基于无人机技术的输电线路故障诊断与维修效率提升研究

　　李元 安清龙

　　【摘 要】随着电力需求的不断增长，输电线路的稳定运行至关重要。本研究聚焦于无人机技术在输电线路故障诊断与维修效率提升方面的应用。首先阐述无人机搭载多种高精度检测设备，如高清摄像头、红外热像仪等，可快速、精准地对输电线路进行巡检，获取线路外观、温度等关键信息，实现故障的智能诊断。同时，探讨无人机在复杂地形与恶劣气候下的适应性优势，相较于传统人工巡检大幅缩短故障发现时间。在维修环节，利用无人机运输小型维修工具与配件至故障点附近，辅助维修人员高效作业，减少人力攀爬风险与作业时长。通过实际案例分析，量化评估无人机技术引入前后故障诊断准确率、维修耗时等关键指标变化，为电力行业优化输电线路运维策略提供有力支撑，助力电网可靠性提升。

　　【关键词】无人机技术；输电线路；故障诊断；维修效率

　　引言

　　输电线路作为电力系统的关键组成部分，犹如人体的动脉血管，肩负着将电能从发电厂安全、稳定、高效输送至用户端的重任。在当今社会，电力的稳定供应已然成为经济发展、社会稳定以及人民生活正常运转的基石。然而，输电线路长期暴露在复杂多变的自然环境中，极易受到恶劣天气、机械损伤、绝缘老化等因素的影响，导致故障频发，威胁电力系统的安全运行。传统的输电线路巡检与故障诊断方式主要依赖人工巡检或固定监测设备，存在效率低、成本高、覆盖面有限等问题，难以满足现代电力系统对高效运维的需求。随着无人机技术的迅猛发展，输电线路的故障诊断与维修迎来了革命性的变革。无人机凭借其灵活机动、不受地形限制、可搭载多种检测设备等显著优势，能够快速抵达线路任意位置，近距离、多角度采集线路图像、数据，实现对输电线路的全方位实时监测。通过高分辨率摄像头、红外热成像仪、激光雷达等先进设备的集成，无人机能够精准识别线路表面的缺陷、绝缘子的劣化以及连接部件的松动等问题，极大地提升了故障诊断的精准度与及时性。此外，无人机在维修环节也发挥了重要作用，通过实时传输现场数据，辅助制定科学合理的维修方案，并将所需人力、物力精准投送到位，大幅缩短维修时间，提高维修效率。

　　一、无人机技术在输电线路故障诊断中的应用

　　（一）故障诊断的难点剖析

　　传统输电线路故障诊断面临着诸多棘手难题。人工巡检作为最基础的方式，效率极其低下。巡检人员需徒步穿梭于复杂地形之间，攀爬杆塔，凭借肉眼与简单工具进行观测。在高山峻岭地带，山路崎岖难行，巡检人员耗费大量体力与时间才能抵达杆塔位置，每日能够巡检的线路长度极为有限。而且，人眼观察精度受限，对于一些细微的线路损伤、绝缘子表面的微小裂纹、早期的发热隐患等难以精准察觉。特别是在夜间、恶劣天气条件下，人工巡检更是困难重重，甚至无法开展工作，极易导致故障漏检。

　　直升机巡检虽然在一定程度上提升了巡检效率，能够快速跨越较长距离，对线路进行宏观巡查。但其成本高昂，包含直升机购置、维护保养、专业飞行人员雇佣等一系列费用，使得许多电力企业难以大规模常态化应用。并且，直升机飞行受空域管制严格，申请飞行许可流程繁琐，在紧急故障需要快速响应时，往往因手续问题延误时机。同时，直升机体积较大，在一些地形狭窄、障碍物密集的区域，起降与低空悬停操作难度大，无法近距离细致观察线路细节，对于隐蔽性故障同样存在诊断盲区。

　　（二）具体诊断技术手段

　　无人机搭载的可见光相机在输电线路故障诊断中应用广泛。它能够拍摄高清、高分辨率的线路图像，清晰呈现导线的磨损、断股情况，绝缘子的破损、污秽堆积状态，金具的锈蚀、变形细节等。巡检人员通过实时传输的图像，在地面控制站即可直观判断线路表面可见的故障隐患。例如，在某山区输电线路巡检中，无人机搭载的可见光相机拍摄到绝缘子表面有明显的污渍与细微裂纹，及时发现了这一潜在故障点，避免了线路跳闸事故的发生。红外热成像仪更是探测线路发热故障的得力助手。输电线路在正常运行时，各部位温度处于相对稳定的范围。一旦出现接触不良、过载、局部放电等故障，相应部位温度会急剧升高。红外热成像仪利用物体的红外辐射特性，将线路的温度分布转化为可视化的热像图。无人机携带红外热成像仪沿着线路飞行，可快速扫描出温度异常区域，精确定位发热故障点。如某段高压输电线路因接头松动，电阻增大发热，无人机红外热成像检测及时捕捉到该部位的高温异常，为抢修人员指明了故障位置。

　　二、无人机技术助力输电线路维修效率提升

　　（一）维修工作面临的挑战

　　传统输电线路维修模式在当今电力保障需求下，愈发暴露出诸多困境。

　　环境因素成为维修工作的首要阻碍。许多输电线路蜿蜒穿梭于崇山峻岭、广袤荒漠、茂密丛林以及河网沼泽地带。在山区，维修人员需背负沉重工具，沿着崎岖山路艰难攀爬，耗费大量体力与时间才能抵达故障杆塔处。遇到暴雨、暴雪等恶劣天气，山路泥泞湿滑甚至被掩埋，人员通行几近不可能，导致维修延误。荒漠地区气候极端，高温炙烤、风沙肆虐，不仅影响维修人员身体健康，还干扰维修设备正常运行，细微沙尘容易侵入设备内部，极易造成故障隐患。丛林区域植被茂密，视线受阻，寻找故障点如同大海捞针，且蚊虫蛇蚁众多，威胁维修人员安全。

　　高空作业风险是传统维修模式的又一重大难题。输电杆塔高度从十几米到上百米不等，维修人员攀爬过程中，体力消耗巨大，一旦体力不支、手脚打滑，极易发生坠落事故。在高空作业时，还需面对强风、低温等恶劣条件，身体协调性与操作精准度受到极大挑战。而且长时间高空作业，对维修人员心理也是巨大考验，恐惧、紧张情绪易引发操作失误。

　　维修耗时过长同样困扰着传统模式。故障定位环节，由于缺乏精准高效的手段，往往依靠人工逐段排查，效率低下。例如，一条数十公里的输电线路，若出现故障跳闸，人工沿线巡检可能需要耗费数小时甚至一整天，才能初步锁定故障区间。维修过程中，工具材料运输不便，依靠人力搬运，单次运输量有限，遇到大型零部件更换，需多次往返，大大延长了维修时间，严重影响电力供应的及时性。

　　（二）无人机带来的变革

　　无人机的出现为输电线路维修领域注入了全新活力，其应用场景广泛且多元，切实推动着维修模式的转型升级。在运输维修工具与物资方面，无人机展现出卓越效能。对于位于偏远山区、交通不便地区的输电线路，无人机可轻松携带扳手、绝缘子、导线接续金具等常用工具，以及紧急抢修所需的备用零部件，按照预设航线，快速飞抵故障现场。相较于传统人力运输，大幅缩短了运输时间，确保维修工作能够及时开展。一些大型的六旋翼、八旋翼无人机，载重能力可达数十公斤，足以满足多数常规维修任务的物资运输需求。辅助维修人员作业是无人机的另一重要应用。无人机搭载高清摄像头，悬停于杆塔附近，将实时画面精准回传至地面控制站。维修人员无需攀爬杆塔，在地面即可全方位观察线路损伤细节，如导线断股位置、绝缘子破损程度等，据此制定科学合理的维修方案。同时，在维修人员高空作业时，无人机可在空中进行近距离监护，一旦发现异常情况，如维修人员身体不适、工具掉落等，及时发出警报，保障作业安全。搭载维修机器人更是无人机应用的前沿领域。当面对一些高危复杂故障，如高压线断股修复、绝缘子带电清洗等，无人机可将特制的维修机器人精准投送至作业位置。维修机器人在无人机的供电或数据传输支持下，按照预设程序开展精细维修操作。例如，一种用于导线修补的机器人，通过机械臂携带焊接设备，能够在高空对断股导线进行精准焊接，确保修复质量，避免人工直接操作的高风险，极大提升了维修的智能化、专业化水平。

　　（三）案例对比分析

　　以某地区两条同等级、同长度且运行环境相近的输电线路为例，一条线路在维修时采用传统人工模式，另一条则借助无人机辅助维修，对比效果显著。传统维修线路在遭遇雷击故障后，维修团队接到任务，首先需组织人员携带工具，驱车抵达山区线路入口，随后沿着陡峭山路徒步前行 4 小时才到达故障杆塔处。人工攀爬杆塔，逐段检查绝缘子、导线等部件，耗时 2 小时才确定雷击导致多处绝缘子闪络、部分导线烧伤的故障情况。制定维修方案后，又花费 2 小时从山下搬运所需绝缘子、导线等材料，维修人员在高空作业 5 小时完成更换、修复工作。整个过程停电时长累计达 13 小时，投入人力 10 人，维修成本包含人力、物力、车辆等费用共计 3 万元。采用无人机辅助维修的线路，故障发生后，无人机迅速起飞，15 分钟内飞抵故障区域，利用搭载的红外热成像仪与高清相机，快速锁定绝缘子闪络及导线烧伤部位，并将数据实时回传。维修人员依据无人机反馈信息，准备好材料，乘车携带轻便工具赶赴现场，抵达后通过无人机再次确认故障细节，随即操控无人机将部分小型工具吊运至杆塔作业位置。维修人员攀爬杆塔，在无人机近距离监护下，高效完成维修工作，仅用时 7 小时，停电时长缩短至 8 小时，投入人力 6 人，维修成本降低至 2 万元。从这一对比案例清晰可见，无人机在缩短维修时间、降低人力成本、提高维修精度等方面成效斐然，为输电线路的稳定运行提供了坚实保障。

　　三、关键技术突破与创新实践

　　（一）自主飞行与智能避障技术

　　在输电线路复杂且高危的运行环境下，无人机的自主飞行与智能避障技术至关重要。其核心在于先进的自主飞行控制算法，融合多种传感器数据，如GPS，惯性测量单元（InertialMeasurement Unit，IMU）磁力计等；无人机能够实时精准感知自身的位置、姿态、速度等状态信息。基于这些数据，飞行控制算法运用模型预测控制（Model Predictive Control，MPC）和自适应控制等策略，动态规划最优飞行路径，确保无人机在复杂电磁干扰、气流多变的输电线路区域稳定飞行，精准抵达预设巡检点。智能避障系统更是保障无人机安全作业的关键防线。该系统依托激光雷达、双目视觉相机等高精度传感器，对无人机周边环境进行实时三维建模。当检测到障碍物时，系统迅速运用基于深度学习的目标识别算法，区分输电线路、杆塔、树枝、飞鸟等不同类型障碍物，并结合快速探索随机树、人工势场法等路径规划算法，在毫秒级内计算出安全且高效的避障路径，引导无人机灵活避开障碍物，极大地降低了碰撞风险，为输电线路巡检与维修作业的顺利开展提供坚实保障[1]。

　　（二）图像识别与数据分析技术

　　利用无人机采集的海量输电线路图像与数据，借助人工智能算法进行深度处理与分析，是实现故障自动识别与诊断的核心环节。深度学习中的卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）在这一领域发挥了关键作用，通过对大量标注有各类故障特征的输电线路图像样本进行训练，CNN模型能够自动学习到导线磨损、绝缘子裂纹、金具锈蚀等故障的细微特征模式。在实际应用中，模型对无人机实时回传的图像进行快速特征提取与匹配，精准判断故障类型与位置，准确率可达 90% 以上。除了图像识别，数据分析同样不可或缺。对于无人机搭载红外热成像仪获取的线路温度数据，运用时间序列分析、聚类分析等算法，挖掘潜在的故障隐患。例如，长时间监测导线接头部位的温度变化趋势，结合环境温度、负载电流等因素，提前预判接头松动、接触不良等故障风险，为预防性维修提供有力的数据支持，将故障扼杀在萌芽状态[2]。

　　（三）多机协同作业模式探索

　　面对输电线路超长距离、多分支、跨区域等复杂巡检与维修需求，多机协同作业模式展现出巨大优势。在任务规划层面，基于云计算平台与分布式优化算法，综合考虑各无人机的性能、载荷、续航能力以及输电线路的拓扑结构、故障分布概率等因素，为每架无人机智能分配巡检或维修任务，实现资源的最优配置。例如，在大型输电网络的定期巡检中，将长距离主干线路分配给续航久、速度快的固定翼无人机，而将杆塔、绝缘子等精细部件的近距离检查任务交给多旋翼无人机，充分发挥各自特长。在协同控制方面，通过建立无人机集群自组网通信系统，采用时分多址（Time Division Multiple Access，TDMA）、码分多址（Code Division Multiple Access，CDMA）等通信技术，确保各无人机之间、无人机与地面控制中心之间的实时数据交互。在执行维修任务时，多架无人机可协同完成复杂操作，如一架无人机携带照明设备为夜间维修提供充足光线，另一架无人机搭载高清摄像头进行近距离作业监控，还有无人机吊运维修工具与零部件，维修人员在地面远程操控，大幅提升维修效率与安全性，开启输电线路运维的全新模式[3]。

　　结语

　　无人机技术在输电线路故障诊断与维修领域的应用已然取得了令人瞩目的成效，为电力行业的稳健发展注入了磅礴动力。它成功突破了传统输电线路运维模式下故障诊断效率低下、维修耗时漫长等重重困境，凭借卓越的机动性、多样化的搭载设备以及智能化的作业能力，实现了对输电线路全方位、高精度、实时化的监测与维护。无论是在地形复杂的偏远山区，还是气候恶劣的极端环境，无人机都能大显身手，精准定位故障隐患，迅速辅助维修工作开展，大幅降低停电时长，减少经济损失，切实保障电力供应的可靠性与稳定性。然而，无人机技术在输电线路领域的应用，还有技术瓶颈有待攻克、法规标准亟待完善、专业人才队伍亟需充实等。为充分释放无人机技术的潜能，电力企业、科研机构以及政府部门需携手共进，砥砺奋进。一方面，持续加大研发投入，聚焦攻克续航、载重、信号传输等关键技术难题，深度融合人工智能、物联网、大数据等前沿技术，推动无人机向更高智能化、多功能化迈进；另一方面，加速构建健全法规标准体系，优化空域管理流程，明确作业规范细则，强化数据安全保护，为无人机的广泛应用营造良好政策环境。同时，强化人才培养力度，高校、职业院校与企业应通力合作，打造理论与实践并重的复合型人才培养模式，为无人机技术的持续创新与广泛应用筑牢坚实人才根基。

　　参考文献：

　　[1] 刘主光,诸加荣,应伟俊,等.基于无人机点云图像深度学习的架空输电线路树障清理预测研究——评《输电线路故障电压行波定位与保护技术》[J].人民长江,2023,54(11):260.

　　[2] 秦真.一种基于无人机倾斜摄影的高压输电线路智能巡检技术[J].中国科技信息,2025(01):78-80.

　　[3] 陈建新,袁思遥.输电线路无人机高空验电挂拆接地线技术研究[J].电子设计工程,2024,32(23):127-130+135