【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及配电线路巡检，具体为配电线路无人机机巢作业覆盖能力评估方法。
技术介绍
1、无人机机巢是一种用于无人机存储、充电和飞行调度的无人机值守设备，通常是部署到某个固定位置长期运行，机巢需通电通网，通过后台系统可控制机巢对无人机进行充电、打开舱门并控制无人机起飞、控制无人机自主飞行、控制无人机降落回收并关闭舱门、以及对无人机和机巢的状态和视频图像进行监控。配电线路无人机机巢作业覆盖能力是指评估机巢部署在某个位置情况下的配电线路巡检覆盖能力，该能力通过可巡检的杆塔数量和线路长度值进行评估。
2、目前，常规的用于配电线路的机巢覆盖能力评估方法是以机巢为中心，以无人机的有效续航里程的经验值的一半为半径，绘制一个圆形范围，默认该范围内的所有配电线路均可实现巡检覆盖。然而，该方法没有考虑到地形、杆塔坐标、以及禁飞区等因素的影响，评估方法不精确，不利于对配电线路部署机巢的经济效益评估。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术提供了配电线路无人机机巢作业覆盖能力评估方法，解决了现有评估方法不精确，不利于对配电线路部署机巢的经济效益评估的问题。
2、为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：配电线路无人机机巢作业覆盖能力评估方法，包括以下步骤：
3、s1、地理信息系统与无人机航线规划；
4、s2、多模式定位系统；
5、s3、动态通信优先级调整；
6、s4、充电速率和电池优化；
7、s5、感
8、s6、无人机航线优化；
9、s7、无人机机巢作业策略和任务分配；
10、s8、机器学习和人工智能技术在覆盖能力评估中的应用；
11、s9、实时故障检测与预警。
12、优选的，所述地理信息系统与无人机航线规划包括：利用地理信息系统获取地形特征、建筑物分布等信息；结合无人机性能参数，进行无人机航线规划；实现无人机机巢作业区域的可视化管理，以便于监控和调度。
13、优选的，所述多模式定位系统包括：采用全球定位系统、北斗等定位系统，以提供无人机在配电线路作业中的精确定位；结合惯性导航系统，提高定位精度和可靠性；利用地基增强系统，进一步提高定位精度。
14、优选的，所述动态通信优先级调整包括：采用一种基于信号质量、可用性和功耗等因素的优先级调整算法；根据无人机与基站之间的距离、信号强度和无线电频谱利用率等参数，动态调整无线通信链路的优先级。
15、优选的，所述充电速率和电池优化包括：采用多通道充电技术，通过智能管理算法平衡各通道的充电状态；利用最大功率点跟踪技术优化太阳能充电系统效率；采用智能充放电管理系统，根据电池充电特性和使用需求进行充电策略优化。
16、优选的，所述感应充电技术包括：利用磁感应原理，在发射端和接收端之间建立磁场耦合以进行能量传输；采用激光能力传输技术，通过激光束传输能量；实施磁场防干扰技术，确保充电过程的充电效率和安全性。
17、优选的，所述无人机航线优化包括：基于地形特征、风速、飞行器性能等因素的路径规划算法；利用优化算法评估不同航线的成本和效果；结合实时传感器数据和机载计算系统动态调整航线。
18、优选的，所述无人机机巢作业策略和任务分配包括：根据无人机机巢作业覆盖能力评估结果，制定无人机机巢作业策略和任务分配；实现高效、安全的配电线路巡检和维护；采用仿真模型和实际测试数据对评估结果进行验证。
19、优选的，所述机器学习和人工智能技术在覆盖能力评估中的应用包括：采用机器学习和人工智能技术，根据历史数据和实时信息，对无人机机巢作业覆盖能力评估方法进行持续优化和调整；利用深度学习方法对无人机巡检图像进行识别和分析。
20、优选的，所述实时故障检测与预警包括：采用传感器技术和数据分析方法对无人机机巢作业过程中的故障进行实时检测；结合人工智能技术进行故障预警，提前预测潜在风险，提高作业安全性和效率。
21、本专利技术提供了配电线路无人机机巢作业覆盖能力评估方法。具备以下有益效果：
22、本专利技术提高无人机在配电线路巡检和维护作业中的效率、安全性和可靠性。通过地理信息系统与航线规划、多模式定位、动态通信优先级调整、电池充电与优化、感应充电技术、航线优化、作业策略与任务分配、机器学习与人工智能技术以及实时故障检测与预警等手段，该方法实现了无人机在作业过程中的高效飞行、精确定位、稳定通信、快速充电、智能调度和安全运行。综合应用这些技术和方法，有助于降低运维成本，同时充分利用现有资源和技术。
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1.配电线路无人机机巢作业覆盖能力评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的配电线路无人机机巢作业覆盖能力评估方法，其特征在于，所述地理信息系统与无人机航线规划包括：利用地理信息系统获取地形特征、建筑物分布等信息；结合无人机性能参数，进行无人机航线规划；实现无人机机巢作业区域的可视化管理，以便于监控和调度。
3.根据权利要求1所述的配电线路无人机机巢作业覆盖能力评估方法，其特征在于，所述多模式定位系统包括：采用全球定位系统、北斗等定位系统，以提供无人机在配电线路作业中的精确定位；结合惯性导航系统，提高定位精度和可靠性；利用地基增强系统，进一步提高定位精度。
4.根据权利要求1所述的配电线路无人机机巢作业覆盖能力评估方法，其特征在于，所述动态通信优先级调整包括：采用一种基于信号质量、可用性和功耗等因素的优先级调整算法；根据无人机与基站之间的距离、信号强度和无线电频谱利用率等参数，动态调整无线通信链路的优先级。
5.根据权利要求1所述的配电线路无人机机巢作业覆盖能力评估方法，其特征在于，所述充电速率和电池优化包括：采
6.根据权利要求1所述的配电线路无人机机巢作业覆盖能力评估方法，其特征在于，所述感应充电技术包括：利用磁感应原理，在发射端和接收端之间建立磁场耦合以进行能量传输；采用激光能力传输技术，通过激光束传输能量；实施磁场防干扰技术，确保充电过程的充电效率和安全性。
7.根据权利要求1所述的配电线路无人机机巢作业覆盖能力评估方法，其特征在于，所述无人机航线优化包括：基于地形特征、风速、飞行器性能等因素的路径规划算法；利用优化算法评估不同航线的成本和效果；结合实时传感器数据和机载计算系统动态调整航线。
8.根据权利要求1所述的配电线路无人机机巢作业覆盖能力评估方法，其特征在于，所述无人机机巢作业策略和任务分配包括：根据无人机机巢作业覆盖能力评估结果，制定无人机机巢作业策略和任务分配；实现高效、安全的配电线路巡检和维护；采用仿真模型和实际测试数据对评估结果进行验证。
9.根据权利要求1所述的配电线路无人机机巢作业覆盖能力评估方法，其特征在于，所述机器学习和人工智能技术在覆盖能力评估中的应用包括：采用机器学习和人工智能技术，根据历史数据和实时信息，对无人机机巢作业覆盖能力评估方法进行持续优化和调整；利用深度学习方法对无人机巡检图像进行识别和分析。
10.根据权利要求1所述的配电线路无人机机巢作业覆盖能力评估方法，其特征在于，所述实时故障检测与预警包括：采用传感器技术和数据分析方法对无人机机巢作业过程中的故障进行实时检测；结合人工智能技术进行故障预警，提前预测潜在风险，提高作业安全性和效率。
...【技术特征摘要】
1.配电线路无人机机巢作业覆盖能力评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的配电线路无人机机巢作业覆盖能力评估方法，其特征在于，所述地理信息系统与无人机航线规划包括：利用地理信息系统获取地形特征、建筑物分布等信息；结合无人机性能参数，进行无人机航线规划；实现无人机机巢作业区域的可视化管理，以便于监控和调度。
3.根据权利要求1所述的配电线路无人机机巢作业覆盖能力评估方法，其特征在于，所述多模式定位系统包括：采用全球定位系统、北斗等定位系统，以提供无人机在配电线路作业中的精确定位；结合惯性导航系统，提高定位精度和可靠性；利用地基增强系统，进一步提高定位精度。
4.根据权利要求1所述的配电线路无人机机巢作业覆盖能力评估方法，其特征在于，所述动态通信优先级调整包括：采用一种基于信号质量、可用性和功耗等因素的优先级调整算法；根据无人机与基站之间的距离、信号强度和无线电频谱利用率等参数，动态调整无线通信链路的优先级。
5.根据权利要求1所述的配电线路无人机机巢作业覆盖能力评估方法，其特征在于，所述充电速率和电池优化包括：采用多通道充电技术，通过智能管理算法平衡各通道的充电状态；利用最大功率点跟踪技术优化太阳能充电系统效率；采用智能充放电管理系统，根据电池充电特性和使用需求进行充电策略优化。
6.根据权利要求1所述的配电线路无人机机巢作业覆盖能力评估方法，其特征在于，所述感...
【专利技术属性】
技术研发人员：李芳，邓鑫，吕红运，熊枫，朱伟，朱宇曦，刘天慈，
申请(专利权)人：国网湖北省电力有限公司随州供电公司，
类型：发明
国别省市：
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