1.本发明属于台风监测技术领域，特别涉及一种基于台风监测系统的无人机风灾后输电线路自主勘测方法。
背景技术：2.台风过境时，台风对电网的危害主要表现为塔(杆)断线、风偏故障和飘挂物放电等，而电力设备因台风至损具有损失范围大、破坏力极强、永久性故障比高等缺点。
3.台风过境面积往往比较大，当前主流电力线路台风预警系统仅能够监测到台风过境时所受台风影响到的电力架空线路的部分面积、位置以及实时的风速、雨量等信息，但未能够查看现场具体受损情况，进而未能够直接为抢修运维人员提供即时信息，而长航时固定翼无人机则能够弥补此类短板，因此，需要一种基于台风监测系统的无人机风灾后输电线路自主勘测方法。
技术实现要素：4.本发明的目的在于提供一种基于台风监测系统的无人机风灾后输电线路自主勘测方法，从而克服了现在未能即时查看台风过境时所受台风影响到的电力架空线路情况的缺陷。
5.为实现上述目的，本发明提供了一种基于台风监测系统的无人机风灾后输电线路自主勘测方法，包括以下步骤：
6.输电线路台风预警平台接收到台风过境的预警信息后，根据所述预警信息中的地理位置智能调用所述地理位置信息附近的无人机；
7.被调用的无人机自动接收调度信息并自启动风灾差异化勘灾模式进行勘察，并将勘察的结果返回远程指挥中心；
8.其中，所述无人机在勘察的过程中实时探测网络信号是否覆盖飞行范围，当探测不到网络信号时，则将勘察的结果自动存储于机身内，当探测到网络信号时，则及时或实时将勘察的结果传送至远程指挥中心。
9.优选地，所述预警信息包括：监测到台风过境的设备坐标、台风过境受灾的区域信息。
10.优选地，所述勘察的结果包括：台风过境后输电线路的全貌、识别杆塔倾斜以及识别导线断线。
11.优选地，所述无人机采用固定翼无人机。
12.优选地，还包括：所述远程指挥中心根据勘察的结果更新输电线路台风预警平台中的监测图像。
13.优选地，还包括：所述远程指挥中心根据无人机探测的网络信号的结果以列表的形式进行显示。
14.优选地，所述风灾差异化勘灾模式包括：
15.s21、设置常态化巡检，得到基础巡检航线和常态化巡检航线；
16.s22、定时接收调度信息中的监测到台风过境信息的信息，判断是第n次接收到调度信息中的监测到台风过境信息，当n＝1时，则为第一次接收到调度信息中的监测到台风过境的设备坐标以及台风过境受灾的区域信息，则进入步骤s23，反之进入s25；
17.s23、根据所述台风过境的设备坐标以及台风过境受灾的区域判断台风过境的区域是否属于常态化巡检任务中的巡检区域重合，若是，则直接根据重合的巡检区域的常态化巡检航线进行巡检探测，且在调用最靠近常态化巡检航线的起始点的无人机进行巡检；反之，进入下一步骤s24进行重新设置；
18.s24、将台风过境的区域对应的所有小巡检区域进行拼接形成初次待巡检区域，将初次待巡检区域沿线缆的方向进行拼接，将形成初次待巡检航线，并调用最靠近待巡检航线的起始点的无人机进行巡检；
19.s25、将第n次接收到调度信息中的监测到台风过境区域与第n-1次接收到调度信息中的监测到台风过境区域进行相减，得到新的待巡检区域，将新的待巡检区域，进行智能调用相应的无人机；
20.s26、重复步骤s22-s25实现无人机风灾后所有输电线路自主勘测。
21.优选地，智能调用采用分阶段贪心规划算法进行调用。
22.与现有的技术相比，本发明具有如下有益效果：
23.1.本发明所提供的基于台风监测系统的无人机风灾后输电线路自主勘测方法，输电线路台风预警平台接收到台风过境的预警信息后，根据所述预警信息中的地理位置智能调用所述地理位置信息附近的无人机；被调用的无人机自动接收调度信息并自启动风灾差异化勘灾模式进行勘察，并将勘察的结果返回远程指挥中心；无人机在勘察的过程中实时探测网络信号是否覆盖飞行范围，当探测不到网络信号时，则将勘察的结果自动存储于机身内，当探测到网络信号时，则及时或实时将勘察的结果传送至远程指挥中心。即本发明通过台风过境时的信息智能调动无人机进行勘察，减少人为参与，大幅提高灾害应急响应效率。
24.2.本发明中远程指挥中心根据勘察的结果更新输电线路台风预警平台中的监测图像，实现无人机系统和输电线路台风预警平台的联动，进行实时监测。
25.3.本发明所采用的风灾差异化勘灾模式，能够自动规划探测轨迹，能够提高灾害应急响应效率。
26.4.本发明智能调用采用分阶段贪心规划算法进行调用无人机，通过分阶段贪心规划算法能够更高效的对无人机进行分配。
附图说明
27.为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一个实施例，对于本领域普通技术人员来说，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
28.图1是本发明的基于台风监测系统的无人机风灾后输电线路自主勘测方法的流程图；
29.图2是本发明的远程中心显示的监测图像
30.图3是本发明的视频拼接示例。
具体实施方式
31.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
32.实施例1
33.如图1所示，基于台风监测系统的无人机风灾后输电线路自主勘测方法包括以下步骤：
34.s1、输电线路台风预警平台接收到台风过境的预警信息后，根据所述预警信息中的地理位置智能调用所述地理位置信息附近的无人机；
35.所述预警信息包括：监测到台风过境的设备坐标、台风过境受灾的区域信息；
36.s2、被调用的无人机自动接收调度信息并自启动风灾差异化勘灾模式进行勘察，并将勘察的结果返回远程指挥中心；
37.其中，所述无人机在勘察的过程中实时探测网络信号是否覆盖飞行范围，当探测不到网络信号时，则将勘察的结果自动存储于机身内，当探测到网络信号时，则及时或实时将勘察的结果传送至远程指挥中心。
38.所述勘察的结果包括：台风过境后输电线路的全貌、识别杆塔倾斜以及识别导线断线。
39.s3、所述远程指挥中心根据勘察的结果更新输电线路台风预警平台中的监测图像(地图)，实现实时监测，保证监测数据的准确性。所述远程指挥中心根据无人机探测的网络信号的结果以列表的形式进行显示，如图2所示。
40.其中，无人机在勘察的时候对应勘察以及飞行轨迹应当采取在输电杆塔走廊半径500米的视野范围；所述无人机采用固定翼无人机。具体的，固定翼无人机采用cw-25垂直起降固定翼无人机，该型号的无人机能够执行大面积任务范围，且具有航时长、速度快、载荷大、结构稳定、可靠性高等特点。
41.具体的，步骤s2中，所述风灾差异化勘灾模式包括：
42.s21、设置常态化巡检，得到基础巡检航线和常态化巡检航线，具体包括：
43.s221、根据杆塔位置划分为小巡检区域，将杆塔沿着线缆形成基础巡检航线；
44.s222、使用者可以根据常态化巡检任务，选择需要巡检区域，该巡检区域则通过多个小巡检区域沿线缆的方向进行拼接，形成常态化巡检航线。
45.s22、定时接收调度信息中的监测到台风过境信息的信息，判断是第n次接收到调度信息中的监测到台风过境信息，当n＝1时，则为第一次接收到调度信息中的监测到台风过境的设备坐标以及台风过境受灾的区域信息，则进入步骤s23，反之进入s25；
46.s23、根据所述台风过境的设备坐标以及台风过境受灾的区域判断台风过境的区域是否属于常态化巡检任务中的巡检区域重合，若是，则直接根据重合的巡检区域的常态化巡检航线进行巡检探测，且在调用最靠近常态化巡检航线的起始点的无人机进行巡检；反之，进入下一步骤s24进行重新设置；
47.s24、将台风过境的区域对应的所有小巡检区域进行拼接形成初次待巡检区域，将初次待巡检区域沿线缆的方向进行拼接，将形成初次待巡检航线，并调用最靠近待巡检航线的起始点的无人机进行巡检；
48.s25、将第n次接收到调度信息中的监测到台风过境区域与第n-1次接收到调度信息中的监测到台风过境区域进行相减，得到新的待巡检区域，将新的待巡检区域，进行智能调用相应的无人机；
49.s26、重复步骤s22-s25实现无人机风灾后所有输电线路自主勘测。
50.在步骤s22-s26中，无人机在巡检探测的过程中，实时将拍摄的画面进行正拼接，传送给手持终端或远程中心，手持终端或远程中心将拼接的正摄影像数据在输电线路台风预警平台的地图上叠加显示；其中，拼接包括视频拼接或视脚印拼接，如图3所示；无人机在巡检探测的过程中，通过ai检测实时识别拍摄画面中杆塔和线缆，并将实时识别拍摄画面中杆塔和线缆与标准杆塔和线缆进行对比，判断杆塔和线缆是否处于异常状态，异常状态包括：断杆、倒杆、杆塔或线缆上有飘挂物等，且实时将处于异常状态的杆塔和线缆进行识别提醒，并根据杆塔或线缆的异常状态进行严重等级划分，根据严重的程度进行定点探测；其中，严重等级划分为：无异常，异常小，异常严重，异常非常严重，将所有识别的结果进行自动存储。
51.此外，还可以对遭遇损失严重的区域或杆塔进行单独设置勘测，即还包括：
52.s27、手持终端或远程中心根据拍摄中的杆塔或线缆的异常状态进行严重等级划分，根据严重的程度进行定点探测，探测到的画面能够叠加在输电线路台风预警平台的地图上或单独显示等。
53.具体的，当异常状态处于异常严重或异常非常严重时，获取属于异常状态的区域坐标信息，获取待机状态的无人机信息，优先调用属于异常状态的区域坐标附近的无人机，且需要根据无人机的待机位置与属于异常状态的区域坐标计算飞行距离，判断属于异常状态的区域坐标附近的无人机是否能完整进行飞行。而且，在进行定点探测时，需要360
°
全景拍摄临近目标点的区域情况，并至少采集两个姿态的角度。
54.在步骤s22-s27中，智能调用采用分阶段贪心规划算法进行调用，无人机巡检探测的路径的设计采用贪心算法进行优化。
55.此外，在无人机巡检探测中，无人机可以根据基于深度q学习的无人机环境感知与自主避障方法进行自助避障。
56.前述对本发明的具体示例性实施方案的描述是为了说明和例证的目的，这些描述并非想将本发明限定为所公开的精确形式，并且很显然，根据上述教导，可以进行很多改变和变化，尽管已经示出和描述了本发明的实施例，但本具体实施例仅仅是对本发明的解释，其并不是对发明的限制，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合，对示例性实施例进行选择和描述的目的在于解释本发明的特定原理及其实际应用，从而使得本领域的技术人员能够在阅读完本说明书后可在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下，可以根据需要对实施例做出没有创造性贡献的修改、替换、变型以及各种不同的选择和改变，但只要在本发明的权利要求范围内都受到专利法的保护。
技术特征：1.基于台风监测系统的无人机风灾后输电线路自主勘测方法，其特征在于，包括以下步骤：输电线路台风预警平台接收到台风过境的预警信息后，根据所述预警信息中的地理位置智能调用所述地理位置信息附近的无人机；被调用的无人机自动接收调度信息并自启动风灾差异化勘灾模式进行勘察，并将勘察的结果返回远程指挥中心；其中，所述无人机在勘察的过程中实时探测网络信号是否覆盖飞行范围，当探测不到网络信号时，则将勘察的结果自动存储于机身内，当探测到网络信号时，则及时或实时将勘察的结果传送至远程指挥中心。2.根据权利要求1所述的基于台风监测系统的无人机风灾后输电线路自主勘测方法，其特征在于，所述预警信息包括：监测到台风过境的设备坐标、台风过境受灾的区域信息。3.根据权利要求1所述的基于台风监测系统的无人机风灾后输电线路自主勘测方法，其特征在于，所述勘察的结果包括：台风过境后输电线路的全貌、识别杆塔倾斜以及识别导线断线。4.根据权利要求1所述的基于台风监测系统的无人机风灾后输电线路自主勘测方法，其特征在于，所述无人机采用固定翼无人机。5.根据权利要求1所述的基于台风监测系统的无人机风灾后输电线路自主勘测方法，其特征在于，还包括：所述远程指挥中心根据勘察的结果更新输电线路台风预警平台中的监测图像。6.根据权利要求1所述的基于台风监测系统的无人机风灾后输电线路自主勘测方法，其特征在于，还包括：所述远程指挥中心根据无人机探测的网络信号的结果以列表的形式进行显示。7.根据权利要求1所述的基于台风监测系统的无人机风灾后输电线路自主勘测方法，其特征在于，所述风灾差异化勘灾模式包括：s21、设置常态化巡检，得到基础巡检航线和常态化巡检航线；s22、定时接收调度信息中的监测到台风过境信息的信息，判断是第n次接收到调度信息中的监测到台风过境信息，当n=1时，则为第一次接收到调度信息中的监测到台风过境的设备坐标以及台风过境受灾的区域信息，则进入步骤s23，反之进入s25；s23、根据所述台风过境的设备坐标以及台风过境受灾的区域判断台风过境的区域是否属于常态化巡检任务中的巡检区域重合，若是，则直接根据重合的巡检区域的常态化巡检航线进行巡检探测，且在调用最靠近常态化巡检航线的起始点的无人机进行巡检；反之，进入下一步骤s24进行重新设置；s24、将台风过境的区域对应的所有小巡检区域进行拼接形成初次待巡检区域，将初次待巡检区域沿线缆的方向进行拼接，将形成初次待巡检航线，并调用最靠近待巡检航线的起始点的无人机进行巡检；s25、将第n次接收到调度信息中的监测到台风过境区域与第n-1次接收到调度信息中的监测到台风过境区域进行相减，得到新的待巡检区域，将新的待巡检区域，进行智能调用相应的无人机；s26、重复步骤s22-s25实现无人机风灾后所有输电线路自主勘测。
8.根据权利要求7所述的基于台风监测系统的无人机风灾后输电线路自主勘测方法，其特征在于，智能调用采用分阶段贪心规划算法进行调用。
技术总结本发明涉及台风监测领域，具体公开了一种基于台风监测系统的无人机风灾后输电线路自主勘测方法，输电线路台风预警平台接收到台风过境的预警信息后，根据所述预警信息中的地理位置智能调用所述地理位置信息附近的无人机；被调用的无人机自动接收调度信息并自启动风灾差异化勘灾模式进行勘察，并将勘察的结果返回远程指挥中心；无人机在勘察的过程中实时探测网络信号是否覆盖飞行范围，当探测不到网络信号时，则将勘察的结果自动存储于机身内，当探测到网络信号时，则及时或实时将勘察的结果传送至远程指挥中心。本发明通过台风过境时的信息智能调动无人机进行勘察，减少人为参与，大幅提高灾害应急响应效率。大幅提高灾害应急响应效率。大幅提高灾害应急响应效率。
技术研发人员：崔志美 徐文平 黄志都 张炜 张玉波 唐捷 冯玉斌 宾冬梅 凌颖
受保护的技术使用者：广西电网有限责任公司电力科学研究院
技术研发日：2022.06.24
技术公布日：2022/11/1
