[0001] 本发明涉及电力巡检技术领域，具体是涉及一种基于无人机的架空线设备巡检监测方法及系统。

[0002] 随着电力系统的日益复杂和分布广泛，传统的人工巡检方式已难以满足高效、精准和实时的监测需求。同时，无人机技术的兴起为架空线巡检提供了新的解决方案，无人机具有速度快、覆盖范围广、灵活性强等优点，可以迅速到达巡检区域，对架空线设备进行高空拍摄和检测。但是，无人机的续航能力有限，无人机无法在每个点位停留足够的时间进行详细的监测和拍摄，从而影响了巡检质量。因此，需要提供一种基于无人机的架空线设备巡检监测方法及系统，旨在解决或者缓解上述问题。

[0022] 为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清晰，以下结合附图及具体实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

[0023] 以下结合具体实施例对本发明的具体实现进行详细描述。

[0024] 如图1所示，本发明实施例提供了一种基于无人机的架空线设备巡检监测方法，所述方法包括以下步骤：S100，接收用户上传的无人机巡检信息，所述无人机巡检信息包括巡检极限时长
和巡检点位，每个巡检点位对应有巡检项目和巡检级别；
S200，基于物联网接收电力设备数据，所述电力设备数据包括设备编号、参数名称和参数数值；
S300，对电力设备数据进行处理，确定异常数据，对异常数据进行分析确定若干个潜在异常原因组，每个潜在异常原因组中包含多个异常原因，多个所述异常原因中有一个异常原因导致对应的异常数据；
S400，确定潜在异常原因组中属于外观异常的异常原因，确定异常位置和监测项
目；
S500，根据异常位置和监测项目对无人机巡检信息进行更新，对巡检项目进行删
减优化；
S600，接收无人机上传的异常位置图像，对异常位置图像进行判定，当确定异常位置图像存在异常时，对无人机巡检信息进行二次更新。

[0025] 本发明实施例中，当使用无人机进行巡检时，首先需要确定无人机巡检信息，所述无人机巡检信息包括巡检极限时长和若干个巡检点位，巡检极限时长反映了无人机的续航能力，每个巡检点位对应有巡检项目和巡检级别，巡检级别越高，对应的巡检项目越重要。同时，会通过物联网技术接收电力设备数据，所述电力设备数据包括设备编号、参数名称和参数数值，本发明实施例会自动对电力设备数据进行处理，当对应的数据不在合格范围内，就会被确定为异常数据，接着对异常数据进行分析确定若干个潜在异常原因组，每个潜在异常原因组中包含多个异常原因，也就是说，无法准确得到问题根源，只能得到大致范围，多个所述异常原因中有一个异常原因导致对应的异常数据；然后会确定潜在异常原因组中属于外观异常的异常原因，外观异常就可以通过无人机监测出来，这里需要提前建立外观异常库，方便对异常原因是否为外观异常进行自动判定，当属于外观异常时，根据对应的设备编号确定异常位置，并根据异常原因确定监测项目；接着会自动根据异常位置和监测项目对无人机巡检信息进行更新，对巡检项目进行删减优化，容易理解，巡检项目是例行检测的，而监测项目是用来排出故障的，对监测项目进行全方位检查，保证了巡检质量。无人机进行巡检时，会实时上传的异常位置图像，本发明实施例会调取监测项目对应的异常特征，根据异常特征对异常位置图像进行判定，当确定异常位置图像存在异常时，对无人机巡检信息进行二次更新，在无人机续航能力范围内，补充部分巡检项目进行监测，效果更佳。

[0026] 如图2所示，作为本发明一个优选的实施例，对异常数据进行分析确定潜在异常原因组的步骤，具体包括：S301，提取异常数据的特征信息，所述特征信息包括参数名称、异常幅度、变化趋势和设备编号；
S302，将特征信息输入至电力设备异常原因知识库中，输出若干个相匹配的异常
原因，若干个所述异常原因组成一个潜在异常原因组。

[0027] 本发明实施例中，事先建立有电力设备异常原因知识库，所述电力设备异常原因知识库包含大量的异常数据特征，每个异常数据特征对应有若干个可能的异常原因。为了得到潜在异常原因组，确定异常数据后，会提取异常数据的特征信息，所述特征信息包括参数名称、异常幅度、变化趋势和设备编号，然后将特征信息输入至电力设备异常原因知识库中进行匹配，就会输出若干个相匹配的异常原因，若干个所述异常原因就是一个潜在异常原因组。

[0028] 如图3所示，作为本发明一个优选的实施例，所述根据异常位置和监测项目对无人机巡检信息进行更新，对巡检项目进行删减优化的步骤，具体包括：S501，基于巡检级别对所有的巡检点位和异常位置进行排序，所述异常位置默认
为最高级别；
S502，调取每个巡检项目和监测项目对应的巡检时长，并调取无人机飞行速度；
S503，根据巡检极限时长、每个巡检项目和监测项目对应的巡检时长以及无人机
飞行速度对无人机巡检信息进行更新，部分巡检项目被删减优化。

[0029] 本发明实施例中，为了保证巡检质量，会根据巡检级别对所有的巡检点位和异常位置进行排序，所述异常位置默认为最高级别，然后调取每个巡检项目和监测项目对应的巡检时长，并调取无人机飞行速度，项目的巡检时长和无人机飞行速度是已知的，这样就可以根据巡检极限时长、每个巡检项目和监测项目对应的巡检时长以及无人机飞行速度对无人机巡检信息进行更新，使得部分巡检项目被删减优化，保证在巡检极限时长内，重要的项目都被监测。

[0030] 如图4所示，作为本发明一个优选的实施例，所述根据巡检极限时长、每个巡检项目和监测项目对应的巡检时长以及无人机飞行速度对无人机巡检信息进行更新的步骤，具体包括：S5031，根据所有监测项目的异常位置确定巡检路径，根据巡检路径、每个监测项目的巡检时长以及无人机飞行速度确定巡检总时长；
S5032，根据巡检总时长和巡检极限时长确定余值时长，按照排序在巡检路径中增加一个巡检点位，更新无人机巡检信息，重新计算巡检总时长；
S5033，重复执行上个步骤，直到巡检总时长大于巡检极限时长，上一次更新的无人机巡检信息为输出结果。

[0031] 本发明实施例中，为了确定哪些巡检点位被巡检，哪些巡检点位被删减，首先会根据所有监测项目的异常位置确定巡检路径，然后根据巡检路径、每个监测项目的巡检时长以及无人机飞行速度确定巡检总时长，接着使用巡检极限时长减去巡检总时长确定余值时长，余值时长用于巡检项目的监测，然后按照排序在巡检路径中增加一个巡检点位，更新无人机巡检信息，更新的内容包括巡检点位、巡检项目和巡检路径，并重新计算巡检总时长。然后重复执行上一个步骤，直到巡检总时长大于巡检极限时长，上一次更新的无人机巡检信息作为结果使用。

[0032] 如图5所示，作为本发明一个优选的实施例，所述对无人机巡检信息进行二次更新的步骤，具体包括：S601，调取所述异常位置图像对应的异常位置和监测项目，确定对应的潜在异常
原因组；
S602，调取由所述潜在异常原因组确定的所有监测项目，当所述监测项目尚未被
巡检时，将监测项目从无人机巡检信息中删除，对无人机巡检信息进行更新；
S603，计算更新后的巡检总时长，得到剩余总时长，基于剩余总时长对无人机巡检信息进行二次更新。

[0033] 本发明实施例中，当确定某个异常位置图像存在异常时，说明导致异常数据的根源已经被找到，此时会调取所述异常位置图像对应的异常位置和监测项目，确定对应的潜在异常原因组，调取由所述潜在异常原因组确定的所有监测项目，当某些监测项目尚未被巡检监测时，将该监测项目从无人机巡检信息中删除，对无人机巡检信息进行更新，如此，就会有时间剩余，接着，计算更新后的巡检总时长，得到剩余总时长，基于剩余总时长对无人机巡检信息进行二次更新，使得剩余续航被充分利用。

[0034] 如图6所示，作为本发明一个优选的实施例，所述基于剩余总时长对无人机巡检信息进行二次更新的步骤，具体包括：S6031，根据无人机当前位置确定剩余巡检路径，根据剩余巡检路径对未加入无人机巡检信息的巡检点位进行筛选，根据巡检级别对筛选后的巡检点位进行排序；
S6032，按照排序在剩余巡检路径中增加一个巡检点位，更新剩余巡检路径和无人机巡检信息，得到剩余巡检时长；
S6033，重复执行上个步骤，直到剩余巡检时长大于剩余总时长，上一次更新的无人机巡检信息为输出结果。

[0035] 本发明实施例中，为了使得剩余续航被充分利用，会自动根据无人机当前位置确定剩余巡检路径，根据剩余巡检路径对未加入无人机巡检信息的巡检点位进行筛选，当巡检点位与剩余巡检路径之间的路程大于距离阈值时，就会被筛除，然后根据巡检级别对筛选后的巡检点位进行排序，接着按照排序在剩余巡检路径中增加一个巡检点位，更新剩余巡检路径和无人机巡检信息，并计算得到剩余巡检时长；重复执行上个步骤，直到剩余巡检时长大于剩余总时长，那么上一次更新的无人机巡检信息为最终结果。

[0036] 如图7所示，本发明实施例还提供了一种基于无人机的架空线设备巡检监测系统，所述系统包括：巡检信息上传模块100，用于接收用户上传的无人机巡检信息，所述无人机巡检信息包括巡检极限时长和巡检点位，每个巡检点位对应有巡检项目和巡检级别；
电力设备数据模块200，用于基于物联网接收电力设备数据，所述电力设备数据包括设备编号、参数名称和参数数值；
潜在异常原因组模块300，用于对电力设备数据进行处理，确定异常数据，对异常数据进行分析确定若干个潜在异常原因组，每个潜在异常原因组中包含多个异常原因；
异常监测项目模块400，用于确定潜在异常原因组中属于外观异常的异常原因，确定异常位置和监测项目；
巡检一次更新模块500，用于根据异常位置和监测项目对无人机巡检信息进行更
新，对巡检项目进行删减优化；
巡检二次更新模块600，用于接收无人机上传的异常位置图像，对异常位置图像进行判定，当确定异常位置图像存在异常时，对无人机巡检信息进行二次更新。

[0037] 作为本发明一个优选的实施例，所述巡检一次更新模块500包括：点位位置排序单元，用于基于巡检级别对所有的巡检点位和异常位置进行排序，
所述异常位置默认为最高级别；
信息调取单元，用于调取每个巡检项目和监测项目对应的巡检时长，并调取无人
机飞行速度；
巡检项目优化单元，用于根据巡检极限时长、每个巡检项目和监测项目对应的巡
检时长以及无人机飞行速度对无人机巡检信息进行更新，部分巡检项目被删减优化。

[0038] 作为本发明一个优选的实施例，所述巡检项目优化单元包括：巡检总时长子单元，用于根据所有监测项目的异常位置确定巡检路径，根据巡检
路径、每个监测项目的巡检时长以及无人机飞行速度确定巡检总时长；
巡检点位增加子单元，用于根据巡检总时长和巡检极限时长确定余值时长，按照
排序在巡检路径中增加一个巡检点位，更新无人机巡检信息，重新计算巡检总时长；
巡检信息确定子单元，用于重复执行巡检点位增加子单元中的步骤，直到巡检总
时长大于巡检极限时长，上一次更新的无人机巡检信息为输出结果。

[0039] 作为本发明一个优选的实施例，所述巡检二次更新模块600包括：相应信息确定单元，用于调取所述异常位置图像对应的异常位置和监测项目，确
定对应的潜在异常原因组；
监测项目删除单元，用于调取由所述潜在异常原因组确定的所有监测项目，当所
述监测项目尚未被巡检时，将监测项目从无人机巡检信息中删除，对无人机巡检信息进行更新；
巡检二次更新单元，用于计算更新后的巡检总时长，得到剩余总时长，基于剩余总时长对无人机巡检信息进行二次更新。

[0040] 以上仅对本发明的较佳实施例进行了详细叙述，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

[0041] 应该理解的是，虽然本发明各实施例的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，各实施例中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

[0042] 本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器（ROM）、可编程ROM（PROM）、电可编程ROM（EPROM）、电可擦除可编程ROM（EEPROM）或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器（RAM）或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM（SRAM）、动态RAM（DRAM）、同步DRAM（SDRAM）、双数据率SDRAM（DDRSDRAM）、增强型SDRAM（ESDRAM）、同步链路（Synchlink） DRAM（SLDRAM）、存储器总线（Rambus）直接RAM（RDRAM）、直接存储器总线动态RAM（DRDRAM）、以及存储器总线动态RAM（RDRAM）等。

[0043] 本领域技术人员在考虑说明书及实施例处的公开后，将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由权利要求指出。