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题名设备优先级框架下的无人机巡检路径优化
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作者
于坤鹏
商少青
武上博
张亚朋
张军
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机构
国网石家庄供电公司
河北水利电力学院电力工程系
国网藁城区供电公司
国网荆州供电公司
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出处
《遥感信息》
北大核心
2025年第4期45-51,共7页
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文摘
针对如何降低输电线路巡检周期内运行风险和提升飞行巡检效率的问题,提出一种基于设备优先级的无人机巡检路径优化方法。首先,建立一种设备状态预测模型,利用在线顺序极限学习机(Os-Elm)对设备的运行状态进行预测,确定巡检设备优先级。其次,在同一优先级设备间,采用遗传算法(GA)进化思想与蝙蝠算法(BA)搜索行为相结合的改进蝙蝠算法(GA-BA)来寻找最短路径。最后,将设备优先级顺序与最短路径相结合,形成最优路径。实例证明:由于考虑了设备优先级这一因素,优化方法能够做到缺陷发现前置,有效提升巡检周期内的缺陷巡查效果;与GA和BA相对比,GA-BA算法在搜索能力和收敛速度上有显著优势。
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关键词
优先级
巡检
Os-Elm学习机
GA-BA算法
路径规划
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Keywords
priority
inspection
Os-Elm learning machine
GA-BA algorithm
path planning
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分类号
TM726
[电气工程—电力系统及自动化]
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