变电站智能巡检机器人在运维工作中的应用
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摘要：变电站智能巡检机器人是机电一体化、导航定位技术、图像识别技术、多传感器融合等技术的产物，其相关技术的开发和创新是电力发展的基础，机器人巡检是未来变电站巡检的必然趋势。本文主要对变电站智能巡检机器人在运维工作中的应用进行了分析研究。
关键词：变电站;巡检机器人;具体应用
引言
将巡检技术有效应用于高压变电站中，大幅度降低人员的实际工作压力，减少了各种基于人工失误出现的各种问题发生的可能性。国家经济不断发展中，社会各领域对电力的需求越来越大，提升电力系统的运行安全及稳定性开始变的越来越重要，基于此，有必要提升高压变电站巡检工作的质量，重视应用相关的各种现代化科学技术，有助于促进我国电力事业的发展。
1智能机器人应用于变电站的现状
1.1数据读取问题
应用于变电站的机器人普遍都装着变焦的高清摄像头，对于某些因高度过高而无法监测的表计，机器人也能通过摄像头变焦来实现数据的读取。按功能的设计来说，机器人在读取数据方面发挥的作用远远大于人工巡视，传统的人工巡视只能采取望远镜这类的辅助工具进行观测数据，而机器人的使用，大大降低了数据的误差。但是由于光照条件、雨雾天气及机器人摄像头的清晰度等原因，在很多情况下机器人也不能很好的发挥优势。
1.2行进及续航问题
一般来说，应用于变电站的机器人在工作时，相关运维人员都会为其设定的路线清理或移除障碍物，但偶尔也会出现一些特殊情况：比如有施工作业围闭情况、站内植物的生长，随着植物的生长，其枝干慢慢延伸至机器人导航及行进的路线上，使机器人无法前进，便会始终保持开机状态，等待前进信号，直至耗尽电量自动关机，运维人员发现后还要手动将机器人运往充电地点，不仅费时费力，還没办法按时完成预定的计划工作。对于机器人的续航问题，目前变电站使用的机器人一般续航能力大约在7小时左右，对于220kV及以上电压等级的变电站而言，机器人完成一次完整的全站巡视任务至少需要10小时以上，而一个500kV变电站的机器人巡视时间至少在16小时以上，机器人的续航能力还无法满足或完全代替目前变电站的人工巡视周期。
1.3数据处理问题
就目前情况而言，机器人在变电站的使用仅仅取代了部分的人工作业，机器人只通过摄像机、红外测温仪等工具进行数据的收集并加以简单的分析，且目前数据识别、分析的正确率还存在一定的误差，而目前对于变电站智能化的要求远不止如此。
1.4使用方法单一
运维人员在对某些故障问题进行处理时，通常会采用人力监测，不能很好的利用机器人的功能，只把机器人作为日常监测、收集数据的单一性工具。
2高压变电巡检机器人智能技术
2.1行走机构
应用于变电站移动巡检机器人的行走机构主要可以分为3类：轮式行走机构、履带式机构和固定轨道式机构。其中轮式机构在变电站巡检机器人的使用中最为广泛。
2.1.1轮式行走机构
轮式行走机构的移动性、灵活性较强。具有在狭小空间范围内的行走、转向的能力。现有的轮式移动机器人主要分为两轮和四轮驱动。相较于两轮驱动，四轮驱动的稳定性、驱动能力和转弯灵活性优于两驱设计。但其机械结构相对复杂且需要较大的设计空间。轮式移动机构的移动依赖于变电站内相对平坦的地面，对于变电站内颠簸不平整的石子路面的适应性低，巡检效率会受到一定程度的影响。
2.1.2履带式行走机构
对复杂路况的适应性强，具有一定的翻越障碍、爬坡能力。但其机械结构复杂，体积较大，灵活性低，不适用于变电站内狭窄路面通行。
2.1.3固定轨道式机构
机器人通过固定轨道的方式进行移动。这种移动方式确保了机器人可以在预先设定的检测路径上通行，并且移动精度较高，易于控制。但是单一的导轨路径限制了机器人巡检的灵活性。此种轨道式移动机器人目前主要应用于变电站室内屏柜的检测。
2.2导航技术
2.2.1磁轨导航
磁轨导航系统具有良好的稳定性，它很少会受到外界环境因素的影响。按照预设的运行轨迹将磁性材料预埋在地下，机器人通过传感器探测磁力块信息，不断监测行进间偏移的位置。行进间通过射频识别（Radio FrequencyIdentificationDevices，RFID）雷达监测预埋的标签，在相应位置执行不同的操作，如停车、转向等。但磁导航方式需要对轨道进行定期的维护，并且在一定程度上限制了机器人的活动范围，且机器人不能够自主地躲避障碍。
2.2.2SLAM导航
同时定位与地图构建（SimultaneousLocalizationandMapping，SLAM），是一种未知地图导航技术，也是目前巡检机器人较为流行的导航技术。机器人通过传感器采集到的信息，在不断计算自身位置的同时构建周边环境地图。基于不同的传感器实现SLAM导航，有着不同的差异。目前主流的两种SLAM导航分别是基于激光雷达的激光SLAM和基于视觉的VSLAM（VisualSLAM）。激光SLAM应用时间早于VSLAM，有着成熟的理论依据，并且在应用上也十分稳定成熟，可在强光照射下运行。激光雷达测距准确，其导航精度可达到厘米级。但是激光雷达的探测范围有限且价格十分昂贵。VSLAM通过摄像头采集数据，使用成本较低，通过三角测距的方法测算距离，虽然精度不如激光SLAM，但可以充分利用其收集到的纹理信息，这使得其在重定位和场景分类上有着优异的表现。但其受光照因素制约很大，在光线昏暗处（无纹理处）无法正常工作。
2.3图像识别
图像识别作为巡检机器人的重要技术之一，决定了监测设备的准确性，其实现方法也是机器人设计环节重点考虑的因素之一。基于机器人的云台双目视觉系统，利用红外和可见光呈像相机拍摄采集红外图像、仪表指针数据、断路器开关位置等信息，对采集到的图像文件进行处理，与前一次的采集数据进行匹配对比，累计图像分析、纹理判断等对设备是否出现异常作出判断。可利用尺度不变特征变换、霍夫变换等算法的研究实现开关位置识别等问题。基于深度学习的图片识别算法实现图像分类、图像分割、物体检测等。算法的优化是图片识别的核心问题。
2.4机器人无线通信网络
为保障变电站巡检机器人的有效运用、信息的传递可靠，必须保障通信网络的可靠性，且需要通信系统具有显著的通信能力，避免在信息传递过程中，出现严重信息损失情况。现对几种常见的通信技术进行分析：（1）UWB通信技术。该项技术是无载波通信技术，它的发射功率不高，且安全性相对较高，带宽也属于高量级。但是传输距离相对较近，主要以移动机器人室内定位应用较多。（2） LI-FI。该项技术依靠光谱，具有良好的保密性，且所消耗能量相对较低。缺点为该项技术不够成熟，仍旧处于研究阶段，且没有进行大规模推广。（3） WIFI技术。常见的无线载波通信技术覆盖面积广，支持无线桥接，但其在具体的运行过程中，能源消耗水平相对较高。（4） Mesh网络。该网络属于新型网络结构，其保障了传输效率和带宽容量可适应变电站的需求。当前，变电站机器人巡检中，主要以 Mesh网络为主要通信网络，可以实现机器人的无线通信，其安装部署简单，能够规避通信堵塞。
结束语
随着社会的进步，变电站自动化水平也在不断提高，无人值守的现状也越来越普遍，而变电站作为电力系统的关键所在，其安全性对人们的生产和生活都有着重要影响，需要加强对变电站巡检。而传统的巡检方式已经不能满足现代变电站的发展，随着国家推广力度的增加，智能巡检机器人的应用也越来越广泛，机器人巡检也是未来主要的巡检方式。
参考文献
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