［關(guān)鍵詞］AI ；輸配電線路；無人機(jī)巡檢；實時通信

［中圖分類號］TM75 ；V279 ［文獻(xiàn)標(biāo)志碼］A ［文章編號］2095–6487（2024）11–0072–03

1"AI技術(shù)在無人機(jī)巡檢中的應(yīng)用

在智能電網(wǎng)的發(fā)展背景下，采用人工智能技術(shù)優(yōu)化無人機(jī)巡檢操作已成為提高輸配電線路運(yùn)維效率的重要策略。特別是在實時通信方面，AI 技術(shù)的應(yīng)用極大地增強(qiáng)了無人機(jī)執(zhí)行復(fù)雜巡檢任務(wù)的能力。通過深度學(xué)習(xí)和機(jī)器視覺技術(shù)，無人機(jī)能夠?qū)崟r處理和分析巡檢過程中采集的大量圖像數(shù)據(jù)，自動識別線路缺陷和潛在風(fēng)險，如絕緣子損壞、導(dǎo)線異物掛扣等問題。，AI 技術(shù)還能優(yōu)化無人機(jī)的飛行路線，通過預(yù)測算法動態(tài)調(diào)整巡檢路線，確保覆蓋所有關(guān)鍵部位，同時減少不必要的飛行時間和能耗[1]。

2基于AI的輸配電線路無人機(jī)巡檢實時通信技術(shù)

2.1"AI驅(qū)動的圖像處理與分析技術(shù)

在基于AI 的輸配電線路無人機(jī)巡檢實時通信技術(shù)中，圖像處理與分析技術(shù)起著決定性作用，尤其是在實時監(jiān)測和故障診斷方面。利用高級機(jī)器學(xué)習(xí)算法，可以從無人機(jī)收集的圖像中準(zhǔn)確識別和定位輸配電線路的潛在隱患。文章主要探討使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks，以下簡稱“CNN”）對輸配電線路圖像進(jìn)行分析的技術(shù)。

定義圖像I作為輸入，該圖像通過無人機(jī)的高分辨率攝像頭在飛行中實時采集。圖像處理的第一步是使用卷積層對圖像進(jìn)行特征提取。卷積操作可以表示為：

式中，S為輸入特征圖中的一個小區(qū)域，P（x）為池化后的結(jié)果。此操作有助于提取更抽象的高級特征，并保持特征的空間層級[2]。

在特征提取完成后，利用全連接層將學(xué)到的特征映射到最終的分類任務(wù)中，如判斷線路是否存在缺陷。全連接層的輸出可以通過softmax函數(shù)進(jìn)行分類，公式為：

2.2無人機(jī)自主導(dǎo)航與避障系統(tǒng)

在無人機(jī)自主導(dǎo)航與避障系統(tǒng)的研究領(lǐng)域中，基于AI 的技術(shù)發(fā)展對于確保無人機(jī)在復(fù)雜環(huán)境中的高效運(yùn)行至關(guān)重要。這一系統(tǒng)集成了多種傳感器，如GPS、光流傳感器、紅外傳感器及激光雷達(dá)（LIDAR），配合高級AI 算法，實現(xiàn)了對周圍環(huán)境的精準(zhǔn)識別與實時響應(yīng)。系統(tǒng)的工作原理基于無人機(jī)通過激光雷達(dá)和紅外傳感器實時采集環(huán)境數(shù)據(jù)，通過深度學(xué)習(xí)模型預(yù)處理這些數(shù)據(jù)以構(gòu)建周邊環(huán)境的三維地圖，進(jìn)而實現(xiàn)精確的位置定位和路徑規(guī)劃。這一過程涉及復(fù)雜的算法，包括同時定位與地圖構(gòu)建（SLAM）技術(shù)，該技術(shù)能夠在無人機(jī)飛行過程中不斷更新地圖信息并修正飛行路徑。此外，避障算法則通過預(yù)測潛在障礙物的動態(tài)變化，實時調(diào)整無人機(jī)的飛行軌跡，確保安全距離并避免碰撞[3]。

2.3實時通信網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化

在基于AI的輸配電線路無人機(jī)巡檢中，實時通信網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化是確保高效數(shù)據(jù)傳輸和處理的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。此技術(shù)的核心在于通過高帶寬、低延遲的通信網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)無人機(jī)與地面控制中心之間的無縫數(shù)據(jù)交流，從而保證了巡檢數(shù)據(jù)的實時性和準(zhǔn)確性。為此，網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化主要聚焦于以下方面：①增強(qiáng)數(shù)據(jù)傳輸效率。其依賴于先進(jìn)的數(shù)據(jù)壓縮算法和高效的傳輸協(xié)議。通過實施動態(tài)自適應(yīng)流控制協(xié)議，系統(tǒng)能夠根據(jù)當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)狀況動態(tài)調(diào)整數(shù)據(jù)包的大小和傳輸速率，減少因網(wǎng)絡(luò)擁堵造成的數(shù)據(jù)延遲和丟包率。②提升網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性和安全性。采用多路復(fù)用技術(shù)，可以在多個頻道上同時傳輸數(shù)據(jù)，即使某一頻道發(fā)生故障，也能保證數(shù)據(jù)的連續(xù)性和完整性不受影響。③優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)資源的配置。其涉及網(wǎng)絡(luò)帶寬的合理分配和網(wǎng)絡(luò)接入點(diǎn)的科學(xué)設(shè)置。通過深度學(xué)習(xí)算法分析歷史通信數(shù)據(jù)，預(yù)測網(wǎng)絡(luò)負(fù)載的變化趨勢，實現(xiàn)對網(wǎng)絡(luò)資源的動態(tài)配置。

2.4數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)

在基于AI的輸配電線路無人機(jī)巡檢實時通信技術(shù)的研究中，數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)部分占據(jù)了核心地位，主要是為了確保在整個無人機(jī)巡檢過程中收集、傳輸和存儲的數(shù)據(jù)不被非法訪問、修改或泄露[4]。為此， 引入基于高級加密標(biāo)準(zhǔn)（Advanced Encryption Standard，以下簡稱“AES”）的加密算法，確保數(shù)據(jù)的安全性和完整性。AES 算法的數(shù)學(xué)公式為：

式中，M（x）為列混合步驟，其中的矩陣與狀態(tài)矩陣相乘，用于擴(kuò)散數(shù)據(jù)塊中的每一位，增強(qiáng)加密算法的安全性。這一步確保了每個輸出位都是輸入位的復(fù)雜函數(shù)，使得密碼分析更困難。

3技術(shù)應(yīng)用測試

在本次系統(tǒng)功能測試中，所使用的數(shù)據(jù)集主要來源于模擬環(huán)境下生成的實測數(shù)據(jù)，主要通過特定的試驗設(shè)置，利用配備高分辨率攝像頭和GPS定位系統(tǒng)的無人機(jī)，在模擬的城市輸配電線路環(huán)境中收集數(shù)據(jù)，這一環(huán)境設(shè)計包括了多種建筑和自然障礙，以確保數(shù)據(jù)的多樣性和試驗的應(yīng)用價值?？偣彩占降臄?shù)據(jù)包括500 張圖像和3600條傳感器數(shù)據(jù)記錄（傳感器數(shù)據(jù)每秒更新1次，持續(xù)1h）。其中，將80%的數(shù)據(jù)（400張圖像和2880條傳感器數(shù)據(jù)）用于訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型，剩余的20%（100張圖像和720條傳感器數(shù)據(jù)）則用于測試模型的性能。每一張圖像都詳細(xì)記錄了輸配電線路的視覺信息，而傳感器數(shù)據(jù)則包括無人機(jī)的GPS位置信息、飛行速度及相關(guān)的環(huán)境參數(shù)[5]。

整個測試過程被執(zhí)行了5 遍，以驗證結(jié)果的一致性和可重復(fù)性。關(guān)于測試指標(biāo)，主要關(guān)注以下幾個方面：響應(yīng)時間（測試從數(shù)據(jù)生成到系統(tǒng)響應(yīng)的延時）、準(zhǔn)確率（圖像識別系統(tǒng)識別輸配電線路問題的準(zhǔn)確性）、系統(tǒng)穩(wěn)定性（系統(tǒng)在持續(xù)運(yùn)行中的錯誤率）及數(shù)據(jù)吞吐量（系統(tǒng)每秒能處理的數(shù)據(jù)量）。這些指標(biāo)共同構(gòu)成了評估系統(tǒng)功能性的基礎(chǔ)，其中響應(yīng)時間和數(shù)據(jù)吞吐量直接關(guān)系到系統(tǒng)的效率，準(zhǔn)確率體現(xiàn)了系統(tǒng)在實際應(yīng)用中的可靠性，而系統(tǒng)穩(wěn)定性則是衡量系統(tǒng)持續(xù)運(yùn)營能力的重要指標(biāo)。

測試數(shù)據(jù)見表1。

從表1 可以看出，隨著測試組別的增加，無人機(jī)系統(tǒng)的性能在各個方面均顯示出逐步提升的趨勢。響應(yīng)時間逐步減少，說明系統(tǒng)隨著連續(xù)測試和優(yōu)化調(diào)整而增強(qiáng)了處理速度。準(zhǔn)確率也有明顯的提高，這反映了圖像處理和識別算法隨著更多數(shù)據(jù)的訓(xùn)練而趨于成熟和精確。系統(tǒng)穩(wěn)定性方面，錯誤率降低，顯示出系統(tǒng)的可靠性在持續(xù)增強(qiáng)。數(shù)據(jù)吞吐量的提升也證明了系統(tǒng)在數(shù)據(jù)處理能力方面的優(yōu)化。

4結(jié)束語

基于AI的無人機(jī)巡檢實時通信技術(shù)在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用展現(xiàn)了極高的研究和實踐價值。通過深入研究和持續(xù)優(yōu)化該技術(shù)，不僅可以顯著提升輸配電線路的監(jiān)控效率和精確度，還能在更廣泛的領(lǐng)域內(nèi)推動智能化、自動化技術(shù)的應(yīng)用，為智能電網(wǎng)的建設(shè)和能源的可持續(xù)發(fā)展作出更大貢獻(xiàn)。