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作 者:黄祥 吴涛 吴媚 HUANG Xiang;WU Tao;WU Mei(Jiangsu Frontier Electric Power Technology Co.,Ltd.,Nanjing 211000,China)
机构地区:[1]江苏方天电力技术有限公司,江苏南京211000
出 处:《航空计算技术》2024年第6期11-15,21,共6页Aeronautical Computing Technique
基 金:江苏省自然科学基金项目资助(BK20230893)。
摘 要:为满足日益增长的无人机电力巡检需求,克服现有无人机巡检方式效率与自动化水平仍偏低的问题,研究基于固定机巢的巡检模式,并提出多阶段的无人机固定机巢选址方法。使用CIPS(圆交叉点集法)确定设施候选点。考虑到机巢的阶段性开放特征,建立多目标多阶段机巢选址模型。设计NSGA-Ⅲ算法,基于徐州市的实际案例,验证模型和算法。实验结果表明,NSGA-Ⅲ算法有着稳定的求解质量优势。最终选址方案的需求覆盖率高达94.7%,需求重复覆盖率仅为14.5%。因此,该无人机巢选址方法能够在节约建设成本的同时,实现无人机巡检需求的较优覆盖,并避免了需求重复覆盖,对于电力巡检部门在机巢选址方面具有一定实用价值。In response to the growing demand of drone power inspections and overcome the defects of existing inspection methods,this paper proposes and studies a multi-stage drone dock site selection method.First,the CIPS method is used to identify candidate sites.Secondly,a multi-objective and multi-stage drone dock location model was established considering the stage-opening characteristics of the nest.Finally,the NSGA-Ⅲ algorithm is applied to solve this model using the real world case of Xuzhou City.Results show that the demand coverage rate of the final site selection plan is as high as 94.7%,and the demand duplication coverage rate is only 14.5%.Therefore,the location problem proposed in this article can achieve optimal coverage of inspection,while saving construction costs,which is of some practical value for the electric power inspection department in the nest location.
关 键 词:无人机巡检 机巢布点 多阶段选址 多目标优化 NSGA-Ⅲ算法
分 类 号:V19[航空宇航科学与技术—人机与环境工程] TM64[电气工程—电力系统及自动化]
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