人工智能在电力巡检中的应用

2021-07-09 12:58王楷郭江涛曹澍高小伟谭启昀
电子乐园·中旬刊 2021年8期
关键词:人工智能应用

王楷 郭江涛 曹澍 高小伟 谭启昀

摘要:随着信息技术的不断发展,其被应用于我们生活和工作中的方方面面,当然信息技术在无人机领域中的应用也不例外。信息技术的融入使得无人机电力巡检体系发生了很大的改变,上升到了一个更高的高度,且把无人机巡检带入到了一个新的领域。现在是信息社会,信息技术是一切发展的基础,智能检测理念随之产生。本文主要分析当前智能识别技术在无人机电力巡检过程中存在的问题以及解决对策,为行业以后的发展提供参考。

关键词:人工智能;电力巡检;应用

引言

通过集约化运维的设计、巡航作业的管理做法等为供电局的输电线路研究了新型运维管理模式,不仅提高了输电线路的效率和安全性,也促进了输电线路的数字智能化转型。在此基础上,无人机机巡作业管理系统能根据电网线路所处环境、线路负载、季节等特点,进行全天时、快响应、完备的管理功能时实现无人机自动向下管控安全高效运行的关键。

1智能识别技术在无人机电力巡检中的优势

无人机电力巡检主要是指用无人机代替人工进行远距离、复杂的大环境的电力巡检管理工作。无人机巡检是人工巡查的有效替代手段,特别是在山区、跨省、河流穿越等交通不便的地方。无人机的主要功能是代替工作人员完成脏、累、差的信息图像采集——代替工作人员直接到在“需要的地方”(预设GPS坐标点)采集“需要的信息”(如故障点)。该无人机可实时围绕目标进行360°零死角全方位图像拍摄,快速、准确地传达信息给地面工作人员,供他们对实时数据进行分析、判断、制定问题解决方案,减轻工作人员的劳动强度,提高电力检测的效率和信息安全性。提高无人机系统智能识别技术水平是我国无人机产业发展的技术追求点和目标。智能识别技术与无人机的完美结合具有广阔的技术应用前景。将智能识别技术应用到无人机电力巡检中,无疑是为无人机电力巡检提供了更加便利的技术,凭借着智能识别技术的高清摄像头、精准定位等功能,无人机在巡检过程中可以十分快速地向地面控制站传输实时报告,向地面控制站报告情况。

2智能巡检系统的主要技术

智能巡检系统是集多学科于一体的技术成果,除涉及传统的较为完善的机械、电工电子、通信、自动化等技术外,更融合图像与视频识别、红外成像、定位导航、语音识别、人工智能等前沿技术。

2.1图像识别与视频流识别

图像识别和视频流识别主要是在拍摄照片或录制视频后,对其进行去噪处理,提取特征量后通过智能算法进行对比识别,从而达到对图像及视频进行识别判断的作用。采用此技术,智能巡检系统可以对表计读数、指示灯信号进行识别,还能够识别油水系统的“跑、冒、滴、漏”现象,火灾及带电设备放电等现象。视频流识别其实质属于图像识别,是一个动态检测技术,主要对连续帧的视频图像做减法,减去相同的图像元素和余下变化的差异部分,从而检测出视频图像变化的异常信息。

2.2红外成像

在对设备进行巡检过程中,大多采用红外成像对设备温度进行检测。红外成像技术是一项应用十分广泛的成熟技术,在智能巡检设备上安装红外成像摄像头或红外成像元器件对巡检区域进行红外成像,即可测量设备表面温度。系统对红外成像进行图像去噪处理,对图像配准叠加多幅图像后,将去噪处理后的红外图像回传至数据处理中心进行处理。红外热成像设备通常分为制冷焦平面热像仪和非制冷焦平面热像仪。因焦平面探测器材料以及工艺存在缺陷,通过对成像仪制冷以提高成像精度的方法称为制冷焦平面热成像技术。随着新材料的研发和制造工艺的提升,用于红外成像焦平面阵列探测器不进行冷却即可满足成像精度要求。非制冷红外热像仪无需制冷、体积小、功耗低,是目前智能巡检系统使用的主流产品。

2.3定位技术

定轨巡检机器人按照既定轨道巡检时,巡检设备通过识别导轨位置进行定位。可自主移动机器人,定位通过预先根据巡检场所绘制的三维地图进行,在巡检移动时常采用激光无轨导航技术进行路线巡检。此外,巡检设备使用的定位技术有视觉定位、激光反射、北斗/GPS等。研发人员根据巡检机器人的具体应用场所选择相应定位技术。例如,对于500kV变电站内的重要设备,在巡检过程中为获取设备详细数据保障巡检可靠性,机器人定位可采用成本较高且需要处理大量图像数据的视觉定位技术。障碍较多场所的巡检机器人定位,则采用激光反射定位技术。该定位技术的优点在于其平行性及分辨性能优越,便于巡检机器人“越障”。

2.4声音识别

声音识别属于声学“诊断”领域技术,应用较为广泛。迁移学习是声音系统识别和应用之前领域或任务中所学知识和技能的过程,在现场环境的多种噪声混响中,挑出属于设备运行的声音,并与建立的设备正常运行时的“音库”进行比对,判断出设备运行是否正常。例如,水电站水车室,其噪声混响严重且噪音较大,为了能将异常声学信号检测出来,硬件实现指向性拾音过程,并屏蔽无关区域的噪声混响。故障导致的异常噪声通常表现有如下特征:噪声源的检测位置是固定的,即异常噪声源只在某个区域才能被监听到,在其他区域无法监听到此噪声源。

结语

在未来将会攻克一系列无人机智能巡检中存在的问题,通过在无人机电力巡检中使用网络技术、5G技术、远程超控无人机技术或者多架无人机一起进行全天候、全自主的无人机巡检工作,并且在無人机巡检工作中展开缺陷智能分析,对其中存在的问题进行解决,从而使整个无人机电力巡检工作安全进行。与此同时,要确保无人机工作中的业务规范化、作业智能化、管理人性化。对传统的无人机工作模式进行调整和改善,提高工作效率、提高工作安全性能,持续提升输电智能化运检水平和输电专业精益化管理水平,为输电巡检开创一个新的局面。

参考文献

[1]严波,林世忠,张振威,等.无人机电力巡检技术应用分析[J].自动化应用,2019(12):155-156.

[2]侯威力,俞磊,沈寅,等.无人机在城市水务管理中的智能应用[J].新型工业化,2020,10(1):122-124.

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