隨著低空經(jīng)濟的快速發(fā)展，無人機在電力行業(yè)的應(yīng)用日益廣泛，成為電網(wǎng)巡檢中“機器代人”的關(guān)鍵工具。在輸電、變電、配電等多個場景中，無人機憑借高效、靈活的特點，大幅提升了巡檢效率。然而，在偏遠地區(qū)，電力線路巡檢仍面臨諸多挑戰(zhàn)：山高林密導(dǎo)致通信信號衰減甚至無覆蓋，無人機續(xù)航時間有限，運維人員短缺且外委服務(wù)成本高昂，同時小尺寸缺陷識別和風(fēng)險研判難度較大。

為應(yīng)對這些難題，某電力團隊研發(fā)了一套“空天地一體化”無人機自主巡檢支撐系統(tǒng)。該系統(tǒng)整合了北斗導(dǎo)航、固定攝像頭、巡檢無人機和自組織支撐網(wǎng)等設(shè)備，結(jié)合電力知識和環(huán)境信息，實現(xiàn)了航線自動生成、多機協(xié)同任務(wù)規(guī)劃、自適應(yīng)巡檢飛行以及缺陷隱患識別與風(fēng)險研判的全流程閉環(huán)管理。這一創(chuàng)新顯著提升了巡檢的智能化水平，為偏遠地區(qū)電力線路的安全運行提供了有力保障。

在智能識別算法方面，團隊針對本地場景的特異性，采用增量學(xué)習(xí)技術(shù)優(yōu)化視覺模型，依托本地樣本庫進行多輪訓(xùn)練。通過模型結(jié)構(gòu)優(yōu)化，提升了小尺寸目標的識別能力，并篩選了R-CNN、YOLO、DETR等基礎(chǔ)模型進行匹配。經(jīng)過本地培育，均壓環(huán)脫落、玻璃絕緣子自爆等重點缺陷的平均發(fā)現(xiàn)率達到95.46%，較培育前提高了17.05%。團隊還創(chuàng)新了多套算法協(xié)同識別模式，根據(jù)巡檢部位精準匹配算法，進一步提升了識別效率。

在關(guān)鍵技術(shù)突破上，團隊在航線生成方面通過半監(jiān)督語義分割解決了設(shè)備掛接差異和點云質(zhì)量問題，實現(xiàn)了安全點位的自動生成；多機協(xié)同采用聯(lián)邦深度強化學(xué)習(xí)優(yōu)化軌跡，通過模塊化設(shè)計與調(diào)度算法滿足復(fù)雜巡檢需求；無線自組織網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化了節(jié)點部署、拓撲連接與信息傳輸策略，保障了遠距離通信的穩(wěn)定性；多模態(tài)大模型則攻克了復(fù)雜場景干擾和空間感知不足等難題，規(guī)范了隱患標注，優(yōu)化了告警校驗與去重流程。

配套裝備的研發(fā)同樣取得進展。團隊創(chuàng)新了“無人機-機巢”一對多控制模式，集成低功耗Mesh和高帶寬網(wǎng)橋等設(shè)備，實現(xiàn)了優(yōu)越的網(wǎng)絡(luò)傳輸性能。同時，研制了集算力、存儲、通信于一體的移動巡檢邊緣設(shè)備，支撐了模型的輕量化應(yīng)用，為巡檢工作提供了更高效的硬件支持。

在實際應(yīng)用中，該系統(tǒng)在鄂州數(shù)字化配電網(wǎng)示范項目中取得了顯著成效。團隊完成了千公里航線的繪制，優(yōu)化了多機巢的聯(lián)合部署與網(wǎng)格化調(diào)度。配網(wǎng)工程驗收通過數(shù)字化管控系統(tǒng)，實現(xiàn)了任務(wù)派發(fā)、數(shù)據(jù)采集和缺陷識別的全流程線上化?！拜旊娦⌒l(wèi)”平臺依托知識圖譜與混合檢索技術(shù)，提供了專業(yè)知識一鍵查詢服務(wù)；大小模型協(xié)同實現(xiàn)了9類重點缺陷識別準確率92%、16類通道隱患識別準確率95%的優(yōu)異成績。新一代遠程智能巡視系統(tǒng)應(yīng)用后，人工處理告警量減少了84.1%，派單準確率達到100%，高效覆蓋了近50類缺陷隱患場景。