【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能电网输电线路，尤其涉及一种基于ai大数据、边缘计算的线路智能运维系统。
技术介绍
1、随着输电线路电压等级的不断提高，架空输电线路的巡线作业对维护区域电网的安全、稳定、高效运行越来越重要，也是电网运行的当务之急。架空输电线路跨区域分布，点多面广，所处地形复杂，自然环境恶劣，输电线路设备长期暴露在野外，受到持续的机械张力、雷击闪络、材料老化、覆冰以及人为因素的影响而产生倒塔、断股、磨损、腐蚀、舞动等现象，这些情况必须及时得到修复或更换；绝缘子还存在被雷击损伤、树木生长引起高压放电以及绝缘劣化而导致输电线路事故，杆塔存在被偷盗等意外事件。
2、传统人工巡线存在工作量大、效率低、巡检准确度低且危险性高等缺点，电力线路巡检经常需要经过高山、江河、湖泊地区，并且会遭遇严重覆冰等自然灾害，使得电力线路巡检任务繁重和异常艰难。虽说直升机巡检效率高，但存在空域控制、巡检成本高，危险性高的制约性问题,且巡检周期长,短则3月或6月一巡,长则1年一巡，不能及时反映输电线路上发生的新故障与新缺陷。大型无人机巡检虽然已实现了超低空、超视距、复杂环境下的全自动巡检,理想状态下可实现无人化巡检，但目前技术尚未成熟，且需要在铁塔附近大量建设坞站，解决充电及通信问题，仍需深化研究,尚不能大范围开展实用化。小型无人机巡检因其机动灵活、携带方便,在一定程度上减轻了巡检人员工作量，已大面积推广,经过几年来的使用，其续航时间短，每次飞行时间不超过30分钟,限制了巡检距离，且受到飞手技术水平和精神状态影响,容易造成飞行事故，给电网安全带来隐患
3、城市地下电缆隧道是城市建设现代化、科技化、集约化的标志之一，也是城市地下空间充分利用的象征，更是城市管线建设综合化、管廊化的发展趋势。电缆隧道运营维护中需要着重解决以下几个安全问题：电缆运行状态、防积水、防异物入侵、防漏水、排水、排风以及消防等问题，因此有必要对电缆隧道内部的电缆运行状况、温度、湿度、火情、有毒气体进行实时监控。而现有的解决方案主要是通过人工巡检的方法对相关参数进行监测。
4、人工巡检存在以下不足：1、电缆隧道坡陡路长台阶窄，每次巡检下来对人的体力消耗相当大，极易在巡检过程中因劳累发生摔倒、碰撞等危险事故，加上洞里没有手机信号，一旦发生危险几乎无法立刻跟外界联系；2、电缆隧道环境幽闭、人员巡检时只想快速通过，很难集中注意力认真巡检、容易发生漏检、错检情况；3、人工巡检数据记录方式落后、主观性强，不同工作经验、技能水平人员对巡检质量影响极大，这样就无法对数据进行正确的分析也就起不到预检预防的作用，一旦发生问题将酿成大祸；4、人工巡检频次低，采集到的数据时效性较差，如果遇到外界恶劣环境因素还会影响巡检计划，不利于电缆隧道的检查维护。
技术实现思路
1、为了解决上述问题，本专利技术提出一种基于ai大数据、边缘计算的线路智能运维系统，以更加确切地解决了上述
技术介绍
中所提出的问题。
2、本专利技术通过以下技术方案实现的：
3、专利技术提出一种基于ai大数据、边缘计算的线路智能运维系统，包括管理模块、通讯模块和执行模块，其中：
4、管理模块包含机器人后台、监控中心和移动客户端三类，主要用于实时查看、远程遥控、应急处置和远程专家操控；
5、通讯模块以mesh、wapi、5g等通信技术为底部支撑为隧道内机器人工作段的网络全覆盖，保证机器人在任何位置都能实现无障碍加弯通信；
6、执行模块包括智能机器人本体、供电平台、灭火平台、轨道平台和其他子系统，主要用于智能机器人的数据联动展示、系统联动智能分析和系统内网报警智能处理。
7、进一步地，所述管理模块、通讯模块和执行模块均无线连接云服务端，且云服务端连接ai大数据，由ai大数据进行实时数据供应。
8、进一步地，所述云服务端分别连接有应用层、平台层、网络层和感知层，所述平台层与感知层用于感知平台交互，让整体的闭环选进更为精准。
9、进一步地，所述平台层包括人工智能图像平台、三维重建运算平台、视觉数据平台和泛在物联视觉应用平台。
10、进一步地，所述网络层包括接入网、骨干网、数据网和传输网。
11、进一步地，所述感知层包括巡检无人机导航及实时识别三维模块、巡线机器人卖时识别三维模块、变电站、配电房巡检机器人视觉导航快速识别模块、现场监控实时分析装置、现场实时分析单兵安全帽、便接侦测实时分析装置和全自动实时侦测无人机场。
12、进一步地，所述应用层包括对内业务和对外业务。
13、进一步地，所述云服务包括物物互联和人物互联，其中：
14、物物互联包括机器学习、图像识别、边缘计算、图像几何和三维重建；
15、人物互联为全息感知，即视觉化、实时化、精细化、高效化和立体化。
16、进一步地，所述执行模块包括机器人系统和其它系统，其中：
17、机器人系统包括轮式机器人、挂轨机器人和消防机器人，且用于温湿度检测、气体检测、红外热成像和高清摄像；
18、其它系统包括消防系统、通风系统、防火门系统、报警系统、照明系统、固定监控系统和在线监测系统。
19、本专利技术的有益效果：
20、本专利技术基于ai大数据、边缘计算的线路智能运维解决方案可对线路进行定期巡视检查，随时掌握和了解输电线路的运行情况，线路周围环境和线路保护区的变化情况，以便及时发现和消除隐患，预防事故的发生，确保供电安全。不仅能长时间在线巡线、多次重复巡线，且能适应跨越大范围林区、大面积水域以及其他复杂地理环境和交叉跨越环境的线路巡检，具有全自主巡检、无巡视盲区、巡视周期短等众多优势。通过搭载可见光摄像头，红外热像仪，气象采集传感器等设备，软件平台系统对采集的图片，视频，数据进行自动分析，并且自动形成故障报表，省去了大量的资料整理时间，代替人工完成巡检工作，同时缩短巡检周期，提高巡检精细化程度。
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1.一种基于AI大数据、边缘计算的线路智能运维系统，其特征在于，包括管理模块、通讯模块和执行模块，其中：
2.根据权利要求1所述的一种基于AI大数据、边缘计算的线路智能运维系统，其特征在于，所述管理模块、通讯模块和执行模块均无线连接云服务端，且云服务端连接AI大数据，由AI大数据进行实时数据供应。
3.根据权利要求1所述的一种基于AI大数据、边缘计算的线路智能运维系统，其特征在于，所述云服务端分别连接有应用层、平台层、网络层和感知层，所述平台层与感知层用于感知平台交互，让整体的闭环选进更为精准。
4.根据权利要求3所述的一种基于AI大数据、边缘计算的线路智能运维系统，其特征在于，所述平台层包括人工智能图像平台、三维重建运算平台、视觉数据平台和泛在物联视觉应用平台。
5.根据权利要求3所述的一种基于AI大数据、边缘计算的线路智能运维系统，其特征在于，所述网络层包括接入网、骨干网、数据网和传输网。
6.根据权利要求3所述的一种基于AI大数据、边缘计算的线路智能运维系统，其特征在于，所述感知层包括巡检无人机导航及实时识别三维模
7.根据权利要求3所述的一种基于AI大数据、边缘计算的线路智能运维系统，其特征在于，所述应用层包括对内业务和对外业务。
8.根据权利要求2所述的一种基于AI大数据、边缘计算的线路智能运维系统，其特征在于，所述云服务包括物物互联和人物互联，其中：
9.根据权利要求1所述的一种基于AI大数据、边缘计算的线路智能运维系统，其特征在于，所述执行模块包括机器人系统和其它系统，其中：
...【技术特征摘要】
1.一种基于ai大数据、边缘计算的线路智能运维系统，其特征在于，包括管理模块、通讯模块和执行模块，其中：
2.根据权利要求1所述的一种基于ai大数据、边缘计算的线路智能运维系统，其特征在于，所述管理模块、通讯模块和执行模块均无线连接云服务端，且云服务端连接ai大数据，由ai大数据进行实时数据供应。
3.根据权利要求1所述的一种基于ai大数据、边缘计算的线路智能运维系统，其特征在于，所述云服务端分别连接有应用层、平台层、网络层和感知层，所述平台层与感知层用于感知平台交互，让整体的闭环选进更为精准。
4.根据权利要求3所述的一种基于ai大数据、边缘计算的线路智能运维系统，其特征在于，所述平台层包括人工智能图像平台、三维重建运算平台、视觉数据平台和泛在物联视觉应用平台。
5.根据权利要求3所述的一种基于ai大数据、边缘计算的线路智能运维...
【专利技术属性】
技术研发人员：杜海涛，丁长东，常晓燕，李珊珊，
申请(专利权)人：湖北海创科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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