多无人机协同巡检配网线路的航迹规划方法和系统技术方案

本发明专利技术提供一种多无人机协同巡检配网线路的航迹规划方法和系统，涉及路径规划技术领域。本发明专利技术基于待巡检配网线路信息、无人机数量及编号、停机坪信息和配网线路的权重，以无人机所巡检配网线路的权重之和最大化为优化目标构建团队定向问题模型；对所述团队定向问题模型求解，获取多无人机配网自主巡检的最优路径。在本发明专利技术中，通过将每条配网线路距离上一次被巡检的间隔天数作为该线目标的权重，并基于权重进行建模求解，着重考虑了配网线路两次巡检之间的间隔时间问题，能有效防止配网线路长期未被巡检，从而提升巡检任务的完成质量，减少安全隐患。减少安全隐患。减少安全隐患。

【技术实现步骤摘要】
多无人机协同巡检配网线路的航迹规划方法和系统


[0001]本专利技术涉及路径规划
，具体涉及一种多无人机协同巡检配网线路的航迹规划方法和系统。

技术介绍

[0002]配电网作为电力系统的重要组成部分，承担着从输电网或地区发电厂接受电能，再通过配电设施就地分配或按电压逐级分配给各类用户的任务，配电网直接与供电用户相联系，因此，配电线路的安全稳定运行对整体电力供应系统的安全性起着至关重要的作用。配网线路分布具有点多面广的特点，导底线、绝缘子塔杆及其它金具容易受到雷电、风雪以及违章施工等自然和人为因素的破坏，因此，配网线路需定期进行巡检工作。
[0003]近年来，随着无人机技术的飞速发展，无人机由于灵活、轻便、能到达人员无法到达或不便到达的地方等特点，在电力、交通、物流、农业植保等多个领域得到了广泛应用。尤其在电力巡检领域，无人机作为新型巡检平台已广泛应用于电力巡检业务活动中。目前，在使用无人机进行配电网巡检时，主要依靠巡检人员手动控制无人机拍摄配网线路和线路的图像。在手动巡检模式下，巡检人员需要根据经验和技术，操控无人机飞到合适的位置，并调整云台以合适的角度对配网线路和配网线路进行拍照，这对巡检人员提出了较高的要求。为了更好地发挥无人机的效能，需要研究多无人机配网自主巡检的技术。
[0004]然而，现有的无人机配网自主巡检的技术在航迹规划时一般着重考虑在无人机的续航约束下，优化无人机的总飞行路径，最小化路径距离，从而达尽可能巡检更多的配网线路，这样的航迹规划导致部分配网线路长期未被巡检，导致巡检任务的完成质量低，配网线路存在一定的安全隐患。

技术实现思路

[0005](一)解决的技术问题
[0006]针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种多无人机协同巡检配网线路的航迹规划方法和系统，解决了现有的无人机配网自主巡检的技术在执行巡检任务时完成质量低的技术问题。
[0007](二)技术方案
[0008]为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：
[0009]第一方面，本专利技术提供一种多无人机协同巡检配网线路的航迹规划方法，所述方法包括：
[0010]S1、获取待巡检配网线路信息、无人机数量及编号、停机坪信息和配网线路的权重，所述配网线路的权重为配网线路距离上一次被巡检的间隔天数；
[0011]S2、基于待巡检配网线路信息、无人机数量及编号、停机坪信息和配网线路的权重，以无人机所巡检配网线路的权重之和最大化为优化目标构建团队定向问题模型；
[0012]S3、对所述团队定向问题模型求解，获取多无人机配网自主巡检的最优路径。
[0013]优选的，所述团队定向问题模型包括目标函数和约束条件；
[0014]所述目标函数采用公式(1)来表示：
[0015][0016]其中：i,j为待巡检配网的编号；w
i
为配网线路i的权重；x
ij
为二元决策变量的取值，当无人机巡检完配网线路i后对配网线路j进行巡检时，x
ij
＝1，反之则x
ij
＝0。
[0017]优选的，所述约束条件包括：
[0018][0019][0020][0021][0022]t
p
≤T
max
ꢀꢀꢀ
(6)
[0023][0024][0025][0026]其中：
[0027]l
i
表示无人机对配网线路i进行巡检时要飞行的长度；T表示所有待巡检配网线路的集合；0和N+1分别代表无人机起点和终点的位置编号；A代表无人机的起点、终点以及所有待巡检配网线路组成的集合；P表示无人机巡检任务路径；T
max
代表无人机最大行程时间；v1为无人机在两端配网线路之间的飞行速度；v2为无人机对配网进行巡检时的飞行速度；t
P
代表无人机的飞行路径P的总飞行时间；u
i
,u
j
分别为目标i和目标j在无人机路径中的顺序；
[0028]式(2)表示无人机从配网线路i飞往配网线路j并完成对配网线路j的巡检的时间；式(3)表示无人机巡检任务路径P对应的任务执行时间；式(4)表示无人机必须从起点出发，并最终返回终点；式(5) 表示每个配网线路最多只能被巡检一次；式(6)是无人机续航能力的约束；式(7)和(8)避免了子路径；式(9)为二元决策变量的取值，当无人机巡检完配网线路i后对配网线路j进行巡检时，x
ij
＝1，反之则 x
ij
＝0。
[0029]优选的，所述S3包括：
[0030]S301、设定染色体编码方式和设置单亲遗传算法的执行参数；
[0031]S302、根据设定染色体编码方式、单亲遗传算法的执行参数和待巡检配网线路的集合初始化种群，得到初始种群；
[0032]S303、计算初始种群中所有个体的适应度值，得到初始种群的适应度值；
[0033]S304、从父代种群中选择临时种群；
[0034]S305、生成2个随机突变片段选择点i和j、以及突变片段插入位置p；
[0035]S306、以四种变异算子对临时群体中的每个个体进行变异，每次变异得到的个体和临时种群中的原个体加入子代种群；
[0036]S307、获取子代种群的适应度，并与父代种群的适应度值进行比较，若子代种群的适应度优于父代种群的适应度值，则子代种群取代父代种群，否则保留父代种群；
[0037]S308、从父代种群中选择适应度值最大的个体，记为最优解；
[0038]S309、更新当前迭代次数，判断是否达到最大迭代次数，若是，输出最优解，否则，返回步骤S304，最优解为最优任务分配方案的编码。
[0039]优选的，所述S302包括：
[0040]S302a、将待巡检配网线路的集合中的编号随机排列得到一个序列 H；
[0041]S302b、根据无人机数量K随机设置K
‑
1个中断点，从而将序列H 分成K段，确定每个无人机应该检查的配网线路。
[0042]S302c、根据预设的种群规模重复步骤S302a
‑
S302b，得到初始种群，所述初始种群包括多个任务分配方案，所述任务分配方案所述多无人机中每架无人机的任务执行顺序及对应的站点编号，所述任务执行顺序包括无人机依次经过的待巡检配网线路的编号。
[0043]优选的，所述S304包括：
[0044]S304a、从父代种群中使用轮盘赌选择5个未被选择的个体。
[0045]S304b、从刚刚选出的5个个体中找出适应度值最高的个体，将适应度值最高的个体存入到临时种群中，重复步骤S304a～S304b，直到父代种群中所有的个体都被轮盘赌选中。
[0046]优选的，在所述S306中，以四种变异算子对临时群体中的每个个体进行四次变异，所述四种变异包括：变异算子swapinsert、f本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种多无人机协同巡检配网线路的航迹规划方法，其特征在于，所述方法包括：S1、获取待巡检配网线路信息、无人机数量及编号、停机坪信息和配网线路的权重，所述配网线路的权重为配网线路距离上一次被巡检的间隔天数；S2、基于待巡检配网线路信息、无人机数量及编号、停机坪信息和配网线路的权重，以无人机所巡检配网线路的权重之和最大化为优化目标构建团队定向问题模型；S3、对所述团队定向问题模型求解，获取多无人机配网自主巡检的最优路径。2.如权利要求1所述的多无人机协同巡检配网线路的航迹规划方法，其特征在于，所述团队定向问题模型包括目标函数和约束条件；所述目标函数采用公式(1)来表示：其中：i,j为待巡检配网的编号；w
i
为配网线路i的权重；x
ij
为二元决策变量的取值，当无人机巡检完配网线路i后对配网线路j进行巡检时，x
ij
＝1，反之则x
ij
＝0。3.如权利要求1所述的多无人机协同巡检配网线路的航迹规划方法，其特征在于，所述约束条件包括：约束条件包括：约束条件包括：约束条件包括：t
p
≤T
max
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(6)(6)(6)其中：l
i
表示无人机对配网线路i进行巡检时要飞行的长度；T表示所有待巡检配网线路的集合；0和N+1分别代表无人机起点和终点的位置编号；A代表无人机的起点、终点以及所有待巡检配网线路组成的集合；P表示无人机巡检任务路径；T
max
代表无人机最大行程时间；v1为无人机在两端配网线路之间的飞行速度；v2为无人机对配网进行巡检时的飞行速度；t
P
代表无人机的飞行路径P的总飞行时间；u
i
,u
j
分别为目标i和目标j在无人机路径中的顺序；式(2)表示无人机从配网线路i飞往配网线路j并完成对配网线路j的巡检的时间；式(3)表示无人机巡检任务路径P对应的任务执行时间；式(4)表示无人机必须从起点出发，并最终返回终点；式(5)表示每个配网线路最多只能被巡检一次；式(6)是无人机续航能力的
约束；式(7)和(8)避免了子路径；式(9)为二元决策变量的取值，当无人机巡检完配网线路i后对配网线路j进行巡检时，x
ij
＝1，反之则x
ij
＝0。4.如权利要求1～3任一所述的多无人机协同巡检配网线路的航迹规划方法，其特征在于，所述S3包括：S301、设定染色体编码方式和设置单亲遗传算法的执行参数；S302、根据设定染色体编码方式、单亲遗传算法的执行参数和待巡检配网线路的集合初始化种群，得到初始种群；S303、计算初始种群中所有个体的适应度值，得到初始种群的适应度值；S304、从父代种群中选择临时种群；S305、生成2个随机突变片段选择点i和j、以及突变片段插入位置p；S306、以四种变异算子对临时群体中的每个个体进行变异，每次变异得到的个体和临时种群中的原个体加入子代种群；S307、获取子代种群的适应度，并与父代种群的适应度值进行比较，若子代种群的适应度优于父代种群的适应度值，则子代种群取代父代种群，否则保留父代种群；S308、从父代种群中选择适应度值最大的个体，记为...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱默宁，项芮，罗贺，王国强，张歆悦，马滢滢，蒋儒浩，朱武，徐丽，
申请(专利权)人：安徽有云智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：