基于數字孿生的“5G+無人機”智能電網巡檢案例技術研究
發布時間：2021-09-29 16:14:05
5G、無人機、北斗定位、人工智能、數字孿生技術正在加快與輸電電網等工業部門深度融合，本文研究了基于數字孿生的“5G+無人機”在輸電電網的智能化應用，尤其對輸電線路巡檢的關鍵技術數字孿生技術和“5G+無人機”技術進行了設計和說明。
5G、無人機、北斗定位、人工智能、數字孿生技術正在加快與輸電電網等工業部門深度融合，本文研究了基于數字孿生的“5G+無人機”在輸電電網的智能化應用，尤其對輸電線路巡檢的關鍵技術數字孿生技術和“5G+無人機”技術進行了設計和說明。
我國電力傳輸行業工作環境復雜，通常是野外、山區、水域等。電網覆蓋區域廣泛，受氣候等環境影響也很大，以前通常是人工巡檢和檢修為主，隨著工業化、自動化、信息化的發展，利用新技術進行遠程巡檢、無人機替代巡檢逐漸推廣。結合當前的最新技術：5G切片技術、工業互聯網、北斗衛星通信、無人機、人工智能、數字孿生等進一步提高電網的自動化、智能化、虛擬化潛力巨大。
基于數字孿生的“5G+無人機”智能電網巡檢系統應用的宗旨是將5G通信、工業互聯網、人工智能、工業智能裝備無人機和數字孿生等技術與電網工作場景深度融合，突破重點在應用數字孿生技術創造一個虛擬電網環境，動態獲取巡檢路徑和問題記錄、智能化提出故障問題和應急方案以及預測預警等，本文首先給出基于數字孿生智能電網的總體架構，然后重點探究關鍵技術“5G無人機”和數字孿生在輸電線路巡檢上的設計和應用，同時展望了智能電網的應用前景，具有參考意義。
技術應用現狀
智能電網建設中的無人機輸電線路巡檢技術已經開始實施使用，有研究者使用無人機作為巡檢工具的巡線系統，并輔助GIS、北斗網格定位，同時輔助數字孿生技術或者其他三維可視化技術，但是通信傳輸是基于衛星通信或4G信號。還有研究者使用5G技術和無人機作為巡檢工具和通信傳輸渠道，但是在可視化方面采用傳統的二維或三維形式，本文采用無人機作為巡檢工具，5G作為通信傳輸渠道，同時兼容北斗定位的網格空間標準，再通過數字孿生技術進行模擬的方案。
基于“數字孿生”的“5G+無人機”輸電線路巡檢可視化
下面是總體架構圖，橫向劃分成邊緣和設備層、電網IaaS、平臺層（電網PaaS）、應用層（電網SaaS）以及工業安全防護共五部分。
圖1 基于數字孿生“5G+無人機”智能巡檢邏輯視圖
邊緣和設備層包括無人機系統，通信網絡包括智能電網5G專網、WiFi網絡、北斗衛星通信網絡，統一智能電網網關和多種異構數據采集；IaaS主要是電網云基礎設施；平臺層包括通用基礎支撐、智能電網大數據系統、電網視頻結構化和模式識別、電網數據建模和分析、電網數字孿生北斗網格空間建模、數字孿生場景平臺、電網微服務組件庫和開發支撐工具；應用層是無人機巡檢可視化管理和指揮中心和巡檢智能化場景。下面重點介紹關鍵技術5G結合無人機、數字孿生技術的設計和應用。
5G結合無人機作為巡檢工具和通信渠道
5G具有低時延（時延小于1ms）、高可靠性（可靠性在99.9999%）和廣泛連接能力，輸電線路的無人巡檢基于5G的工業互聯網建設，實現從發電設備作業區域、變電站和周圍區域、輸電線路和桿塔及其周圍區域等全覆蓋，保障實時高清4K視頻回傳，融合現有傳輸設施、無線網關、北斗高精度定位、提升輸電線路及其周圍區域的綜合感知能力。
圖2 基于“5G+無人機”輸電線路智能巡檢部署視圖
“5G+無人機”體系架構由飛行服務、無人機機庫、無人機系統、數據鏈及無人機巡檢可視化指揮中心的監管模塊五個部分共同組成。飛行服務包括根據無人機系統類型配置持有相應AOPA證的專業飛手，全天候響應巡檢飛行服務需求；無人機機庫用于無人機的作業起降、存儲、充電和維護保養場所等；無人機系統是信息采集前端設備，通過搭載視頻監控、5G模組、北斗衛星模組等載荷執行巡航、偵查、數據采集、視頻采集、AI識別追蹤等巡檢任務；數據鏈是通信運營商搭建一張覆蓋巡檢涉及的主要監管區域的5G網絡，滿足無人機聯網控制和監測數據回傳需求，滿足垂直固定翼等款式無人機的數據聯網需求，同時兼容北斗衛星網絡，并可以應用電網數字孿生北斗網格空間為從發電廠、變壓站、高空線路、桿塔以及中間各種設施的管理監管、智能巡檢業務提供無人機定期巡航偵測、數據采集及回傳、視頻采集、管控圖像AI識別等能力支撐；無人機監管模塊屬于指揮中心的集中監管部分，滿足無人機可看可管的監管要求，具備設備管理、用戶管理、飛手管理、資源調度、空域管理、程控管理、航線設計、數據管理和存儲、GIS服務等基礎業務能力，提供巡檢飛行任務編排、自主巡檢飛行、數據采集與分析、報告自動生成、巡檢故障告警、偵測反制等定制化服務，覆蓋飛行前準備、飛行中監控、飛行后處理的端到端應用場景。
數字孿生
數字孿生可以在賽博空間構建物理世界的全息映射，同步反映物理系統的實時動態。可提供兩種典型可視化場景：高仿真全要素靜態場景、數據驅動動態場景。前者通過手工建模把各工序涉及的重點設備和物料、場地使用情況搭建成高仿真靜態場景。后者可接入歷史數據、實時數據、計劃數據形成數據驅動場景，還可以對電網變電站周圍工作環境、變電設備、輸電線路和周圍設施模擬演練和復盤。可視化效果能做到云端完成渲染和多云融合，客戶端兼容多瀏覽器、多終端、多客戶端、同屏互動、支持8K高清晰畫面等。
當前基于時序數據庫的產品數字孿生海量數據動態建模技術的研究還處于初級階段，但基于場景的建模技術已經成熟應用。架空輸電線路由線路桿塔、導線、絕緣子、線路金具、拉線、桿塔基礎、接地裝置等構成，架設在地面之上。應用數字孿生技術達到的效果是降低巡線成本、提高檢查效率、降低安防風險、遠程操作安全、快速支撐決策，邏輯架構圖如下：
圖3 基于數字孿生的輸電線路智能巡檢邏輯視圖
首先在巡檢線路和方案上上利用數字孿生技術協助模擬和仿真，模擬驗證在多種天氣情況下，甚至極端氣候環境下巡檢過程的有效性；其次利用數智中臺的算法，在巡線過程中的一種基于深度學習的絕緣子檢測方法，可自動識別出航拍圖像中絕緣子并對其定位[7]，再與絕緣子的故障知識和維修知識庫進行比對，對于工作狀態進行預測或預警提示；再次通過采集在線路桿塔、桿塔基礎、拉線上的感知設備的應力參數，通過數據分析預測在災害天氣發生故障的可能性，并給出輔助決策預警，以便做到對出現的問題快速發現、快速記錄、快速處理和快速調整；再次，通過設備自診斷功能的運用，及時發現異常工作狀態，并進行應急處理，防止故障的進一步發生，形成自愈效果；再次，當需要多架次無人機進行巡檢時，為支持在同一個地點出現無人機組協同工作的情況，采用數智中臺提供的基于博弈論與強化學習的卸載策略，可以降低無人機能源消耗，提高密集計算能力的效率，同時從指揮中心的實時飛行軌跡和無人機組間的檢測信號來預測或防止發生碰撞事故的可能性。
結論
本文研究了基于數字孿生的“5G+無人機”電力設施智能巡檢關鍵技術，其中5G是連接器，工業互聯網是數據采集和傳輸的通道，數智中臺是數據處理的引擎，無人機執行數據采集和邊緣計算，而數字孿生是電網和輸電線路巡檢的監測和操作的可視化模擬，五者結合提升智能電網無人巡檢產業鏈價值。數字孿生不僅是未來精準監管和預防的重要工具，也是遠程可視化操作和運維的重要服務方式。本文應用數字孿生技術對于電網輸電線路、變電站周圍環境等情況巡檢做了設計上的嘗試，也為其他項目使用5G和北斗衛星定位、無人機和數字孿生提供了有意義的參考。
來源：MES百科
