当前位置:首页 > 文章列表 > 科技周边 > 人工智能 > 贵州今年将实现全域输电线路无人机“一键起飞”

贵州今年将实现全域输电线路无人机“一键起飞”

来源:搜狐 2023-08-04 23:36:53 0浏览 收藏

从现在开始,努力学习吧!本文《贵州今年将实现全域输电线路无人机“一键起飞”》主要讲解了等等相关知识点,我会在golang学习网中持续更新相关的系列文章,欢迎大家关注并积极留言建议。下面就先一起来看一下本篇正文内容吧,希望能帮到你!

在贵阳,贵州电网智能作业中心工作人员,通过电网设备无人机智能巡检系统,登录平台、点击巡检中心、选择机库……“一键”下发任务,远在300多公里外的铜仁市玉屏侗族自治县新店镇建山村220千伏铜青Ⅰ回线处,一台无人机自动就可以从“机巢”(中继器)旁缓缓升起,开始一天的巡线任务。

这一幕,是南方电网贵州电网公司对电网设备加强特巡特维,保障迎峰度夏期间电力可靠供应的生动场景,也是贵州35千伏及以上输电线路无人机“一键起飞”的具体实践。

今年以来,按照南方电网公司的部署,贵州电网公司聚焦高质量发展,先行先试、攻坚克难、阔步前行,加快电网数字化转型,力争年底实现全省35千伏及以上输电线路无人机“一键起飞”,加快创建一流企业。

目前,贵州省内贵安新区、玉屏侗族自治县、余庆县、龙里县已实现“一键起飞”自动巡检,共计1565公里线路。

贵州今年将实现全域输电线路无人机“一键起飞”

先行先试 提质增效

贵州是中国唯一没有平原支撑的省份,其山脉众多,层峦叠嶂,纵横延绵。在崇山峻岭间,一座座“银塔”竖立、一根根“银线”穿梭,把“光明”送达千家万户,点亮万家灯火。

“一直以来,输电线路与贵州地形地貌和茂密丛林的‘交织’,让我们的巡检不仅费时费力,成本、质量、效率、安全等都得不到很好的控制与保障。”贵州电网智能作业中心副总经理刘应明介绍,无人机巡检不了的,甚至需要人工拿望远镜查找缺陷或者登塔逐个检查。

以一条50公里的220千伏线路巡检为例,最基本的需要一个司机、一个专业飞手、一个作业监护人,根据线路的轨迹靠人工操控无人机对线路进行巡检,随后还需整理大量图片,缺陷查找、标注隐患、情况说明,一系列繁复又程序化的工作,时间大量耗费,从作业任务下达到结束,至少需要9天。

“针对线路巡检,数字化、智能化是提高全要素生产率的有效举措,只有不断加大研发投入、促进技术迭代,才能在提升效率、质量的同时降低成本。”刘应明表示。

在综合考量下,贵州电网公司按照深化安全生产领域“转职能、转方式、转作风”工作要求,先行先试,计划在今年底对全省35千伏及以上输电线路实现无人机“一键起飞”。一方面,切实推动基层减负,解放操作层,让广大干部员工能有更多精力,干更重要、更专业的事;另一方面,实现线路巡检的降本增效,助力企业高质量发展。

贵州今年将实现全域输电线路无人机“一键起飞”

攻坚克难 稳步推进

工作目标、现状、技术路线、组织机构……在《贵州电网智能作业中心输电线路多旋翼无人机远方操作省级集约实施方案》中,梳理了八个方面的内容,明确工作实施“路线图”,确保工作稳步推进。

“一键起飞”技术路线的实现是首要任务、重中之重。“经过多方调查研究,结合贵州电网输电线路多分布于山区的特点,我们综合考虑‘机巢’信号范围、无人机续航能力后,采用了‘固定机巢+移动机巢’技术路线,‘保安+司机’的管理方式,实现‘一键起飞’的省级集约。”贵州电网智能作业中心智能作业部副总经理陈凤翔介绍。

具体来说,“移动机巢”可根据巡视作业任务,由一名普通司机送相关设备至指定起飞点、按下开机键,后台通过巡视系统“一键”下发任务至“机巢”,无人机便能按照固定航线自动巡检。只需保安对无人机进行管理,变电站附近采用“固定机巢”来解决输电线路密集问题。

在技术路线确定后,贵州电网公司第一时间对全省35千伏及以上可飞行输电线路进行梳理,共计4.9万公里,并于4月30日率先在贵安新区等地实现“一键起飞”自动巡检。

“依照计划,我们在积极开展自动巡视技术培训、成立工作专班的同时,对接有关单位一起选设备、研技术、测系统等,快速推进工作。”陈凤翔说道。与此同时,贵州电网公司还有条不紊地开展35千伏及以上输电线路的三维激光采集、构建线路模型、规划线路航迹,并根据巡线效率最大化,明确网格点(起飞点)。

数据显示,目前,贵州电网公司累计完成3.92万公里输电线路的三维激光采集,占比超80%;无人机航迹规划完成2.75万公里,总体覆盖率为56%;规划网格点951个,成效明显。

贵州今年将实现全域输电线路无人机“一键起飞”

实效初现 阔步前行

“现在,通过巡检系统无人机不仅能‘一键起飞’自动巡检,工作人员还能实时看到无人机所拍摄的画面,且拍摄的照片会实时上传到机巡智图系统,自动识别、自动分析缺陷隐患。代潇明是贵州电网智能作业中心智能作业部的智能作业管理二级助理专责。

据介绍,机巡智图系统以输电线路正常运行状态图片为参照,无人机自动巡检的拍摄点和角度是固定的,每次拍到的图片都能确保在同一位置拍摄,通过新、旧图片对比,故障识别精准度大幅提升。

代潇明表示,“一键”就能“指哪巡哪”,在高效完成线路巡检任务的同时,有效减轻了现场作业压力,而实时上传、自动分析的机巡智图系统,大大减少了后期分析的作业量。

此外,“移动机巢”巡检范围覆盖半径可达3公里,可囊括范围内的35千伏及以上的输电线路,“固定机巢”还可“一巢多机”,不仅能实现2架无人机同时对一条线路巡检,还能同时巡检不同电压等级的输电线路。

“我们的目标不仅是解放基层作业员,更重要的是切实提升贵州电网的输电线路运行水平,进而促进经济社会的发展。”刘应明表示,接下来,将进一步应用智能作业手段逐步替代传统作业模式,有效提高电网的运行效率,切实推进数字化转型。

贵州日报天眼新闻记者 陈玲

编辑 张秀云

二审 刘力维

三审 王淑宜

今天关于《贵州今年将实现全域输电线路无人机“一键起飞”》的内容就介绍到这里了,是不是学起来一目了然!想要了解更多关于无人机,全域输电,一键起飞的内容请关注golang学习网公众号!

版本声明
本文转载于:搜狐 如有侵犯,请联系study_golang@163.com删除
特斯拉Model Y将首次亮相韩国市场 后续版本预计明年推出特斯拉Model Y将首次亮相韩国市场 后续版本预计明年推出
上一篇
特斯拉Model Y将首次亮相韩国市场 后续版本预计明年推出
使用Go和Goroutines编写可扩展的服务器架构
下一篇
使用Go和Goroutines编写可扩展的服务器架构
查看更多
最新文章
查看更多
课程推荐
  • 前端进阶之JavaScript设计模式
    前端进阶之JavaScript设计模式
    设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
    543次学习
  • GO语言核心编程课程
    GO语言核心编程课程
    本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
    516次学习
  • 简单聊聊mysql8与网络通信
    简单聊聊mysql8与网络通信
    如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
    500次学习
  • JavaScript正则表达式基础与实战
    JavaScript正则表达式基础与实战
    在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
    487次学习
  • 从零制作响应式网站—Grid布局
    从零制作响应式网站—Grid布局
    本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
    485次学习
查看更多
AI推荐
  • PubMedQA数据集详解:生物医学问答基准、功能与应用指南
    PubMedQA
    深入了解PubMedQA生物医学问答数据集,涵盖其核心功能、使用方法及在临床决策、药物研发等场景的应用,助力提升NLP模型性能。
    415次使用
  • H2O EvalGPT:开源LLM大模型评估与排行榜工具
    H2O EvalGPT
    H2O EvalGPT是H2O.ai推出的开源LLM评估平台,提供详细的大模型性能排行榜、行业特定基准测试及A/B测试功能,助您快速选择最适合项目的高性能大语言模型。
    496次使用
  • LMArena是什么?伯克利AI模型评估平台使用指南与功能解析
    LMArena
    LMArena是加州大学伯克利分校推出的AI模型匿名评测平台。通过盲测投票机制,用户可对比不同大模型回答并生成实时排行榜,助力开发者优化模型及用户选择最佳AI工具。
    503次使用
  • 斯坦福HELM:大语言模型Holistic Evaluation整体评估框架详解
    HELM
    深入了解斯坦福推出的HELM(Holistic Evaluation of Language Models)大模型评测体系。本文解析其核心功能、安装配置步骤及应用场景,涵盖准确性、公平性、鲁棒性等多维度指标,助力开发者全面优化语言模型性能。
    449次使用
  • MMBench详解:多模态大模型基准测试、功能特点与使用指南
    MMBench
    MMBench是由上海人工智能实验室等机构联合推出的多模态基准测试平台,提供细粒度能力评估、大规模数据集及VLMEvalKit工具。本文详细介绍其核心功能、安装使用方法及应用场景,助力开发者全面评估多模态模型性能。
    281次使用
微信登录更方便
  • 密码登录
  • 注册账号
登录即同意 用户协议 和 隐私政策
返回登录
  • 重置密码