CN112611386A - 一种基于优选路线规划的变电站智能巡检方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于优选路线规划的变电站智能巡检方法，包括由巡检任务管理模块传输给机器人本体的动作指令，生成巡检任务；该巡检方法采用优选路径的计算方式，采用权重系数a_ij综合考量了不同巡检区域的路径长度、检测时间以及故障概率，因此可综合性的给出各条路径进行检测所付出的代价。由此，通过基于该权重系数对有向图内的路径按照第一步至第六步的方法进行筛选，可通过在算法中遍历各种路径，获得检测代价最小的优选路径，按照该优选路径所经过的各巡检区域的顺序相应的生成动作指令，控制所述机器人本体由一个巡检区域移动至下一巡检区域。

Description

一种基于优选路线规划的变电站智能巡检方法

本申请是申请日为：2018年12月13日，申请号为：CN201811523319.7，发明名称为：一种变电站智能巡检系统的分案申请。

技术领域

本发明涉及电力巡检领域，具体涉及一种基于优选路线规划的变电站智能巡检方法。

背景技术

目前，配电站站点数量多，日常巡检任务重，传统运行管理模式下，主要存在以下问题：

巡检人工成本高。配电站站点数量多，且分布范围广，造成巡检人员需要长时间、大范围内的穿梭；且部分站点进出程序繁琐及部分区域交通不畅，造成巡检人员大部分时间损耗在去配电站站点的过程当中，巡检效率低下。

专业技能要求高。配电站属于高压场所，部分巡检项目具有专业性，对人员的技能及经验要求较高，同时在传统巡检模式下，造成专业技能人员长时间进行低技术技能的工作，人力资源浪费严重。

巡检数据可靠性低。传统的人工巡检，对于巡检过程监控手段少，由于巡检人员或其它因素，巡检不准时、不全面，漏检、少检等状况时常发生；检测数据进过手动记录、纸面传递等途径，其准确性不可控制。

突发状况反应速度慢。传统运行管理模式下，当出现突发状况时，因为没有第一手的现场资料，故第一步需要指派人员；第二步被指派人员到现场了解情况，第三步组织维修人员到现场抢修；整个过程耗时较长，反应速度慢。

数据积累汇总难。在传统人工巡检模式下，监测数据类别少，监测数据周期较长，同时巡检数据可靠性低，无法为大数据分析和预判做好有力的数据支撑。

发明内容

本发明的目的在于针对现有技术的不足，提供一种基于优选路线规划的变电站智能巡检方法，为了解决上述技术问题，采用如下技术方案：

一种基于优选路线规划的变电站智能巡检方法，包括由巡检任务管理模块传输给机器人本体的动作指令，生成巡检任务；

所述巡检任务包含有n个巡检区域x₁,x₂,…,x_i,…,x_n，1≤i≤n。所述n个巡检区域x₁,x₂,…,x_i,…,x_n之间具有路径D_ij，i≠j，j∈[1,n]，i∈[1,n]。每一条所述路径D_ij具有一个对应的权重系数a_ij。

根据所述巡检任务生成所述动作指令的具体步骤如下：

第一步，根据所述各路径D_ij、其对应的权重系数d_ij以及其经过的巡检区域x_i，1≤i≤n，建立有向图G＝(X,A)；其中，X为有向图所包含的全部巡检区域的集合X＝{x₁,x₂,…,x_i,…,x_n}，A为有向图所包含的全部路径D_ij的权重系数的集合A＝{a_ij}，所述权重系数的集合A中的对角线元素为空；

第二步，选择距离机器人本体当前位置距离最近的巡检区域x_s作为巡检任务的起点，根据所述巡检任务的要求选择巡检区域x_e作为巡检任务的终点；初始化由所述巡检任务的起点x_s出发的动作指令所指向的终点集合E为空；计算由所述巡检任务的起点x_s出发到所述有向图G所包含的其余各巡检区域x_k所可能达到的最低权重值M[s]＝α_sk×A[s][k]，其中，A[s][k]＝a_sk为巡检区域x_s与巡检区域x_k之间路径D_sk所对应的权重系数，

为所述路径D_sk的转向系数，θ_q为巡检区域x_q至其下一巡检区域的转向角度，s≤q≤k，s∈[1,n]，k∈[1,n]；

第三步，遍历所述有向图所包含的全部巡检区域的集合X，寻找巡检区域x_r，使得由所述巡检区域x_r出发到所述有向图G所包含的其余各巡检区域所可能达到的最低权重值

记巡检区域x_r为由所述巡检任务的起点x_s出发的一条优选路径的终点；将所述巡检区域x_r添加入由所述巡检任务的起点x_s出发的动作指令所指向的终点集合E；

第四步，判断M[r]+A[r][t]是否超过

其中，σ服从泊松分布，t∈[1,n]，若超过则更新M[t]为M[t]＝M[r]+A[r][t]；否则不更新；其中，M[t]为由所述巡检任务的起点x_s出发到集合X-E上巡检区域x_t的优选路径的权重值；

第五步，重复所述第三步至第四步，直至获得由所述巡检任务的起点x_s出发到其余各巡检区域的各优选路径；

第六步，根据所述巡检任务的要求所选择所述巡检任务的终点x_e，查询更新后的终点集合E，获得终点x_e所对应的优选路径，根据该优选路径所顺序经过的各巡检区域逐一生成所述动作指令；所述动作指令使所述机器人本体按照该优选路径的顺序由一个巡检区域移动至下一巡检区域。

其中，所述每一条所述路径D_ij所对应的权重系数a_ij为预设值，该权重系数a_ij由该路径的长度l、对变电站进行检测的时间p以及该路径上所述机器人本体故障的概率γ综合确定，a_ij＝(l+p)^1+γ。

由于采用上述技术方案，具有以下有益效果：

本发明为一种基于优选路线规划的变电站智能巡检方法，该巡检系统大幅度降低巡检人工成本，提高巡检频率，提高巡检结果数据的即时性、可靠性、真实性和准确性。

上述对于优选路径的计算过程，采用权重系数a_ij综合考量了不同巡检区域的路径长度、检测时间以及故障概率，因此可综合性的给出各条路径进行检测所付出的代价。由此，通过基于该权重系数对有向图内的路径按照第一步至第六步的方法进行筛选，可通过在算法中遍历各种路径，获得检测代价最小的优选路径，按照该优选路径所经过的各巡检区域的顺序相应的生成动作指令，控制所述机器人本体由一个巡检区域移动至下一巡检区域。

附图说明

下面结合附图对本发明作进一步说明：

图1为本发明中一种基于优选路线规划的变电站智能巡检系统的框架示意图；

图2为本发明中动作控制系统的框架示意图；

图3为本发明中工作系统的框架示意图；

图4为本发明中网络通道的框架示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明了，下面通过附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。但是应该理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限制本发明的范围。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本发明的概念。

如图1所示，一种基于优选路线规划的变电站智能巡检系统，包括移动基体系统、网络通道和基站，所述移动基体系统利用所述网络通道与所述基站相连接；所述移动基体系统包括机器人本体及设置在所述机器人本体上的动作控制系统和工作系统；所述动作控制系统接收所述基站下发的动作指令，并对机器人本体进行运动控制；所述工作系统接收所述基站下发的工作指令，并驱动机器人本体对变电站进行检测，所述工作系统将检测信息通过所述网络通道传输给所述基站。

具体地，所述基站包括巡检任务管理模块、机器人本体控制模块、图像检测模块、视频检测模块、报警输出模块、数据存储模块、数据查询模块、机器人本体运行状态模块和电子地图模块；所述巡检任务管理模块与所述机器人本体控制模块相连，所述巡检任务管理模块将接收到的动作指令传输给所述机器人本体控制模块；所述机器人本体控制模块与所述动作控制系统相连，所述动作控制系统接收所述机器人本体控制模块下发的动作指令，并对机器人本体进行运动控制；所述图像服务器、视频服务器分别与所述图像检测模块、视频检测模块相连；所述图像检测模块和所述视频检测模块分别与所述报警输出模块相连；所述数据存储模块存储所述工作系统传输来的检测信息，并与所述数据查询模块相连，通过将工作系统传输的监测数据存储到数据存储模块内，收集各类检测数据，为大数据分析和预判做好有力的数据支撑；所述动作控制系统与所述机器人本体运行状态模块相连，所述电子地图模块与所述动作控制系统相连。所述工作系统包括红外热像仪、可见光摄像机、图像服务器、视频服务器、无线通信设备，所述红外热像仪、可见光摄像机、图像服务器、视频服务器分别与所述无线通信设备相连，并分别将采集到的检测信息通过所述无线通信设备传输给所述基站。可见光摄像机对变电设备外观是否异常和路线是否悬挂异物等进行视频图像检测，红外热像仪对变电站内电气设备、设备连接处和电力线路等进行红外检测，操作人员只需在基站的监控室即可实时接收红外数据、视频图像等信息进行分析处理，数据时效性高，可靠准确，当站点出现异常，及时提供实时的现场图像视频和检测数据，提高抢修效率和针对性。

具体的，上述的巡检任务管理模块传输给所述机器人本体的控制模块的所述动作指令是根据巡检任务生成的。

所述巡检任务包含有n个巡检区域x₁,x₂,…,x_i,…,x_n，1≤i≤n。所述n个巡检区域x₁,x₂,…,x_i,…,x_n之间具有路径D_ij，i≠j，j∈[1,n]，i∈[1,n]。每一条所述路径D_ij具有一个对应的权重系数a_ij。

根据所述巡检任务生成所述动作指令的具体步骤如下：

第一步，根据所述各路径D_ij、其对应的权重系数d_ij以及其经过的巡检区域x_i，1≤i≤n，建立有向图G＝(X,A)；其中，X为有向图所包含的全部巡检区域的集合X＝{x₁,x₂,…,x_i,…,x_n}，A为有向图所包含的全部路径D_ij的权重系数的集合A＝{a_ij}，所述权重系数的集合A中的对角线元素为空；

第二步，选择距离机器人本体当前位置距离最近的巡检区域x_s作为巡检任务的起点，根据所述巡检任务的要求选择巡检区域x_e作为巡检任务的终点；初始化由所述巡检任务的起点x_s出发的动作指令所指向的终点集合E为空；计算由所述巡检任务的起点x_s出发到所述有向图G所包含的其余各巡检区域x_k所可能达到的最低权重值M[s]＝α_sk×A[s][k]，其中，A[s][k]＝a_sk为巡检区域x_s与巡检区域x_k之间路径D_sk所对应的权重系数，

为所述路径D_sk的转向系数，θ_q为巡检区域x_q至其下一巡检区域的转向角度，s≤q≤k，s∈[1,n]，k∈[1,n]；

第三步，遍历所述有向图所包含的全部巡检区域的集合X，寻找巡检区域x_r，使得由所述巡检区域x_r出发到所述有向图G所包含的其余各巡检区域所可能达到的最低权重值

记巡检区域x_r为由所述巡检任务的起点x_s出发的一条优选路径的终点；将所述巡检区域x_r添加入由所述巡检任务的起点x_s出发的动作指令所指向的终点集合E；

第四步，判断M[r]+A[r][t]是否超过

其中，σ服从泊松分布，t∈[1,n]，若超过则更新M[t]为M[t]＝M[r]+A[r][t]；否则不更新；其中，M[t]为由所述巡检任务的起点x_s出发到集合X-E上巡检区域x_t的优选路径的权重值；

第五步，重复所述第三步至第四步，直至获得由所述巡检任务的起点x_s出发到其余各巡检区域的各优选路径；

第六步，根据所述巡检任务的要求所选择所述巡检任务的终点x_e，查询更新后的终点集合E，获得终点x_e所对应的优选路径，根据该优选路径所顺序经过的各巡检区域逐一生成所述动作指令；所述动作指令使所述机器人本体按照该优选路径的顺序由一个巡检区域移动至下一巡检区域。

其中，所述每一条所述路径D_ij所对应的权重系数a_ij为预设值，该权重系数a_ij由该路径的长度l、对变电站进行检测的时间p以及该路径上所述机器人本体故障的概率γ综合确定，a_ij＝(l+p)^1+γ。由此所确定的路径的权重系数会在该路径故障概率处于高水平时迅速倍增，由此，使得上述计算中该路径所对应的检测代价提高数倍。由此，可根据路径上的故障概率，使机器人本体尽可能避开该段路径进行线路规划，提高检测效率。

所述动作控制系统包括PC104主板、运动控制卡和电机驱动器，所述PC104主板与运动控制卡和电机驱动器依次相连，所述PC104主板通过所述网络通道与所述基站相连，所述PC104主板将接收到的运动指令传输给所述运动控制卡，所述运动控制卡输出相应的脉冲指令驱动所述电机驱动器运转，从而驱动所述机器人本体在巡检区域内运动。所述网络通道包括第一无线网桥和第二无线网桥；所述第一无线网桥安装在所述基站内，所述第一无线网桥为工作在AP(访问接入点)模式下的无线网桥；所述第二无线网桥安装在所述机器人本体上，所述第二无线网桥为工作在client(客户端)模式下的无线网桥；所述第一无线网桥和所述第二无线网桥相连接实现所述基站与所述移动基体系统之间的通信。网络通道作为移动基体系统和基站的数据传输通道，保证数据传输的实时性和可靠性。在具体实施例中，如果变电站比较大，则采用多网桥组网的方式，且为保证网桥之间信号通道的切换速度快，优选采用无缝漫游功能的无线网桥。

具体地，可根据需要设定巡检频率，机器人本体的运作指令下发有两种方式，一种是由运行操作人员在基站下发，另一种是由基站预先设置的巡检任务自动下发。动作控制系统接收到动作指令，机器人本体安全行驶至需要检测设备附近的停靠点，并停止移动；再根据工作系统接收到的工作指令，对需要检测设备进行精确定位，根据距离和方位对红外热像仪和可见光摄像机调焦进行红外检测和可见光检测，并将检测信息通过网络通道传输至基站；若被检测设备的实时温度超过该设备预设允许的最高运行温度，报警输出模块会立即发出警报；机器人本体在该停靠点进行多方位检测，直至该设备检测完毕后，继续检测下一个设备，直至所有巡检任务完毕后，机器人本体回到充电式进行充电。

所述机器人本体内设有电源系统，所述电源系统包括无线充电装置和蓄电池系统，所述无线充电装置与所述蓄电池系统相连，所述无线充电装置从变电站接收到的交流电整流转变为直流电并传递给所述蓄电池系统，所述蓄电池系统为所述移动基体系统提供电能。具体地，无线充电装置包括交流电电源、第一能量变换模块和能量发射模块，交流电源是通过电缆导线的形式从变电站合适的位置引出，能量变换模块将工频交流电转变为直流电，使得直流电经高频变换后逆变为高频交流电，能量发射模块包括能量发射线圈和补偿电容，发射线圈接收经变换过的高频电能，并以高频电磁场的形式发射给蓄电池系统。蓄电池系统用于接收和存储电能，蓄电池系统包括能量接收模块、第二能量变换模块和蓄电池模块，能量接收模块的接收线圈耦合感应发射线圈发出的高频电磁场形成高频交流电，第二能量变换模块利用高频整流技术将接收线圈得到的高频电能变换为直流电再经过稳压后提供给蓄电池模块，蓄电池模块优选采用由几个蓄电池构成的蓄电池组，为机器人本体的运动、动作以及个检测模块等提供能量来源。

作为优选，所述工作系统还包括电源监测系统，所述电源监测系统实时监测所述电源系统的状态并将监测信息通过网络通道传递给所述基站。具体地，电源监测系统的状态监测主要包括蓄电池模块的电量、电压、充放电电流、内阻以及蓄电池组的温度等，作为优选，电源监测系统同时还应具有对蓄电池组过充、过放、欠电压等多重保护，记录、存储电源系统的运行状态数据等功能，电源监测系统能够发现蓄电池组的缺陷，从而及时更换电池，提高电源供电的安全性和可靠性，保证机器人本体正常工作。

作为对本实施例的进一步优化，所述工作系统还增设对设备的声音和气味信息进行检测的设备(如拾音器等)，从视觉、触觉、听觉和嗅觉等各个方面对变电站进行智能巡检，进一步提高巡检质量。

另外的，通过基站远程控制移动基体系统，驱动机器人本体在巡检区域内进行巡检作业，实现全自动对变电站内设备进行巡检作业，不需要专业人员到达现场，降低巡检人工成本，同时可根据需要设定巡检频率；且管理人员可以即时远程在基站得到第一手现场资料，数据时效性高，可靠准确，当站点出现异常，及时提供实时的现场图像视频和检测数据，提高抢修效率和针对性；

通过将工作系统传输的监测数据存储到数据存储模块内，收集各类检测数据，为大数据分析和预判做好有力的数据支撑；

通过将电源系统与电源监测系统相连，时刻监测电源系统的状态，及时发现电源系统内蓄电池系统的缺陷，从而及时更换电池，提高电源供电的安全性和可靠性，保证巡检系统正常工作。

本发明一种基于优选路线规划的变电站智能巡检方法的工作原理：操作人员在基站根据检测需要设定检测路径和检测频率，动作控制系统接收到动作指令，机器人本体安全行驶至需要检测设备附近的停靠点，并停止移动；再根据工作系统接收到的工作指令，对需要检测设备进行精确定位，根据距离和方位对红外热像仪和可见光摄像机调焦进行红外检测和可见光检测，并将检测信息通过网络通道传输至基站；若被检测设备的实时温度超过该设备预设允许的最高运行温度，报警输出模块会立即发出警报；机器人本体在该停靠点进行多方位检测，直至该设备检测完毕后，继续检测下一个设备，直至所有巡检任务完毕后，机器人本体回到充电室进行充电。该巡检系统大幅度降低巡检人工成本，提高巡检频率，提高巡检结果数据的即时性、可靠性、真实性和准确性。

以上仅为本发明的具体实施例，但本发明的技术特征并不局限于此。任何以本发明为基础，为解决基本相同的技术问题，实现基本相同的技术效果，所作出地简单变化、等同替换或者修饰等，皆涵盖于本发明的保护范围之中。

Claims (1)

1.一种基于优选路线规划的变电站智能巡检方法，其特征在于：包括由巡检任务管理模块传输给机器人本体的动作指令，生成巡检任务；

所述巡检任务包含有n个巡检区域x₁,x₂,…,x_i,…,x_n，1≤i≤n；所述n个巡检区域x₁,x₂,…,x_i,…,x_n之间具有路径D_ij，i≠j，j∈[1,n]，i∈[1,n]；每一条所述路径D_ij具有一个对应的权重系数a_ij；

根据所述巡检任务生成所述动作指令的具体步骤如下：

第一步，根据所述各路径D_ij、其对应的权重系数a_ij以及其经过的巡检区域x_i，1≤i≤n，建立有向图G＝(X,A)；其中，X为有向图所包含的全部巡检区域的集合X＝[x₁,x₂,…,x_i,…,x_n}，A为有向图所包含的全部路径D_ij的权重系数的集合A＝{a_ij}，所述权重系数的集合A中的对角线元素为空；其中，a_ij为预设值，a_ij＝(l+p)^1+γ，l为该路径的长度，p为对变电站进行检测的时间，γ为该路径上所述机器人本体故障的概率；

第二步，选择距离机器人本体当前位置距离最近的巡检区域x_s作为巡检任务的起点，根据所述巡检任务的要求选择巡检区域x_e作为巡检任务的终点；初始化由所述巡检任务的起点x_s出发的动作指令所指向的终点集合E为空；计算由所述巡检任务的起点x_s出发到所述有向图G所包含的其余各巡检区域x_k所可能达到的最低权重值M[s]＝α_sk×A[s][k]，其中，A[s][k]＝a_sk为巡检区域x_s与巡检区域x_k之间路径D_sk所对应的权重系数，

为所述路径D_sk的转向系数，θ_q为巡检区域x_q至其下一巡检区域的转向角度，s≤q≤k，s∈[1,n]，k∈[1,n]；

第三步，遍历所述有向图所包含的全部巡检区域的集合X，寻找巡检区域x_r，使得由所述巡检区域x_r出发到所述有向图G所包含的其余各巡检区域所可能达到的最低权重值M[r]＝min{|M[s]-cosθ_r||x_s∈X-E}，记巡检区域x_r为由所述巡检任务的起点x_s出发的一条优选路径的终点；将所述巡检区域x_r添加入由所述巡检任务的起点x_s出发的动作指令所指向的终点集合E；

第四步，判断M[r]+A[r][t]是否超过max{|M[t]-σ|}，其中，σ服从泊松分布，t∈[1,n]，若超过则更新M[t]为M[t]＝M[r]+A[r][t]；否则不更新；其中，M[t]为由所述巡检任务的起点x_s出发到集合X-E上巡检区域x_t的优选路径的权重值；

第五步，重复所述第三步至第四步，直至获得由所述巡检任务的起点x_s出发到其余各巡检区域的各优选路径；

第六步，根据所述巡检任务的要求所选择所述巡检任务的终点x_e，查询更新后的终点集合E，获得终点x_e所对应的优选路径，根据该优选路径所顺序经过的各巡检区域逐一生成所述动作指令；所述动作指令使所述机器人本体按照该优选路径的顺序由一个巡检区域移动至下一巡检区域。

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