一、课题背景
随着电网规模持续扩大，输电线路里程快速增长，传统人工巡检方式面临效率低、风险高、覆盖面不足等突出问题。尤其是在山区、跨江、跨高铁等复杂区段，人工巡检劳动强度大、周期长，难以满足电网安全运行和精益化管理的要求。为此，本单位QC小组以“研制一套高效、智能、可推广的输电线路巡检系统”为目标，开展了创新型QC课题《输电线路巡检系统的研发》。
二、选题理由
- 安全需求：人工登塔、走线巡视存在高处坠落、触电等风险，亟需减少人身暴露。
- 效率需求：传统巡检人均日巡线长度有限，缺陷发现率受经验影响大。
- 技术需求：无人机、物联网、边缘计算、AI图像识别等技术已成熟，具备系统集成条件。
- 管理需求：公司提出“立体巡检+集中监控”模式，要求提升线路状态感知与数据闭环能力。
三、目标设定
研制一套输电线路巡检系统，实现以下量化目标：
- 单次巡检覆盖线路长度≥10km，巡检效率较人工提升3倍以上。
- 典型缺陷（销钉缺失、绝缘子破损、异物悬挂等）自动识别准确率≥85%。
- 系统数据回传延迟≤5分钟，支持PC端与移动端同步查看。
- 系统在220kV及以上线路试点应用，连续运行30天无重大故障。
四、方案提出与选择
围绕系统总体架构，小组提出多种方案并采用头脑风暴、因果图、矩阵图等方法进行评价。最终确定方案为：
“无人机自动巡检+边缘AI识别+云端管理平台”三层架构。
- 前端：多旋翼无人机搭载可见光/红外双光吊舱，按预设航线自主飞行采集影像。
- 边端：机载/地面边缘计算模块对图像进行实时压缩与初步缺陷识别。
- 云端：管理平台完成数据存储、AI深度分析、缺陷定级、工单派发与统计报表。
五、对策实施
- 系统硬件选型与集成：选用长航时无人机平台，优化云台稳定性；加装RTK定位模块，提高航线精度。
- 自动航线规划：基于线路台账与GIS信息，生成三维巡检航线，支持仿线飞行和关键点悬停拍摄。
- AI识别模型训练：收集历史缺陷图像，构建样本库，采用深度学习算法训练模型，并通过数据增强提升泛化能力。
- 数据链路优化：采用4G/5G图传与断点续传机制，确保复杂环境下数据完整回传。
- 管理平台开发：实现设备管理、任务管理、缺陷管理、告警推送、报表导出等功能，并与生产管理系统对接。
- 现场验证与迭代：选取典型220kV线路开展试点，记录问题并快速迭代优化。
六、效果检查
- 效率指标：单次巡检覆盖线路长度达到12.6km，较人工提升约3.8倍。
- 识别准确率：典型缺陷综合识别准确率达到88.4%，超过目标值。
- 数据回传：平均延迟3.2分钟，满足≤5分钟要求。
- 运行稳定性：试点期间连续运行45天，系统无重大故障，巡检任务完成率100%。
- 安全效益：减少人工登塔作业30余次，有效降低人身风险。
七、标准化与推广
- 编制《输电线路无人机智能巡检作业指导书》和《巡检系统运维手册》。
- 形成缺陷样本库与AI模型迭代流程，纳入班组日常管理。
- 系统已在多个地市公司推广应用，并拓展至配电线路巡检场景。
八、与下一步打算
通过本次创新型QC活动，小组成功研发了输电线路巡检系统，实现了“机器换人、数据跑路、智能识别”的目标，显著提升了巡检效率与安全性。下一步，小组将持续优化AI模型，增加复杂天气与夜间巡检能力，探索自主机场与多机协同巡检模式，为电网数字化转型提供更强支撑。
