(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211073880.6 (22)申请日 2022.09.02 (71)申请人 中国移动通信集团广东有限公司 地址 510000 广东省广州市天河区珠 江西 路11号 申请人 广东电网有限责任公司广州供电局 　 中国南方电网有限责任公司 (72)发明人 汤淇捷　陈双华　孙磊　蔡杰　 王敏　罗伟民　陈永涛　刘鹏　 王浩　张国翊　 (74)专利代理 机构 西安赛嘉知识产权代理事务 所(普通合伙) 61275 专利代理师 张少君 (51)Int.Cl. H02G 1/02(2006.01)H02J 13/00(2006.01) H04W 4/40(2018.01) H04W 4/024(2018.01) G06Q 10/06(2012.01) (54)发明名称 基于数据感知融合的电力网络运维系统及 方法 (57)摘要 本发明公开基于数据感知融合的电力网络 运维系统及方法， 涉及网络运维领域。 该基于数 据感知融合的电力网络运维系统及方法， 包括以 下步骤： S1、 在基站部署毫米波天线； S2、 设置巡 检路线； S3、 控制无人机按预设的巡检路线进行 自动巡检和基于电力网络运维模型进行智能感 知； S4、 根据电力线路故障报警信息和应对方案 自动生成检修工单， 派发至相应终端的运维工作 人员。 该基于数据感知融合的电力网络运维系统 及方法， 基于无人机对复杂地理环 境下的电力网 络进行智能巡检和 智能感知， 自动识别电力线路 故障， 并根据故障报警信息和应对 方案自动生成 检修工单， 派发至相应终端的运维工作人员， 降 低复杂地理环境下的无 人机操控 要求。 权利要求书2页 说明书5页 附图1页 CN 115360633 A 2022.11.18 CN 115360633 A 1.基于数据感知融合的电力网络运维系统及方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： S1、 在基站部署毫米波天线； S2、 设置巡检路线； S3、 控制无人机按预设的巡检路线进行自动巡检和基于电力网络运维模型进行智能感 知； S4、 根据电力线路故障报警信息和应对方案自动生成检修工单， 派发至相应终端的运 维工作人员。 2.根据权利要求1所述的基于数据感知融合的电力网络运维系统及方法， 其特征在于： 5.5G通信网络通过HCS(Harmonized  Communication  and Sensing融合感知通信)， 助力无 人机自动驾驶 技术的发展； 5.5G通信网络既可以提供通信能力， 又能够提供感知能力， 通过在基站部署毫米波天 线， 利用毫米波天然的大带宽、 空间隔离度实现基站更高的配比效率， 通过将蜂窝网络 Massive MIMO的波束扫描技术应用于感知领域， 使 得HCS场景下既能够提供通信， 又能够提 供感知， 显著提升上 行的体验与容 量。 3.根据权利要求1所述的基于数据感知融合的电力网络运维系统及方法， 其特征在于： 在HCS场景下， 针对郊野、 涵洞、 隧道、 高山等复杂地理环 境下的电力网络设置相应的3D ‑GIS 巡检路线， 巡检路线有多种模式， 如普通模式、 高效模式和精细模式等， 控制无人机按预设 的巡检路线进行自动巡检和基于电力网络运维模型进行智能感知， 无人机上搭载有处理 器， 无人机能自动锁定拍摄与自动AI识别， 并将巡检数据和识别结果通过处理器自动上传 终端。 4.根据权利要求1所述的基于数据感知融合的电力网络运维系统及方法， 其特征在于： 智能感知通过以下 方式实现： 无人机的处理器根据输电线路走廊内目标物的特征进行训练学习， 习得点云数据分类 器， 以对巡检数据中的点云进行分类； 输电线路走廊是电网的最主要部分， 走廊内的地形、 地貌、 植被、 建筑、 电塔、 挂线点位 置等， 是电网建 设和管理极为关注的对象。 5.根据权利要求1所述的基于数据感知融合的电力网络运维系统及方法， 其特征在于： 无人机按巡检路线执行一次飞行任务， 获取的原始点云包括输电线走廊内的所有地物目 标； 再进行滤波分类， 以将不同类型的地物目标的点云分离出来， 原始 点云分为地面点云和 非地面点云， 地面点云经过插值可得到走廊的数字地形模型， 非地面点云经过进一步处理 提取各类地物点。 6.根据权利要求1所述的基于数据感知融合的电力网络运维系统及方法， 其特征在于： 滤波分类的步骤包括， 预设中心 点， 通过各个原始 点云到中心 点的空间临近度， 计算各个原 始点云到中心点的空间临近度的权值； 基于各个点云信息的像素值相似度， 计算各个点云信息的像素值相似度的权值； 基于各个点云信 息到中心点的空间临近度的权值和像素值相似度的权值进行乘积， 再 与图像矩阵作卷积运 算。 7.根据权利要求1所述的基于数据感知融合的电力网络运维系统及方法， 其特征在于： 对图像中一个像素点， 设定一个预设大小的方形邻域， 假设该邻域的原点(0,0)为中心点，权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115360633 A 2像素点的坐标为(x,y)； 基于图像上的每一个像素点的值是由其本身和邻域内其他像素点的值经过加权平均 后得到的， 通过 预设的图像矩阵， 扫描图像中的每一个 像素点； 图像矩阵是一个大小固定、 由数值参数组成的数学矩阵， 矩阵中的数据为权值， 离 中心 点越近， 权重越大。 使中心 点与方形邻域内的其他像素值进 行加权平均后， 得到该像素点的 值， 即该像素点到中心点的空间临近度， 依此计算各个原 始点云到中心点的空间临近度； 再对计算的各个原始点云到中心点的空间临近度进行加权平均， 获得各个原始点云的 空间临近度的权值， 使各个原始点云的像素值相似度进行加权平均， 计算各个原始点云的 像素值相似度的权值； 基于各个原始点云到中心点的空间临近度的权值和像素值相似度的权值进行乘积， 再 与图像矩阵作卷积运 算， 将原始点云分为地面点云和非地 面点云。 8.根据权利要求1所述的基于数据感知融合的电力网络运维系统及方法， 其特征在于： 基于第三方软件， 如AutoCAD、 3DMax等， 对分类后的点云数据进行输电线路走廊三维重建， 获得电力网络运维模型， 用于 输电线路的安全分析， 并对建立的模型进行渲染； 使用梯度下降参数回传训练电力网络运维模型， 习得点云数据分类器， 以对巡检数据 中的点云进行分类。 9.根据权利要求1所述的基于数据感知融合的电力网络运维系统及方法， 其特征在于： 根据分类的点云数据， 无人机的处理器通过点云滤波、 空间差值， 以及影像配准等算法， 提 取异常特征， 如地形变化或者其他专题变化图， 以识别出线路上的异常情况， 并从预设的数 据库中查找出相应的应对方案， 并根据电力线路故障报警信息和应对方案自动生成检修工 单， 派发至相应终端的运维工作人员， 以利于及时检查维修； HCS还可以延伸到室内如隧道场景， 提供高精度室内定位功能， 极大提高了运维中巡检 的质量。 10.根据权利要求1所述的基于数据感知融合的电力网络运维系统及方法， 其特征在 于： 频谱是无线产业最重要的资源， 在Sub100GHz内使用毫米波， 基于蜂窝网络Massive   MIMO的波束扫描技术， 在预设范围内分段形成至少两个空间波束的无线网络支持无线通 信， 其中至少两个空间波束与不同的功 率电平相关联， 可以实现超大带宽和低时延的优势， 使基站自发自收， 基站发射探测信号， 当探测信号发送至无人机表 面时反射， 基站接收反射 回来的信号， 估算信号的相位、 强度、 多普勒信息， 以感知无人机的反射点位置， 确定无人机 的飞行轨 迹； 同时， 基于预先上报的无人机轨迹信息进行位置对比， 判断无人机的反射点位置是否 位于先上报的无人机轨迹上， 是则无人机巡检状态正常； 否则无人机偏离预设轨迹需预警， 实现了低定位信号 甚至无定位信号区域巡检无 人机的飞行轨 迹监控。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115360633 A 3