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申请/专利权人：国网重庆市电力公司电力科学研究院;中科方寸知微(南京)科技有限公司

摘要：本发明公开了基于两阶段协调优化的变电设备智能巡视方法和系统，包括如下步骤：构建两个用于在无人机巡检变电设备时的线路规划模型；确定巡检需求和续航约束条件；求解第一阶段无人机静态巡检航线；确定巡检起始点；无人机按照巡检顺序从巡检起始点开始巡检，并根据单目相机判断和计算障碍物的位置信息；若无人机最大续航不满足巡检需求，则重新回到第三步；求解第二阶段无人机动态巡检最佳航线；无人机根据最佳航线飞行到达巡检设备点，获取巡检设备图片数据；确定是否完成巡检任务，若完成，则返航并回传巡检设备图片数据；若未完成，则回到第六步重新开始。本方案满足了无人机巡检调度的现实需求，且实现了巡检需求和巡检成本的最优化。

主权项：1.基于两阶段协调优化的变电设备智能巡视方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1、构建两个用于在无人机巡检变电设备时的线路规划模型，并初始化系统；线路规划模型包括：第一阶段模型和第二阶段模型，其中第一阶段模型为无人机静态巡检航线规划模型，第二阶段模型为无人机动态巡检最佳航线规划模型；步骤S2、确定巡检需求和续航约束条件；其中续航约束条件即巡检成本，包括：巡检设备的惩罚成本，无人机的续航成本和里程成本；步骤S3、基于深度强化学习方法，结合步骤S2获得的续航约束条件，求解第一阶段无人机静态巡检航线，用以确定无人机巡检变电设备的巡检顺序；步骤S4、根据巡检状态空间和概率分步，确定巡检起始点；步骤S5、若无人机最大续航满足巡检需求，无人机按照步骤S3确定的巡检顺序从巡检起始点开始巡检，并根据单目相机判断和计算障碍物的位置信息；若无人机最大续航不满足巡检需求，则回到步骤S3重新开始；步骤S6、基于遗传算法，结合巡检区域GIS网格化信息以及步骤S5获得的障碍物位置信息求解第二阶段无人机动态巡检最佳航线；步骤S7、无人机根据步骤S6计算的最佳航线飞行到达巡检设备点，并悬停拍照，获取巡检设备图片数据；步骤S8、确定是否完成巡检任务，若完成，则返航并回传巡检设备图片数据；若未完成，则回到步骤S6重新开始。

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