清华大学学报(自然科学版)

作者：张佳庆, 孙韬, 蒋弘瑞, 段君瑞, 缪煦扬, 纪杰

单位：1. 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 电力火灾与安全防护安徽省重点实验室, 合肥 230601;<br>2. 中国科学技术大学 火灾科学国家重点实验室, 合肥 230026

关键词：高压输电线路,无人机路径规划,林区火灾,网络分析法(ANP),遗传算法(GA)

基金：国家重点研发计划项目（2022YFC3003101）；国网安徽省电力有限公司科技项目（521205220001）

跨越林区的高压输电线路建设存在诱发森林火灾的风险， 因此必须重视高压输电线路的巡检工作。目前， 以防范林区火灾风险为目的开展的无人机巡检路径规划的相关研究较少， 且已有研究未针对电网系统的运维安全， 也未考虑各火灾风险因素间的相互影响。因此， 该文提出一种基于网络分析法（analytic network process， ANP）和遗传算法（genetic algorithm， GA）的森林电网无人机巡检路径规划方法。首先结合历史数据和实地调研， 识别出影响森林火灾风险的典型因素， 并对所在线路及周边林区开展火灾风险评估， 划分出高火险区域； 再将这些高火险区域设置为巡检节点， 基于GA规划出最短的无人机巡检路径。此外， 提出一种基于最大偏转角约束的路径优化方法， 对路径中不满足最大偏转角约束的节点进行了优化。该文以中国安徽省某重要输电通道线路3542#-3547#为应用对象， 评估得出了线路周边存在10处高火险区域， 规划出长度为5 391.72 m的无人机巡检路径， 再利用最大偏转角约束的方法进行路径优化， 优化后的路径总长为5 401.36 m， 仅比原路径增长了0.179 %。该文提出的无人机巡检路径规划方法以火灾风险评估为基础， 兼顾了各林火风险因素间的相互影响， 可以为后续林区高压输电线路的无人机巡检路径规划相关研究提供参考。

来源：2024年第5期

《清华大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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