【摘 要】电网规模扩大对高压输电线路安全稳定运行提出了更高要求，传统人工巡检效率低、风险高、工作量大，难以满足需求。文章提出一种融合人工智能、北斗定位、无人机和机器人巡检技术的智能巡检系统，介绍了其总体架构、功能模块与关键技术。实际应用表明，该系统可有效发现线路故障隐患，降低运维成本，提升巡检效率。研究成果对保障电网安全运行和提升巡检智能化水平具有重要应用和参考价值。

【关键词】高压输电线路；智能巡检；系统设计；人工智能；北斗定位；无人机巡检

引言

高压输电线路对电力稳定供应具有重要意义。随着现代电网规模需求的不断扩张，传统人工巡检的弊端日益显现——存在效率低、风险高且易受自然条件制约等问题。因此，发展智能巡检系统意义重大，不仅可以提升运维水平，还能保障电网安全[1]。本文围绕高压输电线路智能巡检系统展开研究，结合案例验证技术路径的合理性，优化系统以实现高效可靠应用。

一、高压输电线路智能巡检系统总体设计

（一）系统设计目标

本系统针对高压输电线路开展智能巡检工作，目标是提高输电线路巡检的质量与效率，降低安全风险和运维成本。通过融合先进技术，拟实现以下关键目标：实时跟踪线路状态，及时发现隐患。借助高效智能分析手段对海量数据展开智能分析，深度挖掘历史数据用以预测线路运行趋势，提前对故障风险作出预警，减少人工工作量与危险区域的作业频率，跟踪缺陷处理情况以提升运维管理水平。

（二）系统总体架构

本智能巡检系统采用云-边-端一体化架构，实现了输电线路高效智能的巡检。终端层部署多种设备，高清可见光摄像头、红外热成像仪、激光雷达等都配备于无人机上，无人机能够对线路外观缺陷展开检测，察觉温度异常情况，获取空间位置及周边环境数据。巡检机器人配置了超声传感器、高清摄像头等设备，能对环境参数进行实时监测，可检测部件内部是否存在缺陷，还能够拍摄出清晰的图像。关键位置分布着各类传感器，对线路运行状态展开全方位感知。边缘端承担本地数据的快速处理与实时响应，对原始数据开展预处理工作，目的在于降低传输量，一旦检测到故障，可迅速采取应急措施。通过大数据分析平台和机器学习算法深度分析数据，建立运行故障预测模型，为运维决策提供依据。云端作为核心部分，运用分布式存储技术存储海量数据，提供可视化管理界面，实现远程监控和管理[2]。

（三）系统功能模块设计

智能巡检系统包含数据采集、传输、处理分析和运维管控四大模块。数据采集模块中，无人机搭载激光雷达、高清摄像头和红外测温仪，获取线路三维信息，捕捉缺陷，监测温度；巡检机器人利用高清摄像头和传感器近距离监测；各类传感器分布在关键位置，收集导线、气象等数据。数据传输模块采用多种无线技术，信号佳时用4G/5G实时传输，偏远地区靠北斗短报文通信传输关键数据，断点续传可提升效率与可靠性。数据处理模块预处理原始数据、构建三维模型，识别缺陷、评估风险、预测故障。运维管控模块负责巡检任务调度、结果展示、缺陷上报与跟踪，依相关数据制订计划并优化路径，可视化展示结果，及时上报并跟踪缺陷处理进度。

二、系统关键技术

（一）人工智能识别技术

1.缺陷识别算法

高压输电线路智能巡检系统能够有效防范检测线路安全隐患、外力破坏风险等，其核心为缺陷识别算法。某省电力公司的输电线路检测人工智能模型，该模型能对大量图像数据展开学习与分析，构建起精准的特征识别模式。在复杂环境中，能够迅速且准确地判定风险缺陷。实际运行过程中加以验证，其识别准确率超过了90%，与人工巡检相比，能够在短时间内对大量图像数据进行分析处理，有效避免疏漏、误判等情况的发生，为线路的安全运行提供有力保障。

2.轻量化算法在终端设备的应用

在高压输电线路的智能巡检系统中，设备的计算和存储资源都较为有限。基于此，轻量化算法出现，它对模型结构进行优化精简，将复杂度与计算量降低，从而能够在资源受限的终端实现高效运行。在绝缘子串缺陷识别、超轻量级方向预估方面，该方法计算量大幅减少，降低幅度超过90%，且精度损失在可接受范围内。