高落差大型水电站自动机库无人机巡检与应急系统研究.docx

? ? 高落差大型水电站自动机库无人机巡检与应急系统研究 ? ? 张建军，曹 阳，黄 宇，杨叶琳 （1.国能大渡河大岗山发电有限公司，四川 成都 610041；2.成都三足乌无人机科技有限公司，四川 成都 610000；3.北京大学教育部CEON工程研究中心空间信息科技产业基地，四川成都 610000） 1 工程概况 1.1 传统无人机技术 随着自动控制和传感技术的飞速发展，遥感技术以其快速、宏观、高分辨率等特点在自然地质灾害调查领域具有独特的优势，特别是无人机遥感技术以其机动灵活、实时性强、低成本，以及能替代人工完成危险、效率较低或无法完成的任务等优势，迅速成为快速获取监测数据的应用技术[1]。 1.2 自动机库无人机技术 与传统无人机技术相比，自动机库操作更加智能化，无须多方人员的配合就能实现巡检航线规划、无人机回收等操作[2]。 由机库、射频气象地面站等固定设备和配套软件组成的自动机库可实现对无人飞行器的适飞条件进行自动起降判定、远程下达任务指令、实时监控、定航巡检、数据实时回传及转储、数据人工智能（AI）自动比对等功能。 1.3 巡检与应急区域情况简介 高落差大型水电站通常处于地势险恶区域，以大岗山水电站为例，大岗水电站位于大渡河中游上段的四川省雅安市石棉县挖角乡境内，电站地应力高、地震烈度强，下游河谷狭窄、水头高、流量大，导致日常巡检工作和汛期泄洪应急巡检等在技术上面临严峻考验。 2021年12月6日11时左右，在上游蓄水钢坝放水的时候，建阳水南桥下河滩地有两人落水身亡。国内现有多数水电站的泄洪应急系统一般由中央控制器和电机型警报器组成，预警范围非常有限，易造成活体入侵，出现人员伤亡。 针对大岗山水电站泄洪导致下游安全压力剧增这一情况，本文提出了基于自动机库无人机日常与应急巡检系统方案，进一步提高高落差大型水电站的巡检效率[3]。 2 系统方案 目前，针对水电站应用无人机技术出现的“硬件操作维护难、软件自动比对难、现场安全互动难、数据呈现可视难”等问题，结合水电站地理环境特点，本文设计以自动机库无人机为系统硬件基础，应用AI算法自动辨别危险实体（Entity）的日常与应急巡检系统[4]。 2.1 日常巡检系统 水电站日常巡检的重点区域有电站周边交通道路、营地及周边区域等，人工巡检任务量远超最大工作强度，因此使用智能化的新技术尤为重要。 自动机库自动巡航，结合自动机库的AI算法平台可对目标进行跟踪、检测的特性，实时监控是否有活体入侵，后台工作人员根据回传数据对突发状况进行响应。 2.2 泄洪应急系统 应急系统包括预防、预备、响应、恢复。在泄洪前需确保水电站周围环境的安全，做好预防、预备，防止泄洪期间出现安全问题[5]。 在整个泄洪期间需要水电站员工每天24 h不间断进行值守，但在暴雨、地质活动等自然灾害发生后，道路可能毁坏，抢险人员无法第一时间进入灾区。自动机库可在出现自然灾害、事故、活体入侵以及超过额定水位时快速响应，通过AI算法自动识别、目标追踪辅助工作人员快速正确地执行应急措施。 2.3 自动机库最优化选址 本文提出的基于自动机库无人机日常与应急巡检系统方案在大岗山水电站进行了应用示范，目前自动机库已放置在水电站内。最优化选址能覆盖水电站实现安全生产的重点区域包括泄洪区域、营地、开关站等，实现减少人工巡检频次。自动机库任务执行状态如图1所示。自动机库放置点如图2所示。 图1 自动机库任务执行状态 图2 自动机库放置点 3 系统特点 3.1 自动机库优势 对比传统无人机巡检，自动机库在优化巡检航线、处理采集数据、精确定位等方面有一定的突破。 自动机库可在云端设置定航巡检，每天24 h值守，精准定位水电站营地和开关站出线场等区域重要的标志性建筑，实现自动绕目标建筑巡航。无人机自动返航降落后，上传任务数据（如图像、视频等）至云端，使用多数据融合技术和独有的AI算法，在云端上实现数据（包括缺陷样本数据）的自动分析、准确诊断。 3.2 自动机库系统日常巡检与应急中的应用 日常与应急巡检系统可应用于水电站频繁监测以及已发生事故区域，包括泄洪区域、电站周边交通道路、营地及其周边区域、开关站等。 在地势复杂、标志性建筑物巡检区域，使用AI算法对巡检回传的多源数据进行图像自动识别，快速检测出入侵活体以及建筑物架设的设备温度数值、老化磨损等情况，提高对风险管控的智能化水平。对于受灾和易发生人为事故的区域，采用空中巡检配合地面指挥快速定位进行精准抢险救援，若有入侵活体则替换搭载设备为双光吊舱、探照灯等进行人员驱逐。 4 仿真结果 水电站日常巡检以4人为一组，每天3组人员轮流巡检，汛期因巡检任务繁重且需每天24 h值守，因此巡检人员需要增至6组人员轮替时刻坚守岗位。自动机库配备的自动巡检技术及AI算法进行实时监测，减少巡检人员工