基于云平台的输电线路运维系统及方法与流程

1.本发明涉及输电线路运维领域，尤其涉及一种基于云平台的输电线路运维系统及方法。


背景技术：

2.目前输电线路穿越复杂、偏远的地区，在长期运行过程中易受自然灾害和人为破坏，容易引发电力事故，严重威胁运检人员安全和电网正常运行。随着电网建设的快速发展，电网输电线路呈几何增加。在传统人工巡检运维体系下，运维工作量增加与人员短缺之间矛盾日益突出，该运维模式已无法满足电网建设和发展需求。无人机巡检系统出现，其巡检效益和质量较传统人工巡检有显著提高。但是，由于目前无人机智能化水平较低，其正常运行仍然依赖于飞手人为操控。
3.随着无人机使用范围的快速扩大，无人机巡检系统采集到的巡检图像信息以及无人机自身运行数据将会以指数级别增长。若采用先巡检后分析模式，必然会导致其效率降低，无形增加输电系统运维人员的工作时间。此外，缺少统一数据分析平台与管理体系，未能充分挖掘输电线路在线监测数据和无人机巡检的输电线路运维潜力，造成无法实现输电系统的态势感知与智能运维。


技术实现要素：

4.本发明实施例提供一种基于云平台的输电线路运维系统及方法，通过云平台、管通信、边缘计算和端监测之间的协同互动，对得到的巡检数据进行实时分析，实现输电线路的实现输电系统的态势感知与智能运维。
5.本技术实施例的第一方面提供了一种基于云平台的输电线路运维系统，包括与外部系统连接的云平台、管通信专网、边缘计算平台以及端监测平台；
6.其中，所述云平台包括机巡中心服务器和巡检班组管理服务器；所述机巡中心服务器用于存储和分析所述端监测平台传输过来的监测数据和巡检数据、所述边缘计算平台的输电线路缺陷隐患识别结果；所述巡检班组管理服务器用于根据所述机巡中心服务器分析结果为所述端监测平台的设备生成巡视策略；
7.所述管通信专网用于对所述监测数据、所述巡检数据和所述巡视策略进行加密传输；
8.所述边缘计算平台包括传感边缘计算模块和无人机边缘计算模块；所述传感边缘计算模块用于实现在传感器端的输电线路缺陷隐患识别；所述无人机边缘计算模块用于实现在无人机端的输电线路缺陷隐患识别；
9.所述端监测平台包括无人机、增量设备和存量设备；所述存量设备基于集成自主安全芯片接入所述边缘计算平台的智能物联网关；所述增量设备基于集成带无线通信模组的加密安全模块与所述云平台通信连接；所述端监测平台用于获取并统计增量设备和存量设备的监测数据、无人机的巡检数据，并根据所述巡视策略控制无人机的巡检动作。
10.在第一方面的一种可能的实现方式中，所述管通信专网包括电力无线专网设备和电力无线专网，所述电力无线专网设备用于对所述监测数据、所述巡检数据和所述巡视策略进行加密，所述电力无线专网用于为所述监测数据、所述巡检数据和所述巡视策略提供信息传输信道。
11.在第一方面的一种可能的实现方式中，所述传感边缘计算模块包括智能物联网关和第一边缘识别模块；所述无人机边缘计算模块包括无线路由器、边缘交换机、边缘服务器和第二边缘识别模块。
12.在第一方面的一种可能的实现方式中，所述第一边缘识别模块利用在所述智能物联网关上集成的人工智能芯片和存储的算法模型，实现在传感器端的输电线路缺陷隐患识别。
13.在第一方面的一种可能的实现方式中，所述第二边缘识别模块与所述端监测平台的无人机协同工作，实时在无人机端的识别输电线路部件与缺陷隐患，并控制所述无人机的云台自动变焦和调整角度。
14.在第一方面的一种可能的实现方式中，所述输电线路部件包括玻璃绝缘、复合绝缘子、连接金具、挂点金具、防震锤、均压环和驱鸟器；所述缺陷隐患包括绝缘子自爆、鸟巢、蜂巢、防震锤破损和开口销缺失。
15.在第一方面的一种可能的实现方式中，所述端监测平台包括无人机、增量设备和存量设备；
16.所述存量设备基于集成自主安全芯片接入所述边缘计算平台的智能物联网关；所述增量设备基于集成带无线通信模组的加密安全模块与所述云平台通信连接。
17.本技术实施例的第二方面提供了一种基于云平台的输电线路运维方法，应用于上述基于云平台的输电线路运维系统，包括：
18.所述云平台接收来自所述端监测平台的监测数据和巡检数据，并根据所述监测数据和所述巡检数据，生成各个无人机的巡视任务及任务参数；
19.所述云平台将所述各个无人机的巡视任务及任务参数整合成巡视策略，通过所述管通信专网将巡视策略加密传输至所述边缘计算平台，再由所述边缘计算平台将所述巡视策略下发至所述端平台的各个无人机中。
20.在第二方面的一种可能的实现方式中，所述各个无人机接收所述巡视策略并根据所述巡视策略执行巡视工作，在执行巡视工作时，实时向所述云平台回传巡视数据；
21.在所述各个无人机执行巡视工作后，根据所述边缘计算平台得到的输电线路缺陷隐患识别结果，所述云平台通知输电班组进行消缺，并更新设备的消缺状态。
22.在第二方面的一种可能的实现方式中，所述巡视任务包括通道巡视、精细化巡视和故障巡视；所述任务参数包括巡检作业参数、作业流程和作业范围。
23.相比于现有技术，本发明实施例提供了基于云平台的输电线路运维系统及方法，在云平台侧，运维系统实现云端控制、多厂家机型、多任务的安全高效自动驾驶巡检，在管通信侧，系统实现多种数据采集终端的数据传输、成果数据加密，在端监测侧，系统实现多种存量与增量在线监测终端智能物联化，在边缘计算平台侧，基于感边缘计算模块和无人机边缘计算模块，对得到的巡检数据进行实时分析，充分挖掘了输电线路在线监测数据和无人机巡检的输电线路运维潜力，提高了无人机协同巡检作业效率，实现了输电系统的实
时态势感知与智能运维。
附图说明
24.图1是本发明一实施例提供的一种基于云平台的输电线路运维系统的结构示意图；
25.图2是本发明一实施例提供一种基于云平台的输电线路运维方法的流程示意图。
具体实施方式
26.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作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。
27.请参照图1，本发明实施例提供了基于云平台的输电线路运维系统，所述包括与外部系统连接的云平台10、管通信专网20、边缘计算平台30以及端监测平台40。
28.其中，所述云平台10包括机巡中心服务器和巡检班组管理服务器；所述机巡中心服务器用于存储和分析所述端监测平台40传输过来的监测数据和巡检数据、所述边缘计算平台30的输电线路缺陷隐患识别结果；所述巡检班组管理服务器用于根据所述机巡中心服务器分析结果为所述端监测平台40的设备生成巡视策略。
29.所述管通信专网20用于对所述监测数据、所述巡检数据和所述巡视策略进行加密传输。
30.所述边缘计算平台30包括传感边缘计算模块和无人机边缘计算模块；所述传感边缘计算模块用于实现在传感器端的输电线路缺陷隐患识别；所述无人机边缘计算模块用于实现在无人机端的输电线路缺陷隐患识别。
31.所述端监测平台40包括无人机、增量设备和存量设备；所述存量设备基于集成自主安全芯片接入所述边缘计算平台的智能物联网关；所述增量设备基于集成带无线通信模组的加密安全模块与所述云平台通信连接；所述端监测平台40用于获取并统计增量设备和存量设备的监测数据、无人机的巡检数据，并根据所述巡视策略控制无人机的巡检动作。
32.云平台10是整个运维系统的中枢，端监测平台40的所有设备都受控于云平台10，即按照云平台10制定的运维策略执行对应得运维工作。云平台10上设有机巡中心服务器和巡检班组管理服务器。可通过机巡中心服务器对线路进行智能分析：基于传感器监测数据、无人机巡检数据、设备台账、线路运行台账等数据，通过研究事故事件分析与设备状态动态评价体系，统计、挖掘分析线路巡视工作数据，实现动态运维策略更新和巡视计划任务的智能分析决策，达到运维巡视设备的巡视任务智能决策和下发，为输电运维决策提供数据和技术支撑。所述动态运维策略是指在云平台10的巡检班组管理服务器实现远程对多机型集中控制网格化巡检及任务与机型匹配技术，结合输电运维策略与运维计划任务，对端监测平台40的各种设备下发多机型巡视任务、任务参数智能决策与匹配，按照不同的巡视类型(通道巡视、精细化巡视、故障巡视)的任务，自动针对机型划分任务确定合适的巡检作业参数、作业流程、作业范围，自动生成作业计划并通过任务信息加密远端下发，实现多机网格化智能巡检；所述巡视计划任务在云端按照不同的巡视类型(通道巡视、精细化巡视、故障
巡视)自动生成任务计划并将任务数据加密后下发，远程操控多厂家机型在多个机巢同时起飞执行任务，再加密传回不同的巡视数据，实现远程操控替代人工巡视或者人工到场干预的自动驾驶。云平台10的输电业务多维度分析功能是借助云计算虚拟化、高可靠性、高可扩展性等优势实现的，多维度分析功能包括航线规划、任务创建、数据管理、统计分析、状态检测、缺陷智能识别及自学习等功能。
33.示例性地，所述管通信专网20包括电力无线专网设备和电力无线专网，所述电力无线专网设备用于对所述监测数据、所述巡检数据和所述巡视策略进行加密，所述电力无线专网用于为所述监测数据、所述巡检数据和所述巡视策略提供信息传输信道。
34.端监测平台40的传感终端与云平台10侧通过管通信专网20实现双向身份认证与双向传输数据加解密，实现从传感终端到云平台的全链路安全加密认证，降低因在线监测遭受网络攻击的隐患风险，实现监测数据的安全传输，保障数据的可靠性。数据加密过程在电力无线专网设备中执行，在实际应用中，电力无线专网一般会采用4g电力无线专网。
35.以无人机巡检数据为例，加密包括：1)建立机巡任务及航线数据等敏感信息的加密传输策略，实现机巡任务加密下发；2)无人机设备身份认证以及飞行数据(如实时位置等)加密传输；3)飞机定位设备，内嵌安全芯片，实现飞机位置信息加密回传；4)无人机巡检结果数据传输加密方案；5)建立统一的密码管理系统，提供身份认证、密码管理等服务，实现从主站到飞行器的全链路数据加密，使人工无法获取明文信息，降低数据泄露风险，保障数据传输安全可靠。
36.示例性地，所述传感边缘计算模块包括智能物联网关和第一边缘识别模块；所述无人机边缘计算模块包括无线路由器、边缘交换机、边缘服务器和第二边缘识别模块。
37.示例性地，所述第一边缘识别模块利用在所述智能物联网关上集成的人工智能芯片和存储的算法模型，实现在传感器端的输电线路缺陷隐患识别。
38.通过对输电线路设备本体缺陷、外部隐患以及设备所在区域样本的搜集和训练，利用卷积神经网络(convolution neuralnetworks，cnn)进行特征提取，建立科学的输电线路缺陷分类体系，实现缺陷智能识别。由人工智能芯片和算法模型实现在设备端的输电线路缺陷隐患识别，可以大幅度地提升线路缺陷隐患响应速度。
39.示例性地，所述第二边缘识别模块与所述端监测平台的无人机协同工作，实时在无人机端的识别输电线路部件与缺陷隐患，并控制所述无人机的云台自动变焦和调整角度。
40.在实际应用中，无人机边缘计算模块中一般会采用4g路由器，4g路由器、交换机、服务器和第二边缘识别模块集成在边缘计算平台30的机库上，为实现巡视数据及时性识别的问题，无人机边缘计算模块还需与端监测平台40的设备块协同工作，实时识别线路部件与常见缺陷，并控制无人机云台自动变焦和调整角度，提高拍照质量，便于后期数据处理，常见缺陷可在机库端实时输出缺陷报告。根据机库与无人机通信链路情况，应用如表1所示的第二边缘识别模块的识别要求。
[0041][0042][0043]
表1机库端智能识别模块性能要求
[0044]
通过机库上的第二边缘识别模块与无人机机载端相关模块协同作业，实现目标设备和缺陷的实时识别和高质量照片数据获取，及时发现重大设备缺陷，并将巡检结果数据及时归档整理、自动生成巡检报告，最终回传到云平台10进行输电业务多维度分析，再进一步做检测确认和模型训练。
[0045]
为提高无人机协同巡检作业效率，可以在云平台10的机巡中心服务器建立并保存多机协同作业统一控制模型，制定统一飞行控制模型和接口适配标准，即为对不同机型的无人机的飞行控制、云台、相机等统一控制，实现型号的无人机控制适配和统一管理，远端控制一键起飞一键返航，实现多型无人机网格化协同巡检、统一调度管理。
[0046]
示例性地，所述输电线路部件包括玻璃绝缘、复合绝缘子、连接金具、挂点金具、防震锤、均压环和驱鸟器；所述缺陷隐患包括绝缘子自爆、鸟巢、蜂巢、防震锤破损和开口销缺失。
[0047]
示例性地，所述端监测平台40包括无人机、增量设备和存量设备。
[0048]
所述存量设备基于集成自主安全芯片接入所述边缘计算平台的智能物联网关；所述增量设备基于集成带无线通信模组的加密安全模块与所述云平台通信连接。
[0049]
传感终端包括增量设备和存量设备，端监测平台40利用多源小微传感融合能力，对存量设备进行智能物联化改造(将传感终端安装在存量设备上)。增量设备可以实现多种传感设备智能集成、控制、管理与数据上传，以降低成本、安装部署方便、增加监测覆盖率等为目标，实现在线监测装备自组网数据加密传输并通过一级一级的杆塔传输到物联网关，无信号自组网传送数据到有信号网关，一个物联网关关联n个传感终端，统一汇集数据加密上送，实现设备低功耗小型化，无信号区域的监测覆盖。所述无人机可以是不同机型的无人机的飞行控制、云台、相机。
[0050]
需要说明的是，所述增量设备基于集成带无线通信模组的加密安全模组，不需要通过智能物联网网关便能与云平台10进行通信，因此可以不考虑智能物联网网关的运行状况进行添加。
[0051]
本发明实施例提供了基于云平台的输电线路运维系统，在云平台侧，运维系统实现云端控制、多厂家机型、多任务的安全高效自动驾驶巡检，在管通信侧，系统实现多种数
据采集终端的数据传输、成果数据加密，在端监测侧，系统实现多种存量与增量在线监测终端智能物联化，在边缘计算平台侧，基于感边缘计算模块和无人机边缘计算模块，对得到的巡检数据进行实时分析，充分挖掘了输电线路在线监测数据和无人机巡检的输电线路运维潜力，提高了无人机协同巡检作业效率，实现了输电系统的实时态势感知与智能运维。
[0052]
参见图2，本技术一实施例的提供了一种基于云平台的输电线路运维方法，应用于上述基于云平台的输电线路运维系统，包括：
[0053]
s200、所述云平台接收来自所述端监测平台的监测数据和巡检数据，并根据所述监测数据和所述巡检数据，生成各个无人机的巡视任务及任务参数。
[0054]
s201、所述云平台将所述各个无人机的巡视任务及任务参数整合成巡视策略，通过所述管通信专网将巡视策略加密传输至所述边缘计算平台，再由所述边缘计算平台将所述巡视策略下发至所述端平台的各个无人机中。
[0055]
示例性地，所述各个无人机接收所述巡视策略并根据所述巡视策略执行巡视工作，在执行巡视工作时，实时向所述云平台回传巡视数据。
[0056]
在所述各个无人机执行巡视工作后，根据所述边缘计算平台得到的输电线路缺陷隐患识别结果，所述云平台通知输电班组进行消缺，并更新设备的消缺状态。
[0057]
本实施例提供的方法可对无人机巡检全过程进行管控，实现无人机巡检作业精益化建设、规范化管理，保障无人机作业合法、合规地开展，为输电巡检提供决策支撑，具体流程如下：
[0058]
1)任务前，云平台10对线路台账管理的线路台账、杆塔坐标、运维单位进行分析，筛选出飞行设备管理的飞行人员、飞行设备、电池信息，申请空域(包括空域信息和禁飞区信息)，制定巡检计划，该计划包括计划时间、任务执行线路。
[0059]
2)任务中，安排任务，该任务包括任务执行人、执行线路杆塔和执行时间，等待工作票许可，确认许可人和许可时间，开展无人机智能巡检，系统上显示飞行设备、巡检轨迹、实时视频和任务图片，最后回传数据，数据主要为巡检任务的图片。
[0060]
3)任务后，边缘计算平台30对缺陷图片、缺陷标识进行智能分析，根据缺陷列表、缺陷类型、严重等级进行缺陷定义，云平台10安排输电班组进行消缺，并更新系统设备的消缺状态。
[0061]
示例性地，所述巡视任务包括通道巡视、精细化巡视和故障巡视；所述任务参数包括巡检作业参数、作业流程和作业范围。
[0062]
本发明实施例提供了基于云平台的输电线路运维方法，在云平台侧，运维系统实现云端控制、多厂家机型、多任务的安全高效自动驾驶巡检，在管通信侧，系统实现多种数据采集终端的数据传输、成果数据加密，在端监测侧，系统实现多种存量与增量在线监测终端智能物联化，在边缘计算平台侧，基于感边缘计算模块和无人机边缘计算模块，对得到的巡检数据进行实时分析，充分挖掘了输电线路在线监测数据和无人机巡检的输电线路运维潜力，提高了无人机协同巡检作业效率，实现了输电系统的实时态势感知与智能运维。
[0063]
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。