输配电线路固定翼无人机隐患前端识别系统研究及应用

摘要

伴随智能电网建设的持续深入，输配电线路的平稳安全运行面临日趋严峻的挑战，传统人工巡检模式效能欠佳、风险较大、覆盖范围受限，无法契合现代电力系统精细化运维的要求。文章聚焦于输配电线路巡检过程中存在的隐患识别困境，开展探究并设计出一种基于固定翼无人机的前端隐患识别系统。该系统借助整合高清摄像、红外热成像、激光雷达等传感器，融合边缘计算以及深度学习算法，做到了对线路设备缺陷、通道环境异常等隐患的实时、精准判别与定位。实际应用验证，该系统明显增进了巡检效率与隐患发现比例，减少了运维开支，为输配电线路的智能巡检给出了有效的技术解决办法。