自动巡检

智能巡检系统对变电站设备工作状态自动巡检过程中，可以识别变电设备的外观状态，但是采用二维图像识别技术无法精确识别变电设备的精细状态，因而不能完全达到智能电网无人化巡检的要求。 深圳供电局结合3D扫描技术以及机器人自动巡检技术，开发了一种基于智能巡检机器人搭载高精度三维激光扫描仪对变电设备进行识别的系统。巡检机器人在巡检过程中，自动监测变电设备形变、位移、位置状态的巡检系统。本文以隔离开关为例，介绍机器人将模板点云和巡检点云数据进行匹配识别、最终精确识别刀闸合闸位置的过程。 本系统识别速度快，应用范围广，具有很大的推广价值。

一 自动驾驶的刚需定义 二 南方电网实施现状 三 若干技术方向思考

广东电网机巡作业的总体工作背景及配网机巡的工作技术路线，深入解析了目前取得的重要突破与研究进展情况，详细阐述了相关技术成果如何大幅度提高电网运维的精准度和效率，并对配电机巡新技术进行了展望。

基于电力巡检机器人的变电站自动巡检技术能够快速找到故障区域，提升巡检效果。然而由于机器人终端的计算资源和能量有限，如何实时高效地处理巡检机器人采集的图像信息等以实现快速巡检是一个待解决的挑战。考虑到同时存在多个机器人终端将计算任务卸载给多个边缘计算供应商(edge computing provider，ECP)，文章提出了基于VCG(Vickrey-Clarke-Groves)拍卖机制的计算任务卸载方案以降低任务处理时延并最大化ECP收益。首先，建立了多个终端向多个ECP进行任务卸载的异构网络模型。考虑到真实任务场景中任务可能是可以拆分的，将子任务以有向无环图(directed acyclic graph，DAG)的形式进行建模，并提出了考虑通信和计算资源时延的计算任务卸载算法。该算法考虑了每个ECP的收益，并通过VCG拍卖机制设计拍卖算法以保证该算法的真实性和有效性。最后，仿真证明该算法的性能能够迅速逼近最优卸载决策。

广东电网在输变配电专业无人机自动巡检技术得到大规模推广应用的基础之上，进一步探索建设机巢及输变配联合巡检网络，建立了涵盖平台建设、机巢部署选点等系列技术规范，形成了以平原地区固定布点自动充换电机巢和山区地区“固定简易机库+车载移动机库”部署、“保安+司机”低成本换电等模式，初步取得“操作远程化、巡视无人化”的试点成效。

随着电力企业信息化的发展，业务与信息系统融合日益紧密，对这些系统及服务器的监测巡检与管理变得至关重要。采用传统的人工巡检并记录的方式已经不能满足时间效率的需求。为了解决信息系统人工巡检的费时、重复性操作问题，文章利用爬虫、自动化办公和IT运维自动化技术建立一套信息管理系统自动巡检平台，可自动实现各巡检指标的抓取、判别、显示、存储、统计、预警与巡检报告的制作，使信息系统巡检工作由被动式转向主动式运维、由人工操作转向自动操作，进而大幅提升信息运维工作效率。

本视频介绍了智能运维的背景、网省公司智能技术应用路线、广东电网自动驾驶技术研究历程、输电线路高精度建模技术、自动驾驶现场操作流程、自动驾驶全面推广的瓶颈。

针对风力电站无人机自动巡检之前需要操作人员将3个风机叶片的位置调整呈“Y”字型,操作麻烦且费时低效的问题,文章提出了一种基于风机建模的风力电站无人机航迹点规划策略。首先通过拍摄制动状态下风机的主视图和俯视图,经图像处理估算出风机的航向角和风机叶片的旋转角,再结合已知风机的尺寸参数和相关经度、纬度、海拔高度坐标,以轮毂中心为原点建立相关4个坐标系并定义转换矩阵,并考虑航迹点到风机叶片的安全避障距离,经过坐标系转换计算出无人机针对该风机巡检的12个航迹点的经度、纬度、海拔高度坐标、云台旋转角度等航迹信息。无人机实地飞行结果表明,该航迹点规划策略能获取准确的自主飞行规划路径,对风机制动后的3个叶片角度无要求,可以大幅提高无人机对风机巡检的效率。

输电线路日常巡检是保证电网安全运行和可靠供电的重要保障。近十年我国电网规模增长近一倍，电网规模快速增长与运检人员配置不足的矛盾日益突出。传统的人工巡检方式劳动强度大、危险性高，巡检效率和质量难以保障，无法满足现代电网智能运维需求，应用机器人实现输电线路自动巡检的需求日益迫切。

随着电网负荷的快速增长，输电设备体量逐年增加，输电专业推行线路“直升机+无人机+人工协同”巡检模 式，但目前无人机巡检还停留在人工操控的阶段，无法全面提升输电巡检效率。而基于RTK定位技术的输电线路无人机自 动巡检技术能够能有效发现设备本体问题，本文拟对无人机自主飞行的控制设计和应用进行分析研究，得出无人机自动 飞行巡检的可操作方式，为无人机在输电巡检领域的全面应用提供参考。