CN113595239B - 一种云边端协同的变电站智能管控系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种云边端协同的变电站智能管控系统，属于通信技术领域。所述方法包括以下结构：无人机及消防机器人智能终端，采集红外图像、温度等传感数据，实现接收并执行指令、自主飞行、带电作业、消防灭火等任务；无人机大脑和机场、消防机器人大脑，接收智能终端采集的数据，进行初步的分析和处理，负责边缘AI推理执行，并将处理结果及相关数据上传给云端；无人机及消防机器人管控系统，由无人机巡检管控子系统和消防机器人管控子系统组成，汇集多个无人机、消防机器人边端信息可对多个变电站进行统一调度管理。本发明适用于多个变电站多无人机及消防机器人的统一作业管理和调度，提高智能化水平及安全可靠性。
Description
技术领域
本发明属于通信技术领域，具体涉及一种一种云边端协同的变电站智能管控系统。
背景技术
我国无人值守变电站蓬勃发展，尤其是在2020年特高压技术井喷以来，“无人化”变电智能技术正在取得突破性进展。但是，变电运维技术高度复杂，涉及多个方面，安全性要求极高，受制于多种环境和条件。随着无人机技术的不断完善，越来越多的行业开始依照自身特点量身打造适合自己的无人机，利用无人机，可以近距离全方位监视变电站运行设备的状态，弥补常规巡视监控的不足，使巡视再无“死角”，也解决了人工登高检查费用高、安全性差等问题。
变压器、换流变等大型充油设备作为我国特高压输电核心构成，是电力传输的重要载体，一旦发生火灾事故，不仅仅会造成变电站电力传输与使用的中断，影响电力供应能力，同时会造成巨大的经济损失。消防机器人可提高消防人员扑救特大恶性火灾的实战能力，减少财产损失和人员伤亡。基于变电站复杂火灾形势，我们需要研发可提升变电站消防能力的新技术、新产品、新方法，研发全场景消防机器人系列产品，提升变电站消防性能提升要求，降低电网安全运行风险。
基于上述背景和问题，为提高对不同业务场景与不同类别消防机器人、无人机实现动态、强适应性的协同管控与任务管理，对实时作业状态与作业任务进展的监视控制能力，提升无人机、消防机器人数据通信、实时监视与控制、作业任务管理、联动作业、远程管控、人机交互和调试维护等技术与功能的智能化与可靠性水平，发明一种云边端协同的变电站无人机及消防机器人智能管控系统。
发明内容
本发明的目的在于提供一种云边端协同的变电站无人机及消防机器人智能管控系统，以有效提升对多个变电站多台无人机、消防机器人在不同业务场景实现动态、强适应性的协同管控与任务管理。
为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
一种云边端协同的变电站智能管控系统，包括：智能终端、边缘节点以及智能管控系统云端；
所述智能终端为所述系统的智能感知层，用于根据云端的统一调度执行作业任务以及采集变电站信息并将信息传送到所述边缘节点；
所述边缘节点用于接收智能终端采集的数据，对数据进行初步处理与分析，负责边缘AI推理执行，并将处理结果及相关数据上传给云端；
所述云端，用于根据边缘节点上送的数据对多个变电站的智能终端进行统一调度。
进一步地，所述边缘节点还用于提供边缘应用的部署与运行环境及生命周期管理应用程序编程接口；所述智能管控系统云端用于实现对边缘应用的全生命周期管理。
进一步地，所述智能终端包括无人机，所述无人机用于采集变电站设备的红外图像；所述边缘节点基于深度学习算法，采用深度残差网络和预测网络构建的深度卷积神经网络对红外数据集进行训练，自动识别红外图像中的主体设备及其周边环境，并建立变电站设备红外测温基础数据库，构建红外图像像素点温度与数据库数据对比体系，根据对比结果进行告警。
进一步地，所述边缘节点与云端管控平台通过无线网络、4G或5G通信连接。
进一步地，所述智能终端还包括消防机器人，所述消防机器人用于根据云端的统一调度执行消防联动协同灭火。
进一步地，所述智能管控系统云端还用于对智能终端信息维护、实时状态监控、用户权限管理、智能终端的智能控制，并设计智能终端接入管控系统的数据模型、数据交互以及数据安全。
再进一步地，对智能终端进行实时状态监控获得的监视数据包括智能终端当前各执行器、传感器的状态，机器人速度、以及能源状态。
与已有技术相比，本发明的有益效果在于：
（1）本发明通过设计智能终端、边缘节点以及智能管控系统云端的架构能够实现“无人机/消防机器人-边缘智能大脑-云”为核心的体系架构，设计云边协同交互逻辑，采用微服务架构为边缘智能大脑的应用提供云端的后台服务，设计边-云交互的统一标准接口，针对无人机巡检和消防机器人作业场景设计不同的服务，将云计算分析能力和信息技术服务环境下沉到边缘智能大脑，为无人机/消防机器人提供就地实时分析、计算和决策，提升无人机终端巡检作业和消防机器人多场景作业的智能化水平。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需使用的附图作一简要说明，附图说明作为对本发明技术方案的进一步理解构成说明书的一部分，一并用于本发明技术方案的解释，并不构成对本发明技术方案的限制。
图1为本发明一种云边端协同的变电站无人机及消防机器人智能管控系统的结构图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步描述。
请参阅图1，为一种云边端协同的变电站无人机及消防机器人智能管控系统的结构图。所述系统由无人机及消防机器人智能终端架构，无人机大脑和机场、消防机器人大脑边缘架构(即边缘节点)，无人机及消防机器人管控系统云端架构三部分组成；
无人机及消防机器人智能终端为体系架构的智能感知层，利用无人机搭载红外热成像仪采集变电站变压器表面、刀闸开关、高压开关柜触头、导电母排接头等设备的红外影像，基于深度学习算法，采用深度残差网络和预测网络构建的深度卷积神经网络对红外数据集进行训练，自动识别红外图像中的主体设备及其周边环境，从而执行飞行、消防灭火等作业任务，并建立变电站设备红外测温基础数据库，构建红外图像像素点温度与数据库数据对比体系，形成智能告警模块，与无人机大脑和机场、消防机器人大脑形成边端一体化架构。
无人机大脑和机场、消防机器人大脑的边缘节点主要负责现场/终端的数据的采集，按照图像数据、视频数据、告警数据、状态数据等进行分类预处理，并将处理结果以及相关数据上传给云端，边缘节点为AI模型训练提供数据输入，负责边缘AI推理执行，执行云端下发的AI模型，并将执行结果反馈给云端，边缘节点提供边缘应用部署与运行环境及生命周期管理应用程序编程接口(API)，边缘节点提供应用/网络实例及业务编排API能力。
无人机及消防机器人管控系统为管控云端，智能大脑平台与云端管控平台通过无线网络/4G/5G通信连接，管控云端汇集多个无人机、消防机器人边端信息可对多个变电站进行统一调度，实时监控作业现场、进行消防联动，通过数据挖掘、深度学习、信息融合等方法对前期处理的海量数据进行整合分析，进行模型自动训练，大数据故障诊断；
本实施例中无人机及消防机器人管控系统是由无人机巡检管控子系统和消防机器人管控子系统构成。
无人机巡检管控子系统，根据无人机类型和相机参数及成像比例等任务实际需要对航线进行整体调整，实现航线的上下左右平移，中心轴旋转以及航线成比例放大缩小，航线调整完成后，依据巡检任务和作业机型进行安全距离检查，评估航线的安全性并及时做出调整，航线可保存本地也可上传服务器进行管理，可将航线下载到无人机进行巡检作业，实时回传巡检现场的第一视角图传及在激光点云系统中实时展示无人机飞行轨迹，实现按巡检任务，自动分析巡检采集的可见光、红外影像数据生成巡检报告，实现针对巡检工作中产生的各种数值型数据的电子化记录方式，并提供对此类数据的统计及自定义策略分析，管理记录巡检任务的整个流程，并保证无人机在变电站巡检的安全性，制定任务中断原路返航、低电量就地迫降、异常智能应急悬停等安全控制策略；
消防机器人管控子系统，是具备人工智能算法多框架接口、分布式处理及容器化的消防机器人管控平台，搭建消防机器人通信控制网络，完成多种消防机器人的无差异接入，实现机器人远程监视和控制，包括机器人各执行器、传感器、机器人速度、能源状态的状态监视，机器人的多路实时视频监视，机器人作业场景选择、路径规划、任务下发等智能控制，机器人的移动、支臂、水炮姿态等的手动控制，基于“时间-空间”规划方法及人工势场法实现多消防机器人的路径协调规划，以某一机器人静止其他机器人相对其定位或某一机器人移动其他机器人与其组成等边三角形定位的方式实现多机器人协作定位感知，根据各机器人携带传感器、速度、灵活性、计算能力、通信能力、现场距离、所处场景、是否空闲等多种状态实现多机任务协作。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质（包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等）上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备（系统）、和计算机程序产品的流程图和／或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和／或方框图中的每一流程和／或方框、以及流程图和／或方框图中的流程和／或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上结合附图对本发明的实施例进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，这些均属于本发明的保护之内。
Claims (8)
1.一种云边端协同的变电站智能管控系统，其特征在于，所述系统包括：一个或多个智能终端、边缘节点以及智能管控系统云端；
各所述智能终端为所述系统的智能感知层，用于根据智能管控系统云端的统一调度采集对应的变电站信息,并根据采集的变电站信息执行作业任务,并将变电站信息传送到所述边缘节点；
所述边缘节点用于接收智能终端采集的变电站信息，并对变电站信息进行初步处理与分析，利用初步处理与分析后的变电站信息执行边缘AI推理，并将执行结果及相关数据上传给智能管控系统云端；
所述智能管控系统云端，用于根据边缘节点上送的信息对各变电站的智能终端进行统一调度；
各所述智能终端包括无人机和1个或多个消防机器人；
各所述消防机器人用于根据云端的统一调度执行消防联动协同灭火；
所述无人机上设有相机；
所述智能管控系统云端包括无人机巡检管控子系统和消防机器人管控子系统；
所述无人机巡检管控子系统的调度内容包括：
根据无人机机型和相机参数以及预设的成像比例设置航线，并根据设置的航线使无人机巡检作业，以实现无人机平移、无人机绕中心轴旋转和/或无人机航程的等比例缩放；
根据预设的巡检任务、无人机机型、无人机的飞行轨迹和安全距离测算航线的安全性，并根据测算结果调整航线，以保证无人机作业的安全；
实时获取巡检现场的第一视角图以及无人机的飞行轨迹，根据预设的按巡检任务、巡检现场的第一视角图以及无人机的飞行轨迹，生成无人机巡检报告，并根据预设的安全控制策略和巡检报告结果，下发任务中断原路返航、低电量就地迫降或异常智能应急悬停的指令信号，以保证无人机在变电站巡检作业的安全；
所述消防机器人管控子系统的调度内容包括：
实时监控各消防机器人的状态参数；
基于“时间-空间”规划方法及人工势场法，以某一消防机器人静止其他消防机器人相对其定位，或以某一消防机器人移动其他消防机器人与其组成等边三角形定位的方式实现多个消防机器人协作定位感知，并根据消防机器人的状态参数、预设的巡检任务以及边缘节点上送的信息实现多消防机器人的路径协调规划，对消防机器人下发动作指令信号，以使消防机器人执行消防联动协同灭火。
2.根据权利要求1所述的一种云边端协同的变电站智能管控系统，其特征在于，所述边缘节点还用于提供边缘应用的部署与运行环境及生命周期管理应用程序编程接口；
所述智能管控系统云端用于实现对边缘应用的全生命周期管理。
3.根据权利要求2所述的一种云边端协同的变电站智能管控系统，其特征在于，所述云端采用微服务架构为边缘节点的边缘应用提供后台服务。
4.根据权利要求1所述的一种云边端协同的变电站智能管控系统，其特征在于，所述无人机用于采集变电站设备的红外图像；
所述边缘节点基于深度学习算法，采用深度残差网络和预测网络构建的深度卷积神经网络对红外数据集进行训练，自动识别红外图像中的主体设备及其周边环境，并建立变电站设备红外测温基础数据库，构建红外图像像素点温度与数据库数据对比体系，根据对比结果进行告警。
5.根据权利要求1所述的一种云边端协同的变电站智能管控系统，其特征在于，所述边缘节点与云端管控平台通过无线网络、4G或5G通信连接。
6.根据权利要求1所述的一种云边端协同的变电站智能管控系统，其特征在于，所述智能管控系统云端还用于对智能终端信息维护、实时状态监控、用户权限管理、智能终端的智能控制，并设计智能终端接入管控系统的数据模型、数据交互以及数据安全。
7.根据权利要求6所述的一种云边端协同的变电站智能管控系统，其特征在于，所述消防机器人管控子系统对智能终端进行实时状态监控获得的监视数据包括智能终端当前各执行器、传感器的状态，机器人速度、以及能源状态。
8.根据权利要求1所述的一种云边端协同的变电站智能管控系统，其特征在于，所述边缘节点为智能管控系统云端AI模型训练提供数据输入，负责边缘AI推理执行，执行智能管控系统云端下发的AI模型。
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