背景技术
本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术信息，不必然构成在先 技术。
输电线路定期巡检，能够有效消除可能的隐患或损失，保障电网运行安全。 但是人工巡线劳动强度大、效率低，在高压线路检查作业时存在危险，并且对于 穿越荒山野岭、深沟峡谷的输电线路无能为力。无人机巡检技术在电力行业日渐 普及，使用无人检替代人工巡检，除了安全性更高外，工作效率也大幅提升。但 随着技术应用的深入，电力行业对无人机解决方案提出了更高的信息化与智能化 要求。
在无人机巡检之前，驾驶员需要到现场勘察，人为规划航线以及规避障碍物， 在飞行过程中无人机也需要人工操控，还不能完全实现巡检的智能化。无人机巡 检在数据智能化分析处理方面还不太理想。无人机获取的数据，还不能智能化自 主运算处理、输出结果，需要依靠人工在地面上进行分析和比对，而且无法自动 确定线路故障类型，调度相应维修人员及时维修。
发明内容
根据本公开的一个或多个实施例的一个方面，提供一种电力线路运维检修系 统。
本公开的一种电力线路运维检修***，包括无人机主体，所述无人机主体上 设置有处理器和机载激光雷达；
所述机载激光雷达，被配置为：
实时获取无人机飞行过程中遇到的障碍物信息；
向探测的电力输电线走廊发射激光脉冲，直接获取电力输电线走廊内所有地 物信息；
所述处理器，被配置为：
接收机载激光雷达发送来的信号；
规划无人机的飞行轨迹，并在飞行过程中规避障碍物；
对电力输电线走廊内所有地物信息形成点云数据，利用点云数据对电力输电 线走廊进行三维建模，进而分析出电力输电线走廊的实时工况以及模拟工况；
当电力输电线走廊的实时工况出现故障或模拟工况预测出故障，生成电力线 路故障报警信息形成检修工单，派发至相应运维工作人员终端中。
在一个或多个实施例中，在所述处理器中，基于Dubins路径的避障规划算 法实现无人机的避障路径规划；所述基于Dubins路径的避障规划算法是遗传算 法结合无人机的飞行性能和最小转弯半径得到的。
在一个或多个实施例中，所述处理器，包括：
点云数据分类模块，其用于根据输电线路走廊内目标物的特征而训练完成的 点云数据分类器，对点云数据进行分类；
点云数据三维渲染模块，其用于对分类后的点云数据进行输电线路走廊三维 重建，并对重建的模型进行渲染；
电力线模拟分析模块，其用于通过点云滤波、空间差值，以及影像配准和灾 前灾后的差值计算，提取地形变化或者其他专题变化图，识别出线路上的异常情 况，并从数据库中查找出相应应对方案。
在一个或多个实施例中，所述处理器还与人机交互模块相连。
在一个或多个实施例中，所述处理器还与地面基站相连，所述地面基站还用 于接收运维工作人员终端反馈的检修结果并存储至相应检修工单中。
根据本公开的一个或多个实施例的另一个方面，提供一种电力线路运维检修 ***的运维检修方法。
本公开的一种电力线路运维检修***的工作方法，包括：
实时获取无人机飞行过程中遇到的障碍物信息及电力输电线走廊内所有地 物信息；
规划无人机的飞行轨迹，并在飞行过程中规避障碍物；
对电力输电线走廊内所有地物信息形成点云数据，利用点云数据对电力输电 线走廊进行三维建模，进而分析出电力输电线走廊的实时工况以及模拟工况；
当电力输电线走廊的实时工况出现故障或模拟工况预测出故障，生成电力线 路故障报警信息形成检修工单，派发至相应运维工作人员终端中。
在一个或多个实施例中，电力线路运维检修***的工作方法，还包括：
根据输电线路走廊内目标物的特征而训练完成的点云数据分类器，对点云数 据进行分类；
对分类后的点云数据进行输电线路走廊三维重建，并对重建的模型进行渲染；
通过点云滤波、空间差值，以及影像配准和灾前灾后的差值计算，提取地形 变化或者其他专题变化图，识别出解线路上的异常情况，并从数据库中查找出相 应应对方案。
本公开的有益效果是：
本公开通过无人机+激光雷达自动完成巡检，自动确定线路故障类型，调度 相应维修人员及时维修。
附图说明
构成本公开的一部分的说明书附图用来提供对本公开的进一步理解，本公开 的示意性实施例及其说明用于解释本公开，并不构成对本公开的不当限定。
图1是本公开实施例提供的一种电力线路运维检修***原理图。
图2是本公开实施例中处理器内部模块示意图。
具体实施方式
应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本公开提供进一步的说明。 除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本公开所属技术领域的普 通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限 制根据本公开的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出， 否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使 用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件 和/或它们的组合。
本公开实施例的一种电力线路运维检修***，包括无人机主体，所述无人机 主体上设置有处理器和机载激光雷达。
本公开实施例的一种电力线路运维检修***的原理如图1所示：
所述机载激光雷达，被配置为：
实时获取无人机飞行过程中遇到的障碍物信息；
向探测的电力输电线走廊发射激光脉冲，直接获取电力输电线走廊内所有地 物信息；
所述处理器，被配置为：
接收机载激光雷达发送来的信号；
规划无人机的飞行轨迹，并在飞行过程中规避障碍物；
对电力输电线走廊内所有地物信息形成点云数据，利用点云数据对电力输电 线走廊进行三维建模，进而分析出电力输电线走廊的实时工况以及模拟工况；
当电力输电线走廊的实时工况出现故障或模拟工况预测出故障，生成电力线 路故障报警信息形成检修工单，派发至相应运维工作人员终端中。
在一个或多个实施例中，在所述第一控制器中，基于Dubins路径的避障规 划算法实现无人机的避障路径规划；所述基于Dubins路径的避障规划算法是遗 传算法结合无人机的飞行性能和最小转弯半径得到的。
其中，基于Dubins路径的避障规划算法总，Dubins曲线是在满足曲率约束 和规定的始端和末端的切线方向的条件下，连接两个二维平面(即X-Y平面)的 最短路径，并假设车辆行驶的道路只能向前行进。如果车辆也可以在反向行驶， 则路径为Reeds–Shepp曲线。
在一个或多个实施例中，如图2所示，所述处理器，包括：
点云数据分类模块，其用于根据输电线路走廊内目标物的特征而训练完成的 点云数据分类器，对点云数据进行分类；
其中，输电线路走廊是电网的最主要部分，走廊内地形、地貌、地物(植被、 建筑等)、电塔、挂线点位置等是电网建设和管理极为关注的对象。但是一次飞 行任务获取的原始点云包括了输电线走廊内的所有地物目标，而实际应用中需要 将不同类型地物目标的激光点分离出来，即进行滤波分类。滤波即将原始点分为 地面点和非地面点，地面激光点经过插值或构网可得到走廊的数字地形模型 (DEM)，而非地面点可经过进一步处理提取各类地物点。
点云数据三维渲染模块，其用于对分类后的点云数据进行输电线路走廊三维 重建，并对重建的模型进行渲染；
电力线模拟分析模块，其用于通过点云滤波、空间差值，以及影像配准和灾 前灾后的差值计算，提取地形变化或者其他专题变化图，识别出线路上的异常情 况，并从数据库中查找出相应应对方案。
在一个或多个实施例中，所述处理器还与人机交互模块相连。
在一个或多个实施例中，所述处理器还与地面基站相连，所述地面基站还用 于接收运维工作人员终端反馈的检修结果并存储至相应检修工单中。
激光雷达，LightDetectionAndRanging(LiDAR)，即激光探测与测距，结 合了激光技术与现代光电探测技术，以激光器为发射光源，向探测目标发射高频 率激光脉冲来获取目标的空间位置等信息。激光雷达***通常集成了激光测距技 术、全球定位技术(GPS)和惯性测量技术(IMU)，能够直接、快速、主动、精 确地获取目标的三维空间信息，而且获取的数据密度高、分辨率高。基于这些数 据获取优势，激光雷达与成像光谱技术、成像雷达技术并列为对地观测领域的三 大前沿技术。
激光雷达按照搭载平台的不同可以分为星载、机载和地基激光雷达。
星载激光雷达主要用于航天、科学试验等，如：
美国NASA2003年发射ICESat-1卫星上搭载的GLAS(GeoscienceLaserAltimeterSystem)、我国2007年在嫦娥一号上搭载的激光 测高仪等。
地面激光雷达则主要用于地物三维精细建模，适于小尺度应用。
机载激光雷达以无人机、直升机等为平台，高频率激光脉冲具有一定穿透性， 能够穿透茂密植被冠层，获取林下地形信息，非常适于狭长区域、植被覆盖、地 形复杂区域的三维信息获取，这为数字电网建设和线路安全巡检等提供了强有力 的技术支撑，其应用可覆盖前期的电网线路规划、勘测、设计施工，乃至后期的 数字化管理、安全运营和维护等。
1、机载激光雷达工作原理
机载激光雷达的工作方式和原理，即激光测距***向探测目标主动发射高频 率的激光脉冲，直接获取地物表面的距离、坡度、粗糙度和反射率等信息，经过 处理生成高密度的三维空间坐标，即点云。激光点云数据的每个点不仅具有x、 y平面坐标信息，还具有高程信息，即z值，同时还可从不同视角对这些点云进 行三维显示、量测，计算点云所表达目标的表面积、体积等，这也是激光雷达区 别于传统光学遥感和微波遥感数据的最大优点。
2、地物点云分类
输电线路走廊是电网的最主要部分，走廊内地形、地貌、地物(植被、建筑 等)、电塔、挂线点位置等是电网建设和管理极为关注的对象。但是一次飞行任 务获取的原始点云包括了输电线走廊内的所有地物目标，而实际应用中需要将不 同类型地物目标的激光点分离出来，即进行滤波分类。滤波即将原始点分为地面 点和非地面点，地面激光点经过插值或构网可得到走廊的数字地形模型(DEM)， 而非地面点可经过进一步处理提取各类地物点。
3、电力走廊重建
走廊三维重建也即输电线路本体建模，这是输电线路安全分析的基础。目前， 除了DEM等可自动重建外，走廊内的很多地物主要还是依赖于人工勾绘和第三方 软件，如AutoCAD、3DMax等。此处以电力线建模为例，展示该团队自动或半自 动的建模结果。
4、电力线路安全巡检
电力线走廊数字化重建后，即可得在电脑中直观立体显示电力线、电塔的位 置、与走廊地物的空间关系；结合杆塔上安装的温度、湿度、风速等监控设备传 回的数据，即可在三维数字化电网基础上进行各种电力作业分析，如预测与模拟 不同温度、风速、覆冰下弧垂变化情况，模拟树木生长情况等。
在实现海量电力线走廊激光点云数据三维渲染的同时，兼具电力走廊点云高 效自动分类功能，目前可分六类地物(电力线、电塔、地面、低植被、高植被、 建筑和道路)。电力分析模块不仅具有电力线三维重建功能，还具有对实时工况 和模拟工况的分析功能，以交跨点、危险点分析报表和电力行业横断面输出为载 体，助力电力巡检行业的数字化进程。
以上仅仅是机载激光雷达在数字电网建设与巡检中最基本的工作流程。事实 上，激光雷达在电力中的应用面非常广，如架设线路选址、砍伐树木与土方量计 算、地质灾害监测、走廊变化检测(如违章建筑、树木生长情况等)，还可以结 合地面三维激光扫描技术(TerrestrialLaserScanningtechnology,TLS)进行数 字变电站建设；融合点云和高分辨率的光学数码影像，实现输电线路走廊真三维 数字重建；结合多期点云和影像数据，通过点云滤波、空间差值，以及影像配准 和灾前灾后的差值计算，提取地形变化或者其他专题变化图，快速、直观地了解 线路上的异常情况，并采取相应应对方案。
本公开实施例的一种电力线路运维检修***的工作方法，包括：
实时获取无人机飞行过程中遇到的障碍物信息及电力输电线走廊内所有地 物信息；
规划无人机的飞行轨迹，并在飞行过程中规避障碍物；
对电力输电线走廊内所有地物信息形成点云数据，利用点云数据对电力输电 线走廊进行三维建模，进而分析出电力输电线走廊的实时工况以及模拟工况；
当电力输电线走廊的实时工况出现故障或模拟工况预测出故障，生成电力线 路故障报警信息形成检修工单，派发至相应运维工作人员终端中。
在另一实施例中，电力线路运维检修***的工作方法，还包括：
根据输电线路走廊内目标物的特征而训练完成的点云数据分类器，对点云数 据进行分类；
对分类后的点云数据进行输电线路走廊三维重建，并对重建的模型进行渲染；
通过点云滤波、空间差值，以及影像配准和灾前灾后的差值计算，提取地形 变化或者其他专题变化图，识别出解线路上的异常情况，并从数据库中查找出相 应应对方案。
本公开通过无人机+激光雷达自动完成巡检，自动确定线路故障类型，调度 相应维修人员及时维修。
上述虽然结合附图对本公开的具体实施方式进行了描述，但并非对本公开保 护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本公开的技术方案的基础上，本 领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本公开的 保护范围以内。
Claims (7)
1.一种电力线路运维检修***，其特征在于，包括无人机主体，所述无人机主体上设置有处理器和机载激光雷达；
所述机载激光雷达，被配置为：
实时获取无人机飞行过程中遇到的障碍物信息；
向探测的电力输电线走廊发射激光脉冲，直接获取电力输电线走廊内所有地物信息；
所述处理器，被配置为：
接收机载激光雷达发送来的信号；
规划无人机的飞行轨迹，并在飞行过程中规避障碍物；
对电力输电线走廊内所有地物信息形成点云数据，利用点云数据对电力输电线走廊进行三维建模，进而分析出电力输电线走廊的实时工况以及模拟工况；
当电力输电线走廊的实时工况出现故障或模拟工况预测出故障，生成电力线路故障报警信息形成检修工单，派发至相应运维工作人员终端中。
2.如权利要求1所述的电力线路运维检修***，其特征在于，在所述处理器中，基于Dubins路径的避障规划算法实现无人机的避障路径规划；所述基于Dubins路径的避障规划算法是遗传算法结合无人机的飞行性能和最小转弯半径得到的。
3.如权利要求1所述的电力线路运维检修***，其特征在于，所述处理器，包括：
点云数据分类模块，其用于根据输电线路走廊内目标物的特征而训练完成的点云数据分类器，对点云数据进行分类；
点云数据三维渲染模块，其用于对分类后的点云数据进行输电线路走廊三维重建，并对重建的模型进行渲染；
电力线模拟分析模块，其用于通过点云滤波、空间差值，以及影像配准和灾前灾后的差值计算，提取地形变化或者其他专题变化图，识别出线路上的异常情况，并从数据库中查找出相应应对方案。
4.如权利要求1所述的电力线路运维检修***，其特征在于，所述处理器还与人机交互模块相连。
5.如权利要求1所述的电力线路运维检修***，其特征在于，所述处理器还与地面基站相连，所述地面基站还用于接收运维工作人员终端反馈的检修结果并存储至相应检修工单中。
6.一种如权利要求1-5中任一项所述的电力线路运维检修***的工作方法，其特征在于，包括：
实时获取无人机飞行过程中遇到的障碍物信息及电力输电线走廊内所有地物信息；
规划无人机的飞行轨迹，并在飞行过程中规避障碍物；
对电力输电线走廊内所有地物信息形成点云数据，利用点云数据对电力输电线走廊进行三维建模，进而分析出电力输电线走廊的实时工况以及模拟工况；
当电力输电线走廊的实时工况出现故障或模拟工况预测出故障，生成电力线路故障报警信息形成检修工单，派发至相应运维工作人员终端中。
7.如权利要求6所述的电力线路运维检修***的工作方法，其特征在于，还包括：
根据输电线路走廊内目标物的特征而训练完成的点云数据分类器，对点云数据进行分类；
对分类后的点云数据进行输电线路走廊三维重建，并对重建的模型进行渲染；
通过点云滤波、空间差值，以及影像配准和灾前灾后的差值计算，提取地形变化或者其他专题变化图，识别出解线路上的异常情况，并从数据库中查找出相应应对方案。
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