【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及输电线路巡检，具体涉及一种面向电力故障图像检测任务的无线充电和计算卸载方法。
技术介绍
1、电力系统在现代经济和社会发展中具有重要的地位和作用，它为经济和社会的可持续发展提供了必要的能源保障。电力供应短缺或供应不稳定不仅会影响国家经济和社会发展，同时也会造成能源浪费等环境问题。因此，及时了解电力系统状态，保障电力系统安全可靠运行至关重要。电力系统包括发电、输电、配电、用电多个复杂环节，为保障电力系统安全稳定运行，对输电线路上的各种电气组件进行定期巡检以及时发现故障并进行修复有重要意义。
2、对输电线路的巡检，最初主要由巡检工作人员沿输电线路在塔下使用望远镜或携带专业防护设备登塔观测，但这种方法巡检频率和效率都较低，无法实时可靠的对所有输电线路电气组件进行检测，且由于输电线路所处位置通常较高，巡检人员有发生高空坠落或触电的危险。为提高巡检效率，引入直升机参与输电线路检测，工作人员可以在高空更加清晰地观察输电线路状态。这种方法巡视范围更加全面，但是直升机需要较高的人力物力成本，且若飞行员操作不当可能造成重大达到人员伤亡事件。此外，该方法依然需要人工辅助对电气组件进行判断，因此仍存在对电气组件状态主观判断失误的情况。随着无人机和无人直升机的兴起和深度学习目标检测算法的发展，使用无人机或无人直升机进行输电线路的巡检成为首选方案。无人机或无人直升机进行电力巡检需要在无人机和无人直升机上搭载摄像头等装置，捕获沿途输电线路图像，然后使用目标检测等算法对图像进行故障识别。这种方法较其他巡检方式更为安全高效，但是多数无人
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种面向电力故障图像检测任务的无线充电和计算卸载方法，该方法可以在保证无人直升机巡检电量充足的同时，提高电力故障图像检测数量，进而提高电力故障巡检作业的效率。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用的技术方案是：一种面向电力故障图像检测任务的无线充电和计算卸载方法，包括以下步骤：
3、步骤s1：构建无人直升机-机巢电力故障图像检测系统，并定义无人直升机飞行模型、无人直升机悬停模型、电力故障图像检测任务模型及本地执行模型、电力故障图像检测任务本卸载至机巢远程执行的模型以及机巢给无人直升机充电模型；
4、步骤s2：定义电力故障图像检测任务完成数量最大化的优化问题，并采用粒子群算法求解该优化问题。
5、进一步地，所述步骤s1具体包括以下步骤：
6、步骤s1.1：构建无人直升机-机巢电力故障图像检测系统；
7、步骤s1.2：定义无人直升机飞行模型和无人直升机悬停模型；
8、步骤s1.3：定义电力故障图像检测任务模型及本地执行模型；
9、步骤s1.4：定义电力故障图像检测任务本卸载至机巢远程执行的模型；
10、步骤s1.5：定义机巢给无人直升机充电模型。
11、进一步地，构建无人直升机-机巢电力故障图像检测系统的具体方法为：
12、所述无人直升机-机巢电力故障图像检测系统包括1个无人直升机机巢，n个无人直升机u＝{u1,u2,...,un}；其中无人直升机机巢中配有高性能服务器，可对不同无人直升机卸载到其上的电力故障图像以相同的频率fser进行检测；无人直升机机巢还配备有无线电力传输装置，可对在其范围内的无人直升机进行无线充电；每个无人直升机上均配备用于捕获电力故障图像的摄像头和可对图像进行识别的处理器；无人直升机ui的处理器支持的最大频率为fi,max；假定一帧电力故障图像的检测任务为一个不可分割的任务，即不可进行部分卸载，只能全部在无人直升机本地执行或全部卸载至机巢远程执行；
13、无人直升机机巢和无人直升机之间的通信包括无人直升机向机巢卸载电力故障图像数据及无人直升机机巢对无人直升机进行无线充电，但无线充电和电力故障图像检测任务数据卸载不同时进行；采用时分复用技术，即将无人直升机在机巢附近悬停的时间一部分用来进行任务数据卸载，一部分用来进行无线功率传输；而无线充电和电力故障图像检测任务本地执行可同时进行，即将电力故障图像检测任务本地执行时间视为无人直升机在机巢附近悬停的时间。
14、进一步地，定义无人直升机飞行模型和无人直升机悬停模型的具体方法为：
15、对于匀速直线飞行且飞行速度为vi的无人直升机ui，其推进功耗计算公式如下：
16、
17、其中，pi0和p1分别表示悬停状态下的叶片轮廓功率和感应功率；ui,tip表示转子叶片的叶尖速度；vi0表示悬停时旋翼诱导的平均速度，di和si分别表示无人直升机机身阻力比和旋翼固体度，ρi和ai分别表示空气密度和旋翼盘面积；当无人直升机在空中悬停时，将vi＝0代入公式(1)中，得到其悬停功率为：
18、pih＝pi0+pi (2)
19、使用r表示无人直升机巡检的半径，则无人直升机一次巡检需要飞行的路程为2r；当无人直升机巡检飞行速度为vi时，巡检的飞行时间为：
20、
21、因此，无人直升机巡检飞行需要的推进能耗为：
22、eif＝pif×tif (4)
23、无人直升机悬停需要的推进能耗为：
24、eih＝pih×tih (5)
25、其中，tih为无人直升机悬停时间，且tif+tih＝t，其中t为一轮巡检的总时间；
26、无人直升机ui在巡航过程中通过摄像头捕获电力故障图像的采样帧速率为fi，其在巡航过程中捕获的电力故障图像共fi×tif帧。
27、进一步地，定义电力故障图像检测任务模型及本地执行模型的具体方法为：
28、无人直升机ui捕获的电力故障检测图像的分辨率为ri，则无人直升机ui捕获的每帧图像均有ri×ri个像素；使用σ表示每个像素点包含的数据量，即每帧图像中包含比特数据；处理每单位数据需要φi个cpu周期；无人直升机的处理器采用动态电压频率调节技术调节处理电力故障图像的cpu频率，其最大的cpu频率可用fi,max表示；每帧图像在无人直升机本地执行需要的时间用如下公式计算：
29、
30、其中，fi表示进行检测时的cpu频率；在本地对每帧电力故障图像进行检测需要的能量为：
31、
32、其中，κi为无人直升机ui配备的处理器的能效系数；
33、进一步地，定义电力故障图像检测任务本卸载至机巢远程执行的模型的具体方法为：
34、无人直升机ui向无人直升机巢卸载数据的传输速率为：
35、
36、其中，b为频谱带宽，为无人直升机ui的传输功率，hi为无人直升本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种面向电力故障图像检测任务的无线充电和计算卸载方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的面向电力故障图像检测任务的无线充电和计算卸载方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的面向电力故障图像检测任务的无线充电和计算卸载方法，其特征在于，构建无人直升机-机巢电力故障图像检测系统的具体方法为：
4.根据权利要求2所述的面向电力故障图像检测任务的无线充电和计算卸载方法，其特征在于，定义无人直升机飞行模型和无人直升机悬停模型的具体方法为：
5.根据权利要求2所述的面向电力故障图像检测任务的无线充电和计算卸载方法，其特征在于，定义电力故障图像检测任务模型及本地执行模型的具体方法为：
6.根据权利要求2所述的面向电力故障图像检测任务的无线充电和计算卸载方法，其特征在于，定义电力故障图像检测任务本卸载至机巢远程执行的模型的具体方法为：
7.根据权利要求2所述的面向电力故障图像检测任务的无线充电和计算卸载方法，其特征在于，定义机巢给无人直升机充电模型的具体方法为：
...【技术特征摘要】
1.一种面向电力故障图像检测任务的无线充电和计算卸载方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的面向电力故障图像检测任务的无线充电和计算卸载方法，其特征在于，所述步骤s1具体包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的面向电力故障图像检测任务的无线充电和计算卸载方法，其特征在于，构建无人直升机-机巢电力故障图像检测系统的具体方法为：
4.根据权利要求2所述的面向电力故障图像检测任务的无线充电和计算卸载方法，其特征在于，定义无人直升机飞行模型和无人直升机悬停模型的具体方法为：
5.根据权利要求2所述的面向电力故障图像检测任务的无线充电和计算卸载方法，其特征在于，定义电力故障图像检测任务模型及本地执行模型的具体方法为：...
【专利技术属性】
技术研发人员：王仁书，陈伯建，吴文斌，张伟豪，李哲舟，陈卓磊，韩腾飞，梁曼舒，林承华，
申请(专利权)人：国网福建省电力有限公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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