ORNL研究人员演示举例说明了dro的用法在查塔努加的EPB电线工人培训中心，安装了摄像头和其他传感器来检查电线。图片来源:Jason Richards/ORNL，美国能源部
电网上的传感器捕捉到电流或电压的奇怪变化。发生了什么，它会导致中断吗?通常，公用事业工作人员必须亲自前往检查。美国能源部橡树岭国家实验室(Oak Ridge National Laboratory)的研究人员开发了一种新的自动无人机检测系统，可以对电网的异常行为做出快速反应，尤其是在工人难以到达的偏远地区。
ORNL在田纳西州查塔努加的公用事业合作伙伴EPB拥有的电力线工人培训设施中展示了这种新方法。一段爆裂声的录音，就像过热电弧发出的声音，开始了实验。片刻之后，一架无人机升空，根据GPS坐标检查是否有问题。
这架无人机在输电线附近盘旋，用微型摄像机拍摄设备，然后呼叫其他携带高分辨率声学传感器、射频传感器或其他专用设备的无人机。这些无人机将它们的检查过程传回给EPB的指挥中心和位于诺克斯维尔的ORNL的网格操作和分析实验室。安装在无人机上的传感器可以收集足够的信息，以便公用事业公司决定是否派遣铲斗车进行紧急维护，以防止停电。
ORNL的研究人员开发了一种使用自动无人机的系统
Ned在整个公用事业网络中，使用热像仪，射频传感器和声音探测器来检查电气设备。资料来源:艾玛·弗利/美国能源部ORNL
该演示证明，人类不必直接参与这种水平的网格监测，首席研究员彼得·富尔说，他也是ORNL网格传感和通信小组的负责人。基于无人机的传感器可以更快地查明问题。
EPB对实施这种方法很感兴趣，因为准确、早期地识别电力线路故障可以防止停电并节省资金。EPB智能电网运营助理副总裁Jim Glass说:“最大的机会是识别即将发生的设备故障。“就像你的健康一样，如果你及早发现问题，你就能以更少的成本和困难来纠正它们。在客户遇到中断之前主动解决问题会带来巨大的好处。”
自动无人机检测及其技术是一个名为自主智能测量传感器和系统(AIMS)的合作项目的一部分，该项目由美国能源部电力办公室资助。ORNL的研究人员开发了该系统，用于使用机器对机器通信来自动感知问题，生成工作指令并协调多阶段无人机对电力传输设备的检查。该项目还支持处理无人机数据和图像，以便它们在快速决策中有用。
AIMS定制现成的无人机、传感器和软件，以及由ORNL开发的新技术、算法和自动化协议。在可能的情况下使用商业技术使这种方法对电力供应商来说既实用又负担得起。
富尔说:“这对公用事业领域来说是全新的。”“以前没有人把这些作为一个整体系统放在一起。我们正在采用这些组件，并以一种非常不同的方式操作它们，根据公用事业的需求定制数学、硬件和软件。”
在商业上可用的产品无法在公用事业系统中使用的情况下，ORNL团队设计了新技术。例如，无人机上的紫外线摄像头售价为2.5万美元，重10磅。富尔说，ORNL的研究人员发明了一种视觉/紫外线/不可见光组合传感器，成本不到1%，重量不到一磅。
查塔努加EPB的领导观察了ORNL研究人员处理来自dro的传感器反馈
Nes作为演示的一部分
自动化电力线检测能力的管理。资料来源:艾玛·弗利/美国能源部ORNL。
检查过程是这样的:安装在整个电网的电力线和变压器上的传感器在收集信息时触发该过程。公用事业公司的集中管理系统可以自动将这些电流和电压读数与网格事件签名库中的波形进行比较，网格事件签名库是由ORNL维护的一个巨大的DOE网格数据存储库。当发现异常活动时，地面控制单元可以自动指示从变电站发送侦察无人机。该系统可以根据合适的飞行距离和电池电量决定哪架无人机离得最近。
侦察无人机使用全球定位坐标，通过射频传感器、视觉和红外摄像机以及一个简单的声音探测器来定位和检查该地区。无人机可以监控自己的电池，避开树木和电线等障碍物，记录读数并使用无线或蜂窝网络实时传输数据——或者在演示的情况下，通过EPB的光纤网络。
根据侦察无人机收集的信息，地面控制系统可以派遣配备更专业检查能力的其他无人机。富尔将侦察无人机比作急诊室的分诊护士。他说:“你出现在急诊室，那里的人会评估你的病情，决定你是否需要专家。”“这是一样的。侦察员根据是否存在电弧、保险丝破裂或电源线分支来决定需要进行何种测量。”
来自无人机的传感器数据，以及它们的位置和运行状态，可以实时传递到中央控制系统。研究人员正在研究如何在无人机附近进行这种处理，比如在变电站，以减少电池的消耗以及通信中断的风险。Fuhr补充说，基于量子的通信将产生随机密钥，加密访问传感器数据并保护无人机控制。
虽然这种检查方法的设计是独立于人工干预的，但内置的覆盖功能允许一个人立即降落无人机或将它们送回充电器。
ORNL演示
为自动电力线检查设计了各种类型的无人机，但该项目侧重于经济实惠的模型，因此该方法对公用事业公司来说是实用的。资料来源:艾玛·弗利/美国能源部ORNL
ORNL研究员Elizabeth Piersall对传感器组件进行了改装，并为无人机和相机开发了控制软件。她还创建了算法来识别视频馈送中可见的电力设备的危险。她说:“我们希望了解如何使用这些传感器来准确识别主动电弧，即使在处理来自廉价传感器和无人机的潜在低分辨率和电机振动的情况下。”为了训练这些模型，Piersall已经能够使用在常规电力线检查期间通过早期EPB与查塔努加田纳西大学的合作伙伴关系拍摄的大量无人机视频。
富尔设想了一组无人机，每一架都配备了不同的传感能力，在变电站的无线充电器旁待命。EPB大约有100个变电站，覆盖600平方英里的服务区域，但Glass说他设想先装备20个最大的变电站，然后根据需要增加更多。为变电站配备ORNL确定的价格合理的无人机，比派遣训练有素的线路工人乘坐铲斗卡车检查遥远的电线和设备要经济得多。
格拉斯说，EPB对在风暴后使用无人机进行常规和紧急线路检查同样感兴趣。“在重大天气事件发生后，恢复工作的第一步是评估受损最严重的地方，无人机在这方面可能是一个巨大的优势。”
Piersall指出，尽管公用事业公司在电网上安装了数千个固定传感器，但这些传感器并没有提供一种简单的方法来近距离观察高架设备的运行情况。她说:“这提供了一个关于公用事业专家可能没有的信息的视角。”“我们不仅仅是在寻找一种更好的方法来完成已经可以完成的事情:我们正在提供一种新的能力。”
ORNL的研究人员Gary Hahn、Ali Ekti、Bill Monday、Jason K. Richards和Ozgur Alaca以及田纳西大学的学生Emma Foley和Stephanie Tomasik也参与了这项由美国能源部电力办公室资助的研究。
UT-Battelle为美国能源部科学办公室管理ORNL，该办公室是美国物理科学基础研究的最大支持者。科学办公室正在努力解决我们这个时代的一些最紧迫的挑战。欲了解更多信息，请访问energy.gov/science。
