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基于智能大数据的野外电网无人机巡视系统研究

作者及发表信息
本研究由陈哲（广东电网潮州潮安供电局）完成，发表于《石河子科技》2023年第2期（总第267期），文章编号为1008-0899(2023)02-0049-02，中图分类号为V279+.2。

学术背景
随着中国电网规模扩大和电压等级提升，传统人工电力巡线效率低、风险高，难以满足现代电网安全运行需求。无人机巡检技术因其高效性和安全性成为重点发展方向。本研究结合预测与健康管理（Prognostics and Health Management, PHM）技术、大数据分析及军用转民用技术，旨在开发一套智能化野外电网无人机巡视系统，实现故障预测、健康管理和自主保障，提升巡检效率和应急能力。

研究流程与方法
1. 技术框架设计
系统以PHM为核心，整合无人机传感技术、物联网和大数据分析。前端搭载高清数码相机、GPS定位系统及多类传感器的无人机沿电网自主巡航，实时回传影像与数据；后端通过PHM系统分析设备状态，实现从“事后维修”到“基于状态的维修（Condition-Based Maintenance, CBM）”的转变。
- 关键创新：将传统基于传感器的诊断升级为智能系统预测，并引入健康度建模（Health Degree Modeling），将多维监控数据降维为一维健康度曲线，简化评估流程。

1. 系统功能实现

   • 健康度建模：通过数据降维整合设备监控参数（如温度、振动频率等），生成直观的健康度曲线，便于维修人员快速判断设备状态。
     
   • 多级预警机制：设置三级预警（中度、重度、故障预警），基于健康度变化频率和间隔时间定义规则，检测持续异常或周期性瞬时故障。
     
   • 异常定位：结合可视化工具分析预警期数据曲线，精准定位异常部件，缩短维修响应时间。
     

2. 实验验证
   系统在野外电网环境中测试，验证以下能力：

   • 实时监测：无人机不受地形限制，可排查地震、山洪等灾害下的线路隐患，避免人工攀爬风险。
     
   • 早期预警：成功识别设备性能下降或运行偏离问题，对突变性故障（如短路）和渐变性故障（如绝缘老化）均能提前预警。
     

主要结果
1. 维修成本优化：系统实现从单设备监测到整体智能监测的转变，为备机切换争取时间，减少信号中断，降低监控费用约30%（基于实际运维数据对比）。
2. 效率提升：无人机巡检效率较人工提升5倍以上，应急抢险响应时间缩短50%。
3. 数据支撑：积累的设备历史数据为同型号设备改进提供依据，延长设备生命周期15%-20%。

结论与价值
本研究证实，基于PHM和大数据的无人机巡视系统可显著提高野外电网巡检的效率和安全性，其核心价值在于：
- 科学价值：提出健康度建模和多级预警的标准化方法，为智能运维提供新范式。
- 应用价值：解决恶劣环境下人工巡检的局限性，推动电力行业向数字化、智能化转型。

研究亮点
1. 技术融合：首次将PHM技术与无人机巡检深度结合，实现“感知-分析-决策”闭环。
2. 方法创新：健康度建模简化复杂数据，降低运维人员技术门槛。
3. 场景适应性：系统在极端环境下（如灾害应急）表现突出，具有广泛推广潜力。

其他贡献
研究还指出，该系统可为未来设备设计提供数据支持，例如通过分析故障频发元器件优化下一代设备可靠性。参考文献中引用的深度学习缺陷检测（罗潇等，2022）和无人机航测技术（程建峰，2022）进一步佐证了技术路线的可行性。