智能配網(wǎng)巡檢技術(shù)發(fā)展研究的國內(nèi)外文獻(xiàn)綜述國內(nèi)國外的智能配網(wǎng)巡檢技術(shù)的發(fā)展主要有以下幾個方向：（1）通過學(xué)科交叉，將物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等領(lǐng)域的新技術(shù)、新思想應(yīng)用于配網(wǎng)巡檢的改進(jìn)工作中。文獻(xiàn)[17]為了解決配網(wǎng)線路和設(shè)備狀態(tài)獲取難、巡檢開銷大、巡檢效率低等問題，將IoT(InternetofThings，物聯(lián)網(wǎng))技術(shù)應(yīng)用于配網(wǎng)巡檢中，通過設(shè)計的三層網(wǎng)絡(luò)，即感知層、網(wǎng)絡(luò)傳輸層、應(yīng)用層，將配網(wǎng)線路和設(shè)備的紅外、超聲、可見光、局部放電、暫態(tài)激波、超聲圖像以及視頻通過無線網(wǎng)上傳至服務(wù)器端監(jiān)控處理，采用帶精英策略的非支配排序遺傳算法處理這些數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)了配網(wǎng)線路和設(shè)備的自診斷功能，大大減少了巡檢時間、大大提升了巡檢效率。文獻(xiàn)[18]將蟻群算法等啟發(fā)式算法應(yīng)用于巡檢策略制定中，通過將高壓配電線路按照保護(hù)裝置劃分成了一個個單元，并通過最大化能量損失參數(shù)、電壓電流異常參數(shù)、跳匝停電參數(shù)等的之和來確定單元的優(yōu)先級，并根據(jù)這些優(yōu)先級確定巡檢策略。該學(xué)者將此方法應(yīng)用于一個擁有56個單元的配網(wǎng)中，結(jié)果顯示，依據(jù)此方法提出的巡檢策略與按照人工經(jīng)驗(yàn)提出的策略相互兼容且此算法對于巡檢策略制定的效率提升顯著。文獻(xiàn)[19]研究配網(wǎng)電力設(shè)備的風(fēng)險狀態(tài)評估策略，以及基于此策略的巡檢方案制定方法，并以配網(wǎng)變壓器為例子，充分論證了基于風(fēng)險狀態(tài)評估體系下制定的巡檢策略的可行性與經(jīng)濟(jì)性。該文獻(xiàn)將之前設(shè)備狀態(tài)評價過程中普遍使用的設(shè)備風(fēng)險評估思想運(yùn)用到配網(wǎng)設(shè)備的抽檢工作中，提出了基于設(shè)備風(fēng)險等級的配網(wǎng)設(shè)備抽檢策略。該策略提高了抽檢效率，將設(shè)備抽檢工作納入資產(chǎn)管理系統(tǒng)。同時策略的多目標(biāo)優(yōu)化使決策者更加靈活機(jī)動。文獻(xiàn)[20]將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法與配網(wǎng)巡檢機(jī)器人相結(jié)合，并賦予機(jī)器人識別照片中數(shù)字的能力，有助于提升智能供電水平和故障維修的及時性，提高了配網(wǎng)巡檢機(jī)器人使用的便利性。文獻(xiàn)[21]將GIS(GeographicInformationSystem，地理信息系統(tǒng))應(yīng)用于配網(wǎng)巡檢路徑規(guī)劃領(lǐng)域，提高配電線路巡檢的效率和質(zhì)量，解決人工巡檢工作量大、效率低、質(zhì)量差的問題，為電網(wǎng)故障預(yù)警和主動搶修提供有力支撐，為提升供電可靠性提供技術(shù)支撐。文獻(xiàn)[22]介紹了電力系統(tǒng)中所使用的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSN)核心技術(shù)及示范系統(tǒng)。文獻(xiàn)中的應(yīng)用項(xiàng)目可以為構(gòu)建覆蓋電力行業(yè)生產(chǎn)、管理、營銷、服務(wù)等各個環(huán)節(jié)的泛在感知網(wǎng)絡(luò)提供有價值的指導(dǎo)。一方面，文獻(xiàn)所創(chuàng)建的泛在感知無線傳感器網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了更多節(jié)點(diǎn)的覆蓋，可以顯著提高電網(wǎng)運(yùn)行、服務(wù)、管理的綜合感知、數(shù)據(jù)采集和服務(wù)交互能力；另一方面，該無線傳感器網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)為海量數(shù)據(jù)的部署與應(yīng)用提供了便捷的采集手段，大大降低了獲取各類數(shù)據(jù)的成本。文獻(xiàn)所創(chuàng)建的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)為電網(wǎng)生產(chǎn)、運(yùn)行、管理提供更加高效、智能的輔助決策支持。文獻(xiàn)[23]將4G無線與配網(wǎng)相結(jié)合，將變電站設(shè)備制造商、評級、最后一次檢查時間和實(shí)時運(yùn)行狀態(tài)等數(shù)據(jù)通過谷歌眼鏡(Googleglasses)的虛擬屏幕顯示出來，利用谷歌眼鏡實(shí)現(xiàn)變電站數(shù)據(jù)的實(shí)時傳輸和故障狀況的預(yù)警，克服了傳統(tǒng)變電站巡檢工作的諸多問題。整個智能巡檢系統(tǒng)有效地降低了人工巡檢報告中存在的漏檢或誤檢的可能。通過谷歌眼鏡掃描二維碼，可以準(zhǔn)確獲得變電站的實(shí)時信息，巡檢人員根據(jù)這些信息可以制定出合理的運(yùn)營及維護(hù)保養(yǎng)策略。該文獻(xiàn)基于谷歌眼鏡和大數(shù)據(jù)服務(wù)技術(shù)，采用了以人工智能分析判斷為中心的新型智能變電站巡檢技術(shù)，通過缺陷預(yù)警技術(shù)，切實(shí)有效地實(shí)現(xiàn)了實(shí)時缺陷數(shù)據(jù)的獲取，最大程度上防止了事故的發(fā)生。該文獻(xiàn)所做的研究實(shí)現(xiàn)了智能變電站巡檢、實(shí)時數(shù)據(jù)顯示和虛擬視頻技術(shù)在變電站巡檢領(lǐng)域中的應(yīng)用，有助于提高智能變電站巡檢的自動化水平。（2）對無人機(jī)、無人車等配網(wǎng)巡檢工具的改進(jìn)。對于無人機(jī)的改進(jìn)，文獻(xiàn)[24]通過將去噪、濾波和分類后處理激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)，再將處理后的激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)與可見光影像數(shù)據(jù)通過坐標(biāo)系變換變?yōu)橥蛔鴺?biāo)系下，將可見光影像數(shù)據(jù)中的信息賦值到激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)中，重現(xiàn)點(diǎn)云三維立體影像。由于高密度激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)包含了距離的測量信息，非常適合對例如樹冠等的空間障礙物進(jìn)行探測，將激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)與可見光影像融合，空間障礙物（桿塔、樹冠等）相對于環(huán)境背景而言在很大程度上被加強(qiáng)。此方法大大增強(qiáng)了無人機(jī)對巡檢過程中的樹障等的判別能力。文獻(xiàn)[25]將無人機(jī)運(yùn)用到縣域配網(wǎng)巡檢領(lǐng)域中，并探討其操作要領(lǐng)與應(yīng)用落地的價值。通過對配網(wǎng)無人機(jī)巡檢領(lǐng)域中的巡檢控制技術(shù)以及差異化的運(yùn)維策略進(jìn)行分析與探討，論證了無人機(jī)在縣域配網(wǎng)巡檢領(lǐng)域的可行性。通過改進(jìn)無人機(jī)的無線通訊模塊以及其編碼方式，文獻(xiàn)[26]實(shí)現(xiàn)了無人機(jī)的大范圍長距離配網(wǎng)線路巡檢。文獻(xiàn)[27]將微型無人機(jī)群應(yīng)用于配網(wǎng)巡檢之中，研究其巡檢策略，并完成了巡檢方案的設(shè)計。而對于車載巡檢系統(tǒng)的改進(jìn)，文獻(xiàn)[28]提出了一種多攝像頭傳感器系統(tǒng)及其控制算法，用于從行駛中的車輛進(jìn)行自動視覺檢測。硬件系統(tǒng)包括一個正面立體視覺系統(tǒng)，六個電動傾斜的橫向攝像頭，以及一個安裝在車頂?shù)腉PS/慣性傳感器。正面立體視覺系統(tǒng)負(fù)責(zé)檢測電線桿，并估計它們相應(yīng)的3D位置?；谶@個3D估計，電動側(cè)向攝像機(jī)的傾斜角度被實(shí)時控制，以捕獲設(shè)備的高分辨率圖像。此外，來自GPS/IMU模塊的慣性里程信息被用于姿勢估計、物體定位和攝像機(jī)之間的重新識別。該學(xué)者通過實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了上述系統(tǒng)在電力設(shè)備自動化維護(hù)方面的效率和魯棒性。文獻(xiàn)[29]為了解決當(dāng)今配網(wǎng)巡檢中人工巡檢手持終端設(shè)備不夠自動化、巡檢數(shù)據(jù)獲取全靠人工操作這個問題，為了提升配網(wǎng)巡檢整體效率和自動化性能，設(shè)計并實(shí)現(xiàn)了一個基于車載巡檢平臺的數(shù)據(jù)獲取、分析、處理系統(tǒng)，有效提升了巡檢效率。為了檢測配電網(wǎng)中的過熱元器件，文獻(xiàn)[30]設(shè)計并開發(fā)實(shí)現(xiàn)了一套基于深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的車載紅外識別系統(tǒng)，該系統(tǒng)安裝在車輛頂部，實(shí)現(xiàn)了無需停車，也無需人類操作人員，就能對數(shù)百英里的配電線路進(jìn)行檢查的功能。（3）針對配網(wǎng)巡檢中特定問題，研制并實(shí)現(xiàn)特定的專業(yè)巡檢方法、工具或系統(tǒng)。為了解決傳統(tǒng)巡檢方式難以檢查出配網(wǎng)中分散的開關(guān)站內(nèi)部發(fā)熱、局部放電等隱患，不能準(zhǔn)確識別開關(guān)站的運(yùn)行狀況等問題，文獻(xiàn)[31]設(shè)計并實(shí)現(xiàn)了一個基于軌道機(jī)器人的開關(guān)站遠(yuǎn)程立體檢測系統(tǒng)。通過在開關(guān)站上設(shè)置紅外窗口，在開關(guān)站外安裝裝有紅外熱成像儀和超聲波局部放電檢測儀的軌道機(jī)器人，實(shí)現(xiàn)對開關(guān)站的遠(yuǎn)程自動檢測和開關(guān)站環(huán)境的實(shí)時監(jiān)控。進(jìn)一步，系統(tǒng)中采用視頻分析技術(shù)，識別開關(guān)站設(shè)備的運(yùn)行狀況，配合故障報警、事件聯(lián)動動作等功能。有利于開關(guān)站的監(jiān)控和管理，從而提高開關(guān)站的安全性和可靠性。針對高壓絕緣子檢測效率低、自動化程度低的問題，文獻(xiàn)[32]設(shè)計了一種基于絕緣子檢測機(jī)器人的自動檢測系統(tǒng)。該設(shè)計采用步進(jìn)電機(jī)作為機(jī)器人移動關(guān)節(jié)的驅(qū)動裝置，采用FPGA作為主控單元進(jìn)行步進(jìn)電機(jī)控制、信號采集和無線通信控制，采用LabVIEW對人機(jī)界面進(jìn)行編程，系統(tǒng)監(jiān)控和信號分析由該人機(jī)界面處理。該設(shè)計采用周期預(yù)測的方法，使機(jī)器人能停在合適的位置。最終的測試結(jié)果表明，該文獻(xiàn)設(shè)計的機(jī)器人能穩(wěn)定地在正負(fù)方向工作，機(jī)器人能準(zhǔn)確識別絕緣子串的兩側(cè)，并能精確檢測絕緣子電壓。該機(jī)器人在59秒內(nèi)就能檢測10個絕緣子，大大提升了高壓絕緣子的檢測效率。文獻(xiàn)[33]提出了一種絕緣子狀態(tài)檢測分類算法，該算法使用結(jié)合其他智能算法的CNNResNet-50實(shí)現(xiàn)了對陶瓷、聚合物和玻璃體配電絕緣子進(jìn)行自動分類等功能。該文獻(xiàn)提出的ResNet-50+SVM架構(gòu)表現(xiàn)出優(yōu)秀的分類性能，對有缺陷的元件類型的分類總體準(zhǔn)確率達(dá)到95%，對無缺陷的則達(dá)到約100%。該文獻(xiàn)的另一個突破是將ResNet-50用作屬性提取器，并從該CNN的第二到最后一個扁平化層中提取出了2048個數(shù)據(jù)值，這些數(shù)據(jù)值能夠?yàn)樗蟹诸惼鞯臏y試提供有用的信息。為了解決配網(wǎng)電纜狀態(tài)評估難等問題，文獻(xiàn)[34]采用FTIR、XRD、DSC和拉伸試驗(yàn)對電纜的微觀結(jié)構(gòu)和宏觀結(jié)構(gòu)，如分子結(jié)構(gòu)、晶體結(jié)構(gòu)和孢子晶體形態(tài)進(jìn)行了研究，并構(gòu)建了基于AHP的多層次模糊綜合評價模型，對電纜運(yùn)行過程中影響電纜絕緣老化的因素進(jìn)行評價，并在電纜設(shè)備缺陷調(diào)查、抽樣檢查、驗(yàn)收試驗(yàn)和運(yùn)行過程中，進(jìn)行了設(shè)備質(zhì)量分級評價和互動評價。該文獻(xiàn)結(jié)合對配網(wǎng)電纜設(shè)備質(zhì)量控制關(guān)鍵點(diǎn)的梳理，對電纜設(shè)備在缺陷調(diào)查、抽檢、驗(yàn)收測試和運(yùn)行過程中的材料和結(jié)構(gòu)性能、運(yùn)行性能評價和質(zhì)量信息交互評價進(jìn)行系統(tǒng)研究，為電纜全壽命周期質(zhì)量管理和評價提供了思路。為了解決傳統(tǒng)人工巡檢存在的人力消耗大、巡檢質(zhì)量低、判斷錯誤、缺陷發(fā)現(xiàn)滯后等問題，文獻(xiàn)[35]通過研究自動跟蹤和巡視的多功能車輛巡檢技術(shù)，研制出了配網(wǎng)車輛巡檢系統(tǒng)。該系統(tǒng)以巡視車為移動平臺，配備車頂'復(fù)眼'探頭，車輛巡視系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)對架空線路的自動跟蹤、實(shí)時數(shù)據(jù)采集、現(xiàn)場分析檢測等功能，并可在車載控制中心內(nèi)進(jìn)行實(shí)時數(shù)據(jù)傳輸。該文獻(xiàn)的設(shè)計提高配電線路巡檢的智能化水平，提升了巡檢效率。為了解決配電網(wǎng)中的非技術(shù)性損耗（NTL）的檢測難題，文獻(xiàn)[36]提出了一種基于功率估計的線性回歸模型，該模型可以在低壓配電網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行竊電檢測。具體問言，該模型主要解決預(yù)測電表旁路和無表負(fù)荷連接這兩種非技術(shù)性損耗問題，利用智能電表的電壓測量值和功率測量值，估算出各負(fù)荷消耗的功率。當(dāng)估計誤差值超過設(shè)定的閾值時，表明網(wǎng)絡(luò)中存在非技術(shù)性損耗。該文獻(xiàn)提出的方法還能夠近似地估計系統(tǒng)中的被盜能量。為了解決單相接地故障容易造成行波信號的衰減和信息異化，給配網(wǎng)故障定位帶來困難等問題，文獻(xiàn)[37]提出了一種多點(diǎn)同步測量數(shù)據(jù)準(zhǔn)確定位配網(wǎng)故障的方法，大大提高了故障定位的效率和精度。該研究利用兩點(diǎn)同步采樣數(shù)據(jù)對線路參數(shù)進(jìn)行修正，利用相模變換解耦后的故障分量在時域內(nèi)寫出故障點(diǎn)微分方程，并采用最小平方法得到最優(yōu)解。該方法解決了配網(wǎng)線路中監(jiān)測點(diǎn)分布有限的問題，且所需數(shù)據(jù)量不大。故障發(fā)生前后只需要幾個周期的故障數(shù)據(jù)。最后，該學(xué)者在PSCAD軟件中建立了配網(wǎng)的故障仿真模型，并進(jìn)行了實(shí)例分析，驗(yàn)證了該方法的準(zhǔn)確性和有效性。為了在保證巡檢可靠性與質(zhì)量的前提下，盡可能降低巡檢成本，文獻(xiàn)[38]開發(fā)了一套巡檢策略優(yōu)化方法。該方法由關(guān)系分析和缺陷預(yù)測兩種方法組成。在關(guān)系分析中，在卡方檢驗(yàn)基礎(chǔ)上，采用多元相關(guān)分析法分析設(shè)施缺陷與其他維修數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。然后，利用關(guān)系分析得到的與設(shè)施缺陷相關(guān)的數(shù)據(jù)項(xiàng)，進(jìn)行設(shè)施缺陷預(yù)測。該學(xué)者利用日本某電力公司積累的維修數(shù)據(jù)，對該方法進(jìn)行了驗(yàn)證。評估結(jié)果表明，在保持可靠性的前提下，與傳統(tǒng)的兩年兩次檢查相比，檢查成本可以降低36-58%。為了解決基于圖像識別的自動巡檢系統(tǒng)中的兩大難題：微小物體檢測與極度不平衡的數(shù)據(jù)集，文獻(xiàn)[39]做了以下的幾方面研究。針對微小物體檢測，該學(xué)者提出了一種新穎的兩階段放大檢測方法，以逐步聚焦于感興趣的對象。針對不平衡數(shù)據(jù)集的問題，提出了重采樣以及重權(quán)重方案，以迭代地使模型適應(yīng)大類的類內(nèi)變化，并平衡各類對損失的貢獻(xiàn)。最后，研究人員將這些組件整合在一起，并設(shè)計了一個新穎的自動檢測框架，并用大量的實(shí)驗(yàn)表明，所提出的方法是有效的。針對我國西南地區(qū)地形丘陵眾多，西南地區(qū)農(nóng)村配網(wǎng)巡檢工作勞動強(qiáng)度大、效率低等問題，結(jié)合工業(yè)掌上電腦(工業(yè)PDA)，文獻(xiàn)[40]設(shè)計并實(shí)現(xiàn)了一套管理系統(tǒng)，可以有效地對人員、設(shè)備進(jìn)行管理，記錄巡檢數(shù)據(jù)、缺陷樣例，并合理安排巡檢任務(wù)，提升了巡檢效率。該系統(tǒng)經(jīng)過瀘州市納溪區(qū)的實(shí)際應(yīng)用，應(yīng)用結(jié)果表明，在采用該系統(tǒng)后，原先的50人巡檢班組的工作量可以由10人完成。原先平均每人每天的巡檢距離為4km，在采用了該系統(tǒng)之后，平均每人每天巡檢距離提升至16.8km，巡檢效率提升至原先的4.1倍。針對金屬氧化物避雷器(MOA)檢測困難問題，文獻(xiàn)[41]設(shè)計并實(shí)現(xiàn)了搭載紅外探測設(shè)備的無人機(jī)，實(shí)際巡檢結(jié)果表明，該方案對金屬氧化物避雷器的巡檢成本是傳統(tǒng)人工巡檢成本的三成，且不需要斷電檢測、安全性較高。文獻(xiàn)[42]針對配網(wǎng)低壓側(cè)漏電流巡檢困難問題，設(shè)計并實(shí)現(xiàn)了智能低壓配網(wǎng)巡檢儀，很好地解決了配網(wǎng)低壓側(cè)漏電流的巡檢難題。文獻(xiàn)[43]針對城市配網(wǎng)系統(tǒng)中電力電纜數(shù)據(jù)資料不完善、更新不及時等問題，結(jié)合RFID和GIS技術(shù)，設(shè)計了電力電纜巡檢系統(tǒng)，取得了良好的巡檢效果。參考文獻(xiàn)ADDINEN.REFLIST葉遠(yuǎn)紅，鄧興虞，梁戟，湯鐵軍．配網(wǎng)設(shè)備智能化巡檢技術(shù)分析[J]．科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新，2018(28)：171-172．安靈旭，唐其筠，李中成，王楠，劉濤．人工智能在配電網(wǎng)運(yùn)維中的應(yīng)用研究[J]．電氣技術(shù)，2019，20(10)：103-106．崔毅，汪鵬君，王晶晶，李剛．基于狀態(tài)評估的配網(wǎng)巡檢與故障定位[J]．電氣自動化，2021，43(01)：31-33+115．謝信霖，陳善機(jī)，鐘尉，張雄標(biāo)，龔德煌，劉旺．配網(wǎng)線路集群無人機(jī)智能巡檢技術(shù)與應(yīng)用[J]．環(huán)境技術(shù)，2020(S1)：34-37．肖鵬，王海鵬，許瑋，文艷，李建祥．車載配網(wǎng)巡檢數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)設(shè)計[J]．機(jī)床與液壓，2020，48(08)：102-108．劉姣紅，王志勇．基于智能巡檢的配網(wǎng)狀態(tài)管理系統(tǒng)設(shè)計與應(yīng)用研究[J]．科技創(chuàng)新與應(yīng)用，2017(36)：1-3+5．韓照亞，王凱，蘇龍．基于GIS技術(shù)的電力配網(wǎng)巡檢系統(tǒng)設(shè)計分析[J]．中國管理信息化，2017，20(24)：51-52．艾春雨，潘翔，盧玉琴．智能機(jī)器人巡檢系統(tǒng)在變電站中的應(yīng)用[J]．科技創(chuàng)新與應(yīng)用，2016(33)：214-215．吳麗賢，林鈺杰．基于GIS的電網(wǎng)巡查系統(tǒng)設(shè)計[J]．自動化與儀器儀表，2018(04)：160-163．鄭宗強(qiáng)，翟明玉，彭暉，孟勇亮，高原，吳慶曦．電網(wǎng)調(diào)控分布式SCADA系統(tǒng)體系架構(gòu)與關(guān)鍵技術(shù)[J]．電力系統(tǒng)自動化，2017，41(05)：71-77．薛良，鄭天，郭雷，任偉，黃璐涵，曾翔君．基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的電力用戶用電采集系統(tǒng)優(yōu)化運(yùn)維研究[J]．電測與儀表，2019，56(17)：42-46．湯偉，楊鋮．基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的電力調(diào)度系統(tǒng)設(shè)計與實(shí)現(xiàn)[J]．自動化與儀器儀表，2019(05)：55-58．顏大棣．配網(wǎng)自動化建設(shè)與配電運(yùn)行管理的相關(guān)性分析[J]．科技風(fēng)，2017(26)：162．陳誠．淺析多旋翼無人機(jī)在配電線路日常巡視中的應(yīng)用[J]．企業(yè)技術(shù)開發(fā)，2018，37(05)：67-69．李穎，陳紀(jì)海，劉昊．變電站機(jī)器人巡檢系統(tǒng)信息安全問題的研究與探討[J]．信息技術(shù)與信息化，2017(Z1)：147-150．張文峰，彭向陽，陳銳民，陳馳，鄧超怡，錢金菊，徐文學(xué)．基于無人機(jī)紅外視頻的輸電線路發(fā)熱缺陷智能診斷技術(shù)[J]．電網(wǎng)技術(shù)，2014，38(05)：1334-1338．Y.Zhichunetal.,"StudyofIntelligentInspectionforDistributionNetworkBasedonInternetofThings,"2019IEEEInnovativeSmartGridTechnologies-Asia(ISGTAsia),Chengdu,China,2019,pp.2522-2526.F.M.deVasconcelos,C.H.S.Rocha,C.F.M.Almeida,D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