摘要：随着新能源领域的快速发展，风力发电机组的装机容量日益增高，而风电场通常位于偏远区域，运维人员配置相对较少，这为确保风电设备的安全稳定运行带来了挑战。针对这一问题，本研究探讨了无人机在风电场设备巡检中的应用。通过无人机实现电子化、信息化、智能化的巡检，不仅可以大幅减少人力投入，保障巡检人员的人身安全，还能提高设备运行和环境监测的精度。本研究将通过对无人机在风电场设备巡检中的应用进行研究，以期为风电场的运维管理提供有效的技术支持。

关键词：无人机智能巡检技术；风电场；应用

0引言

风电是一种关键的清洁可再生能源，已经在中国得到迅速发展。然而，风电场的分布在复杂的地理环境中，设备管理和维护面临挑战，老化和缺陷可能导致安全风险和经济损失。无人机技术在风电设备巡检中发挥关键作用。通过实时监控和精确检测，无人机巡检有助于及时发现和处理设备问题，确保风电场的安全和高效运行[1]。本研究旨在探讨无人机巡检技术在提升风电设备管理水平和保障风电场安全运行方面的重要性。

1 研究现状分析

风电场的设备管理是确保风电机组安全运行的基础，尤其在机组位置遥远、地质隐患复杂的情况下，设备检查成为一项艰巨的任务。无人机技术在风电场设备管理中呈现出重要的价值，尤其是利用无人机进行风电机组的巡检，能够降低手动操作的难度和风险。然而，无人机在风电场设备管理中的应用仍处于初期阶段，面临着诸多技术和操作难题，如地形、气候等自然条件对无人机的操作造成了一定的困难[2]。

机器视觉识别技术是无人机智能巡检的核心，它能够帮助无人机自动识别叶片缺陷，提高巡检效率。然而，目前该技术在识别叶片缺陷方面还有待完善，这限制了无人机智能巡检技术在风电场设备管理中的应用。目前，无人机智能巡检技术的主要应用集中在电网输电领域，而在风电场的应用还相对较少。陆地风电场的案例表明，利用无人机和机器视觉识别技术进行风电设备的巡检和维护具有一定的可行性和效果，但也暴露出了多旋翼无人机在复杂地形和恶劣气候条件下的操作局限。

2 应用方案分析

2.1 技术改革

2.1.1 无人机操的自动化

无人机操作的难度大，且人为操作可能存在误差，为提升风电场设备巡检效率和准确性，需要将无人机操作从传统人工飞行操作转变为全自动飞行。全自动飞行是指无人机能够在没有人工干预的情况下完成起飞、飞行、降落等操作。引入多旋翼无人机自动机巢是实现全自动飞行的重要技术支持，它能够帮助无人机实现自动起飞、降落、更换电池等功能，显著提升操作效率。

通过自动机巢和全自动飞行技术，无人机能够在预设的路线和时间内完成风电场设备的巡检任务。完成任务后，无人机能够实时回传拍摄的图片和数据，为后续的设备状态分析和维修决策提供重要参考。此种技术改革不仅能降低操作难度，减少人工干预，也有助于加快数据回传和分析进程，为风电场设备的快速维修和故障预防提供了有力保障[3]。全自动飞行的转型是实现无人机在风电场设备巡检中应用的重要步骤，它标志着无人机操作从传统的人工控制向自动化、智能化方向的重要转变，为提高风电场设备管理的智能水平和效率提供了新的可能。

2.1.2 构建分布式无人机管理模式

为解决风电场管理中多个巡检管理队伍可能出现的隔离性问题，提出构建分布式无人机管理系统的方案。该系统旨在实现多个风电场的统一管理，通过分布式无人机自动机巢全面覆盖风电场区域及其周边，旨在提升管理和巡检效率。分布式无人机管理系统是一个能够统一管理多个风电场和无人机自动机巢的系统，它旨在提高风电场的管理效率和无人机巡检的覆盖范围。通过构建该系统和无人机自动机巢，可以实现风电场的统一管理和调度，从而解决了风电场管理的隔离性问题，提高了风电场管理和无人机巡检的效率及覆盖范围。该模式为风电场设备巡检带来新的管理模式和技术改革，展现了通过技术创新解决传统风电场管理问题的可能性。

2.1.3 智能分析识别系统

针对风电场运维环境的实际应用需求，设计了一套数据智能分析识别系统。该系统主要依赖图像控制算法和图像识别技术，为无人机赋予了自动跟踪、定位、提取及识别等功能，以期及时发现和解决风电场内的运维问题和隐患。例如，采用“边缘+云端”的处理方式结合AI识别计算进行无人机巡检数据的分析，从而简化了从智能识别到人工审核识别结果的流程，最终一键生成缺陷报告。

针对风电场运维环境的实际应用需求，设计了一套数据智能分析识别系统。该系统主要依赖图像控制算法和图像识别技术，为无人机赋予了自动跟踪、定位、提取及识别等功能，以期及时发现和解决风电场内的运维问题和隐患。例如，采用“边缘+云端”的处理方式结合AI识别计算进行无人机巡检数据的分析，从而简化了从智能识别到人工审核识别结果的流程，最终一键生成缺陷报告。通过该系统的应用，风电场的运维环境得到了实时的分析，有效提升了运维效率和安全水平，同时也为风电场设备巡检带来了技术创新和效率优势。

2.2 技术优化

2.2.1 航路航迹智能规划

航路航迹规划至关重要，影响无人机巡检任务的安全性和效果。不合理规划可能导致事故和任务失败。优化航迹规划提高安全性和效果。有三种规划方式：实施航线+手动操作、固定航线+手动操作和固定航线+自动航线。

固定航线+自动航线模式最常用。基于环境模型的固定航线避障，自动航线根据目标实时计算最优路径。无人机可自主导航至目标位置，提高巡检效率和准确性。规划航线需要考虑最小飞行高度和避障。点选固定航线，结合自动航线规划，提供高效安全的航迹方案。

2.2.2 可视化三维管理平台

构建可视化无人机巡视管理平台提升风电场设备运维效率。平台直观呈现无人机采集信息，包括视频、图片、模型和地图等，提高信息直观性和易理解性，支持数据集成管理。该平台提供设备运行状态可视化服务，智能化运维管理，提供快速响应和动态决策支持。三维可视化技术提供直观视角和辅助决策基础，提高巡检效率。气象环境可视化帮助理解运行状态[4]。预警可视化是核心功能，实时捕捉问题，提高问题察觉性，确保设备稳定运行，预防潜在故障。

2.3 系统方案

风电场的智能无人机巡检管理平台是一项综合技术系统，通过实地勘察和数据构建不断优化其基础设施和监控网络。平台能够实时动态调度无人机，进行任务规划和飞行控制，并提供三维可视化展示，使运维管理更加高效。完成任务的无人机能够自动返回充电，保障巡检连续性。为解决续航能力问题，我们提出了模块化自动机巢和多功能无人机的设计方案，以满足不同任务需求。通过数据监测和分析，平台可以实时获取实景三维数据、无人机运行状态、任务需求、巡检信息等多源信息，利用AI算法进行分析，实现智能化运维管理，提高巡检的准确性和效率。这个系统方案集成多种技术，为风电场设备的巡检提供了强大的技术支持，推动了智能化运维的实现。

3 结语

无人机巡检技术在风电场设备巡检中具有巨大应用潜力，尽管面临现实困难。通过深入分析现状，我们进行了技术改造和方式优化，引入了智能巡检技术，大幅提升了巡检的效率和经济效益。这项技术有广阔的发展空间，需要持续技术突破。因此，无人机智能巡检技术不仅简化和提高了风电场巡检的效率，还为风电场创造了更多经济效益，能够有效推动无人机巡检技术在风电场中的应用和发展，为风电行业的可持续发展提供有力支持。

参考文献

[1]刘奇. 无人机在风电巡检的应用[J]. 电子元器件与信息技术， 2020， 4（11）： 76-77.

[2]艾进才. 风电场无人机巡检风力叶片姿态辅助监测系统设计[J]. 电子世界， 2021， （08）： 208-209.

[3]李清东，卢鹏举，潘巧波，等. 数字化电厂智能巡检技术在风电场的应用[J]. 黑龙江电力， 2021， 43（04）： 302-306.

[4]赵子丰. 风电场5G无人机巡检技术与路径优化设计[J]. 粘接， 2023， 50（07）： 184-188.