变电站的自动巡检方法、管控系统和电子设备与流程

1.本技术涉及变电站巡检技术领域，尤其涉及变电站的自动巡检方法、管控系统和电子设备。


背景技术：

2.目前，随着无人机技术的发展，利用无人机代替作业人员在复杂的环境下进行作业还不够完善，对降低经济成本，减轻劳动强度以及降低作业人员作业风险具有重要的意义，一直是本领域技术人员的研究热点。
3.在变电站等电力系统中，无人机可以用于执行侦察、线路漂浮物清理、巡检等特定路线的非接触性任务。此类特定路线的非接触性任务，对确保变电站正常工作、检修维护和故障预判等具有重大意义。
4.在相关技术中，采用常规方式选取的特定路线具有准确性低，巡检耗时，对变电站的巡检不全面等问题。


技术实现要素：

5.基于此，有必要针对上述问题，本技术提出了变电站的自动巡检方法、管控系统和电子设备，能够在预期时长内对变电站进行全面巡检，提高巡检的准确性，保证巡检质量可靠，提升巡检效率，同时确保巡检安全。
6.第一方面，本技术提供了一种变电站的自动巡检方法，包括：
7.根据变电站的空间数据，建立变电站的三维实景模型，其中空间数据是使用三维激光扫描仪采集得到；
8.基于三维实景模型，使用粒子群优化算法进行路径规划得到目标巡检路径，其中目标巡检路径是在所有巡检路径中能在预期时长内完成对变电站的全面巡检对应的路径；
9.控制无人机或机器人根据巡检路线对变电站执行巡检任务。
10.可选的，在第一方面的一种可能的实现方式中，基于三维实景模型，使用粒子群优化算法进行路径规划得到目标巡检路径，包括：
11.获取初始巡检路径对应的n个离散点中每一个离散点的初始位置和初始速度，其中初始巡检路径是根据巡检任务和三维实景模型预先设定，n为大于2的整数；
12.针对n个离散点中的每一个离散点，根据粒子群优化算法和适应度函数分别对初始位置和初始速度进行更新，得到更新后的目标位置和目标速度，其中适应度函数是预先设定；
13.根据更新后的目标速度和目标位置确定目标巡检路径。
14.可选的，在第一方面的一种可能的实现方式中，根据粒子群优化算法和适应度函数分别对初始位置和初始速度进行更新，包括：
15.在目标搜索空间中使用粒子群优化算法计算得到初始位置对应的个体极值，其中目标搜索空间中包括初始位置更新后可能到达的所有位置；
16.从得到的全部个体极值中选择一个作为全局极值，其中全体极值是根据预先设定的选取规则进行选取；
17.使用适应度函数对初始位置、初始速度、初始位置对应的个体极值、和全局极值进行计算更新初始速度，得到更新后的目标速度；
18.根据更新后的目标速度更新初始位置，得到更新后的目标位置。
19.可选的，在第一方面的一种可能的实现方式中，上述方法还包括：
20.发送三维实景模型至机器人；
21.若三维实景模型存在模型偏差，接收机器人发送的模型偏差，其中模型偏差是机器人根据三维实景模型进行模型验证后得到；
22.根据模型偏差对三维实景模型进行模型修正。
23.可选的，在第一方面的一种可能的实现方式中，根据变电站的空间数据，建立变电站的三维实景模型，包括：
24.使用奇异值分解算法对空间数据进行坐标转换，同时结合迭代最近点法完成对空间数据进行数据配准，得到三维实景模型。
25.可选的，在第一方面的一种可能的实现方式中，上述方法还包括：
26.控制无人机或机器人根据巡检任务，对变电站中的选定设备进行外观和/或温度检测，得到检测结果，选定设备至少包括以下至少一项：变压器、互感器的设备本体、开关触头、或母线连接头；
27.若检测结果指示选定设备出现故障，控制无人机或通过无线通信模块回传选定设备对应的异常位置，其中故障至少包括以下至少一项：温度异常或设备故障；
28.对异常位置进行故障分析得到设备故障信息，并发出报警提示。
29.可选的，在第一方面的一种可能的实现方式中，上述方法还包括：
30.在得到设备故障信息后，将设备故障信息发送给机器人，
31.控制机器人按照设定路线到达异常位置，并根据设备故障信息执行故障排除操作，其中选定路线是根据三维实景模型进行路径规划得到。
32.可选的，在第一方面的一种可能的实现方式中，上述方法还包括：
33.若在设定路线上出现障碍物，控制机器人执行避障操作；
34.若障碍物显示为生物时，控制机器人发出警告信息，其中警告信息用于示意生物离开或对生物进行驱赶。
35.第二方面，本技术提供了一种管控系统，包括：管控平台，和，无人机或机器人中的至少一项，管控平台用于执行以下操作：
36.根据变电站的空间数据，建立变电站的三维实景模型，其中空间数据是使用三维激光扫描仪采集得到；
37.基于三维实景模型，使用粒子群优化算法进行路径规划得到目标巡检路径，其中目标巡检路径是在所有巡检路径中能在预期时长内完成对变电站的全面巡检对应的路径；
38.控制无人机或机器人根据巡检路线对变电站执行巡检任务。
39.第三方面，本技术提供了一种电子设备，包括：处理器和存储器，存储器上存储有可执行代码，当可执行代码被处理器执行时，使处理器执行如上所述的方法。
40.第四方面，本技术提供一种计算机可读存储介质，其上存储有可执行代码，当可执
行代码被电子设备的处理器执行时，使处理器执行如上所述的方法。
41.本技术提供的技术方案至少具有以下有益效果：
42.本技术中变电站的自动巡检方法，基于三维激光扫描仪采集得到的空间数据建立变电站的三维实景模型，并在该三维实景模型的基础上，使用粒子群优化算法进行路径规划得到目标巡检路径，目标巡检路径是在所有巡检路径中能在预期时长内完成对变电站的全面巡检对应的路径，应理解，粒子群优化算法是一种基于群体协作的随机搜索算法，具有易于实现、精度高和收敛快等特点，可以快速规划得到高精度、高准确性的目标巡检路径，从而基于目标巡检路径能够在预期时长内对变电站进行全面巡检，缩短执行巡检任务的巡检时长，提高巡检的准确性，保证巡检质量可靠，提升巡检效率，同时确保巡检安全。
43.应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本技术。
附图说明
44.通过结合附图对本技术示例性实施方式进行更详细的描述，本技术的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显，其中，在本技术示例性实施方式中，相同的参考标号通常代表相同部件。
45.图1为本技术实施例中管控系统的一个系统框架示意图；
46.图2为本技术实施例中变电站的自动巡检方法的一个实施例流程示意图；
47.图3为本技术实施例中管控系统的一个结构示意图；
48.图4为本技术实施例中电子设备的一个结构示意图。
具体实施方式
49.下面将参照附图更详细地描述本技术的实施方式。虽然附图中显示了本技术的实施方式，然而应该理解，可以以各种形式实现本技术而不应被这里阐述的实施方式所限制。相反，提供这些实施方式是为了使本技术更加透彻和完整，并且能够将本技术的范围完整地传达给本领域的技术人员。
50.在本技术使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本技术。在本技术和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
51.应当理解，尽管在本技术可能采用术语“第一”、“第二”、“第三”等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本技术范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本技术的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
52.本技术实施例中提供了变电站的自动巡检方法、管控系统和电子设备，能够在预期时长内对变电站进行全面巡检，提高巡检的准确性，保证巡检质量可靠，提升巡检效率，同时确保巡检安全。该自动巡检方法适用于变电站的地空协同作业系统，实现任务协同和
信息共享，具有区域覆盖面广、环境适应性强、任务执行率高等特点。
53.为了便于理解本技术实施例中的技术方案，下面先结合附图对本技术实施例所适用的系统框架进行详细说明。具体如下：
54.图1为本技术实施例中管控系统的一个系统框架示意图。
55.如图1所示，本技术实施例中管控系统的一个系统框架，包括：机器人、操作机器人管控平台、无人机和无人机管控平台，其中机器人和操作机器人管控平台之间建立无线通信连接，无人机管控平台和无人机之间建立无线通信连接其中无线通信包括4g或5g通信等；操作机器人管控平台和无人机管控平台之间建立通信连接，该通信连接可以是无线通信连接例如4g或5g通信等，也可以是有线通信连接例如以太网通信等。
56.操作机器人管控平台用于对机器人进行管控，以使得机器人实现其相应功能；机器人通过控制模块控制相应的功能模块或外部设备可以实现无线通信、避障测距、运动驱动、目标定位和解决故障等功能。无人机管控平台用于对无人机进行管控，以使得无人机实现其相应功能；无人机通过控制模块控制相应的功能模块或外部设备可以实现无线通信、避障测距、视频采集、三维云台和双目视觉等功能。
57.结合上述图1中所示的系统框架，本技术实施例中变电站的自动巡检方法可以在操作机器人管控平台或无人机管控平台上实现，下面将结合附图对具体如下：
58.图2为本技术实施例中变电站的自动巡检方法的一个实施例流程示意图。
59.如图2所示，本技术实施例中变电站的自动巡检方法的一个实施例，包括：
60.201、根据变电站的空间数据，建立变电站的三维实景模型。
61.在本技术实施例中，空间数据是使用三维激光扫描仪采集得到，其数据精准度更高。
62.可选的，在本技术实施例的一种实施方式中，三维实景模型的建立具体可以使用奇异值分解算法和迭代最近点法完成，具体可以是：使用奇异值分解算法对空间数据进行坐标转换，同时结合迭代最近点法完成对空间数据进行数据配准，得到三维实景模型。
63.应理解，使用上述建模方法建模得到的三维实景模型的精度更高、建模速度更快。
64.可选的，在本技术实施例的一种实施方式中，上述方法中还可以通过机器人对建立的三维实景模型进行验证，具体如下：
65.首先，发送三维实景模型至机器人，机器人可以对三维实景模型进行模型验证以得到模型偏差；进而，若三维实景模型存在模型偏差，接收机器人发送的模型偏差，其中模型偏差是机器人根据三维实景模型进行模型验证后得到；根据模型偏差对三维实景模型进行模型修正，得到修正后的三维实景模型以对原有模型进行更新。进一步可选的，模型偏差包括三维实景模型的匹配精度。
66.具体来说，机器人对三维实景模型进行模型验证的过程中，具体可以对包括三维实景模型的匹配精度在内的模型偏差进行验证，若出现实景模型某点匹配精度不够，再将位置点空间数据坐标更新，以避免原型模式重构信息饱和问题，确保识别率进一步地得到有效的提高。
67.202、基于三维实景模型，使用粒子群优化算法进行路径规划得到目标巡检路径。
68.本技术实施例中，目标巡检路径是所有巡检路径中能在预期时长内完成对变电站的全面巡检对应的路径，预设时长的具体时长可根据实际应用场景进行设定。具体的，预期
时长包括特定场景条件下对变电站进行全面巡检的耗时最少的最小时长，或者在特定条件下对变电站进行全面巡检的最短路径所耗费的时长。
69.可选的，在本技术实施例的一种实施方式中，基于三维实景模型，使用粒子群优化算法进行路径规划得到目标巡检路径，具体可以执行以下操作：
70.获取初始巡检路径对应的n个离散点中每一个离散点的初始位置和初始速度，其中初始巡检路径是根据巡检任务和三维实景模型预先设定；
71.针对n个离散点中的每一个离散点，根据粒子群优化算法和适应度函数分别对初始位置和初始速度进行更新，得到更新后的目标位置和目标速度，其中适应度函数是预先设定；
72.根据更新后的目标速度和目标位置确定目标巡检路径。
73.其中，初始巡检路径是预先随机设定的路径，初始巡检路径由n个离散点组成，n为大于2的整数，n的取值大小可根据目标巡检路径的长度具体确定。适应度函数用于加快计算目标位置和目标速度的收敛速度，可以更快地计算得到目标位置和目标速度。
74.可选的，上述适应度函数的表达式为：f＝a*d(x，seed)+b/c(x)+in(x)，其中，a，b分别为距离、覆盖率所占权重，d(x，seed)点x距离目标出现概率最大值处的欧式距离，c(x)为从当前点到达x点覆盖面积的增长率，in(x)表示了当前位置是否在边界内，如果在，其值为0，若不在，其值为无穷大。
75.进一步可选的，在本技术实施例的一种实施方式中，根据粒子群优化算法和适应度函数分别对初始位置和初始速度进行更新，具体可以执行以下操作：
76.在目标搜索空间中使用粒子群优化算法计算得到初始位置对应的个体极值，其中目标搜索空间中包括初始位置更新后可能到达的所有位置；
77.从得到的全部个体极值中选择一个作为全局极值，其中全体极值是根据预先设定的选取规则进行选取；
78.使用适应度函数对初始位置、初始速度、初始位置对应的个体极值、和全局极值进行计算更新初始速度，得到更新后的目标速度；
79.根据更新后的目标速度更新初始位置，得到更新后的目标位置。
80.其中，在粒子群算法中，每个粒子都会储存历史搜索记录，去追踪上一粒子迭代时的最佳位置：一个是粒子本身所找到的最佳位置即个体极值，另一个是整个群体目前找到的最佳位置即全局极值。在每一次迭代中，粒子通过跟这两个来更新自己的位置和速度。在本技术实施例中粒子具体化后为离散点，一个离散点对应一个粒子，所有的离散点构成整个粒子群。
81.举例来说，在粒子群算法中，每个粒子都会储存历史搜索记录，去追踪上一粒子迭代时的最佳位置：一个是粒子本身所找到的最佳位置，另一个是整个群体目前找到的最佳位置。在每一次迭代中，粒子通过跟这两个来更新自己的位置和速度；
82.假设在d维的目标搜索空间内，共有n个粒子，即粒子群的种群规模为n，其中地i个粒子可以使用d维向量表示为：
83.xi＝(x
i1
,x
i2
,x
i3
,
…
,x
id
),i＝1,2,3,
…
,n,
84.第i个粒子的速度同样可以用一个d维向量表示为：
[0085]vi
＝(v
i1
,v
i2
,v
i3
,
…
,v
id
),i＝1,2,3,
…
,n,
[0086]
第i个粒子搜索到的最优位置，即个体极值可以表示为：
[0087]
p
ibest
＝(x
i1
,x
i2
,x
i3
,
…
,x
id
),i＝1,2,3,
…
,n,
[0088]
整个粒子群的极值的最优值，即全局极值可以表示为：
[0089]gbest
＝(x1,x2,x3,
…
,xd),
[0090]
在得到个体极值和全局极值后，粒子可以根据下式来跟新自身的速度与位置：
[0091][0092][0093]
其中，k，k+1为迭代次数，ω为惯性权重，c1，c2为常数，r1，r2为(0，1)之间的随机数。
[0094]
适应度函数的确定决定了一个问题是否能找到一个更优解，在选取的时候考虑了任务边界、目标出现概率最大位置以及整体覆盖率，最终确定适应度函数如下：f＝a*d(x，seed)+b/c(x)+in(x)，其中，a，b分别为距离、覆盖率所占权重，d(x，seed)点x距离目标出现概率最大值处的欧式距离，c(x)为从当前点到达x点覆盖面积的增长率，in(x)表示了当前位置是否在边界内，如果在，其值为0，若不在，其值为无穷大。
[0095]
203、控制无人机或机器人根据巡检路线对变电站执行巡检任务。
[0096]
本技术实施例中，无人机或机器人在执行巡检任务的过程中，与电力设备要保持安全距离：1kv以下不得小于2.5米，1-10kv不得小于3米，10-35kv不得小于4米，60-110kv不得小于5米；
[0097]
可选的，在本技术实施例的一种实现方式中，无人机或机器人在执行巡检任务的过程中，对变电站中的选定设备进行外观和/或温度检测，得到检测结果，选定设备至少包括以下至少一项：变压器、互感器的设备本体、开关触头、或母线连接头；
[0098]
若检测结果指示选定设备出现故障，控制无人机或通过无线通信模块回传选定设备对应的异常位置，其中故障至少包括以下至少一项：温度异常或设备故障；具体的，设备故障包括设备运行状态异常和设备外观损坏等故障。
[0099]
对异常位置进行故障分析得到设备故障信息，并发出报警提示。
[0100]
具体来说，以无人机为例，在无人机底部位置可以设置以下装置中至少一项：红外热成像仪摄像头、控制和传感模块、双目识别组件、三维云台组件或定位基站。其中，红外热成像摄像头用于实时拍摄，对变电站中的主要设备接触面进行热敏成像以分析接触点温度；传感模块主要实现对参数的采集，包括无人机离地高度信息、距离设备的距离和姿态信息；双目识别组件为双目识别摄像机，设置在三维云台组件上，可实现对目标点三维空间定位；三维云台组件可对无人机进行三维姿态的调整，使双目相机获得更大的视野，并且三维云台组件受控制模块的控制。
[0101]
无人机在巡检的任务过程中，选定设备主要包括变电站中的一些重点设备。具体的，重点检测设备包括所有变压器、互感器的设备本体、开关触头、母线连接头，三维云台组件利用双目识别组件对重要设备进行外观和温度检测，并将检测数据和目标点相对与无人机的空间三维参数通过无线通讯模块回传至管控平台。
[0102]
上述无线通讯模块使用的通讯模式采用5g通讯模式，5g具有低延时，抗干扰能力强的优点，可以满足在通讯过程中对红外图像温度数据的数传和双目检测的图传要求。
[0103]
若选定设备出现故障具体可以包括：在巡检的任务中，无人机检测到设备接点的温度异常，设备连接故障等问题，将异常位置回传至管控平台，采用温升分析以及历史趋势分析对设备温度数据进行智能分析判断，对设备运行异常如发热缺陷等进行判别并报警提示。
[0104]
可选的，在本技术实施例的一种实施方式中，在执行巡检任务过程中，发现设备故障还可以协同机器人执行故障排除，具体如下：
[0105]
在得到设备故障信息后，将设备故障信息发送给机器人；
[0106]
控制机器人按照设定路线到达异常位置，并根据设备故障信息执行故障排除操作，其中选定路线是根据三维实景模型进行路径规划得到。
[0107]
其中，设定路线可以是机器人根据三维实景模型自主导航得到，也可以是管控平台根据三维实景模型，利用粒子群优化算法进行路径规划得到后发送给机器人。机器人到异常位置后，核对位置是否准确，位置无误后机械臂进行操作，然后消除缺陷以保障设备的安全运行。可选的，上述机器人装配有6个自由度的机械臂。
[0108]
应理解，在飞行状态下无法进行接触性操作，且操作需要无人机配置高容量的电池，增大无人机负重和体积，增大无人机损伤风险。而地面巡检机器人在复杂环境中难以对固定特殊位点进行多角度监测。因此，结合无人机的准确巡检和在地机器人的精准作业的优点，能够实现对电力设备进行缺陷发现和缺陷处理工作，充分发挥机器替代人工开展工作。
[0109]
可选的，在本技术实施例的一种实施方式中，若在设定路线上出现障碍物，控制机器人执行避障操作；若障碍物显示为生物时，控制机器人发出警告信息，其中警告信息用于示意生物离开或对生物进行驱赶。
[0110]
综上所述，本技术实施例中变电站的自动巡检方法，基于三维激光扫描仪采集得到的空间数据建立变电站的三维实景模型，并在该三维实景模型的基础上，使用粒子群优化算法进行路径规划得到目标巡检路径，目标巡检路径是在所有巡检路径中能在预期时长内完成对变电站的全面巡检对应的路径，应理解，粒子群优化算法是一种基于群体协作的随机搜索算法，具有易于实现、精度高和收敛快等特点，可以快速规划得到高精度、高准确性的目标巡检路径，从而基于目标巡检路径能够在预期时长内对变电站进行全面巡检，缩短执行巡检任务的巡检时长，提高巡检的准确性，保证巡检质量可靠，提升巡检效率，同时确保巡检安全。
[0111]
进一步的，
[0112]
s1：使用三维激光扫描仪采集变电站空间数据，利用奇异值分解算法转换空间数据坐标,同时结合迭代最近点法完成点云数据配准，获取变电站三维实景模型；
[0113]
s2：机器人再一次的验证实景模型，避免原型模式重构信息饱和问题，确保识别率进一步地得到有效的提高；
[0114]
若障碍物依然在巡检机器人设定路线上，影响巡检机器人正常作业，巡检机器人执行避障操作；
[0115]
当识别结果显示为生物时，发出警告，维修机器人红灯闪烁，示意生物体离开进行驱散，维修机器人不进行避障操作，若障碍物依然存在于设定路线上，维修机器人进行避障操作；
[0116]
管控平台将获得的三维实景模型传送给在地机器人，机器人进一步的验证模型，可以提高模型的准确率，大大节省了时间，提高了工作效率；
[0117]
本技术实施例中通过变电站的自动巡检方法还可以实现基于变电站的地空协同作业系统，包括以下步骤s1-s7：
[0118]
s1：使用三维激光扫描仪采集变电站空间数据，利用奇异值分解算法转换空间数据坐标，同时结合迭代最近点法完成点云数据配准，获取变电站三维实景模型。
[0119]
s2：机器人再一次的验证实景模型，避免原型模式重构信息饱和问题，确保识别率进一步地得到有效的提高。
[0120]
若障碍物依然在巡检机器人设定路线上，影响巡检机器人正常作业，巡检机器人执行避障操作；
[0121]
当识别结果显示为生物时，发出警告，维修机器人红灯闪烁，示意生物体离开进行驱散，维修机器人不进行避障操作，若障碍物依然存在于设定路线上，维修机器人进行避障操作；
[0122]
管控平台将获得的三维实景模型传送给在地机器人，机器人进一步的验证模型，可以提高模型的准确率，大大节省了时间，提高了工作效率。
[0123]
s3：从三维实景模型中，无人机利用粒子群优化算法来实现最优路径规划进行巡检任务，粒子群优化算法具有技术按简单、参数少、全局搜索能力强等优点。
[0124]
s4：在地机器人自主导航，对所有变压器、互感器的设备本体以及各个开关触头、母线连接头进行温度和拍照检测。
[0125]
s5：在巡检的任务中，无人机和机器人检测到设备接点的温度异常，设备连接故障等问题，将异常位置点传回管控平台。
[0126]
s6：采用温升分析以及历史趋势分析对设备温度数据进行智能分析判断，对设备热缺陷进行判别并报警。
[0127]
s7：判断出某个设备出现故障，连接机器人通过管控平台传送设备故障信息，实时的规划路线，选择最优路径进行定点维修。
[0128]
在地机器人装配有6个自由度的机械臂，可以全方位的排除设备故障，并在机械臂上装配有高清摄像头，实时远程控制机器人执行作业任务。
[0129]
与前述应用功能实现方法实施例相对应，本技术还提供了一种管控系统、电子设备及相应的实施例。
[0130]
图3为本技术实施例中管控系统的一个结构示意图。
[0131]
如图3所示，本技术实施例中管控系统30包括：管控平台301，和，无人机302或机器人303中的至少一项，管控平台301用于执行以下操作：
[0132]
根据变电站的空间数据，建立变电站的三维实景模型，其中空间数据是使用三维激光扫描仪采集得到；
[0133]
基于三维实景模型，使用粒子群优化算法进行路径规划得到目标巡检路径，其中目标巡检路径是在所有巡检路径中能在预期时长内完成对变电站的全面巡检对应的路径；
[0134]
控制无人机302或机器人303根据巡检路线对变电站执行巡检任务。
[0135]
可选的，在本技术实施例的一种实施方式中，管控平台301具体用于执行以下操作以得到目标路径：
[0136]
首先，管控平台301获取初始巡检路径对应的n个离散点中每一个离散点的初始位置和初始速度，其中初始巡检路径是根据巡检任务和三维实景模型预先设定，n为大于2的整数；
[0137]
其次，管控平台301针对n个离散点中的每一个离散点，根据粒子群优化算法和适应度函数分别对初始位置和初始速度进行更新，得到更新后的目标位置和目标速度，其中适应度函数是预先设定；
[0138]
最后，管控平台301根据更新后的目标速度和目标位置确定目标巡检路径。
[0139]
可选的，在本技术实施例的一种实施方式中，管控平台301具体用于执行以下操作以对初始位置和初始速度进行更新：
[0140]
首先，管控平台301在目标搜索空间中使用粒子群优化算法计算得到初始位置对应的个体极值，其中目标搜索空间中包括初始位置更新后可能到达的所有位置；
[0141]
其次，管控平台301从得到的全部个体极值中选择一个作为全局极值，其中全体极值是根据预先设定的选取规则进行选取；
[0142]
再次，管控平台301使用适应度函数对初始位置、初始速度、初始位置对应的个体极值、和全局极值进行计算更新初始速度，得到更新后的目标速度；
[0143]
最后，管控平台301根据更新后的目标速度更新初始位置，得到更新后的目标位置。
[0144]
可选的，在本技术实施例的一种实施方式中，管控平台301可以执行以下操作对三维实景模型进行模型验证，具体如下：
[0145]
首先，管控平台301发送三维实景模型至机器人；
[0146]
其次，若三维实景模型存在模型偏差，管控平台301接收机器人发送的模型偏差，其中模型偏差是机器人根据三维实景模型进行模型验证后得到；
[0147]
最后，管控平台301根据模型偏差对三维实景模型进行模型修正。
[0148]
可选的，在本技术实施例的一种实施方式中，管控平台301可以通过执行以下操作建立变电站的三维实景模型，具体如下：
[0149]
管控平台301使用奇异值分解算法对空间数据进行坐标转换，同时结合迭代最近点法完成对空间数据进行数据配准，得到三维实景模型。
[0150]
可选的，在本技术实施例的一种实施方式中，管控平台301还用于执行以下操作：
[0151]
首先，管控平台301控制无人机或机器人根据巡检任务，对变电站中的选定设备进行外观和/或温度检测，得到检测结果，选定设备至少包括以下至少一项：变压器、互感器的设备本体、开关触头、或母线连接头；
[0152]
其次，若检测结果指示选定设备出现故障，管控平台301控制无人机或通过无线通信模块回传选定设备对应的异常位置，其中故障至少包括以下至少一项：温度异常或设备故障；
[0153]
最后，管控平台301对异常位置进行故障分析得到设备故障信息，并发出报警提示。
[0154]
可选的，在本技术实施例的一种实施方式中，管控平台301还用于执行以下操作：
[0155]
在得到设备故障信息后，管控平台301将设备故障信息发送给机器人，
[0156]
管控平台301控制机器人按照设定路线到达异常位置，并根据设备故障信息执行
故障排除操作，其中选定路线是根据三维实景模型进行路径规划得到。
[0157]
可选的，在本技术实施例的一种实施方式中，管控平台301还用于执行以下操作：
[0158]
若在设定路线上出现障碍物，管控平台301控制机器人执行避障操作；
[0159]
若障碍物显示为生物时，管控平台301控制机器人发出警告信息，其中警告信息用于示意生物离开或对生物进行驱赶。
[0160]
关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不再做详细阐述说明。
[0161]
图4为本技术实施例中电子设备的一个结构示意图。
[0162]
如图4所示，本技术实施例中电子设备40包括存储器401和处理器402。存储器上存储有可执行代码，当可执行代码被处理器执行时，使处理器执行上述任一实施例中的方法。
[0163]
处理器402可以是中央处理单元(central processing unit，cpu)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor，dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、现场可编程门阵列(field-programmable gate array，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
[0164]
存储器401可以包括各种类型的存储单元，例如系统内存、只读存储器(rom)，和永久存储装置。其中，rom可以存储处理器402或者计算机的其他模块需要的静态数据或者指令。永久存储装置可以是可读写的存储装置。永久存储装置可以是即使计算机断电后也不会失去存储的指令和数据的非易失性存储设备。在一些实施方式中，永久性存储装置采用大容量存储装置(例如磁或光盘、闪存)作为永久存储装置。另外一些实施方式中，永久性存储装置可以是可移除的存储设备(例如软盘、光驱)。系统内存可以是可读写存储设备或者易失性可读写存储设备，例如动态随机访问内存。系统内存可以存储一些或者所有处理器在运行时需要的指令和数据。此外，存储器401可以包括任意计算机可读存储媒介的组合，包括各种类型的半导体存储芯片(dram，sram，sdram，闪存，可编程只读存储器)，磁盘和/或光盘也可以采用。在一些实施方式中，存储器401可以包括可读和/或写的可移除的存储设备，例如激光唱片(cd)、只读数字多功能光盘(例如dvd-rom，双层dvd-rom)、只读蓝光光盘、超密度光盘、闪存卡(例如sd卡、min sd卡、micro-sd卡等等)、磁性软盘等等。计算机可读存储媒介不包含载波和通过无线或有线传输的瞬间电子信号。
[0165]
存储器401上存储有可执行代码，当可执行代码被处理器402处理时，可以使处理器402执行上文述及的方法中的部分或全部。
[0166]
此外，根据本技术的方法还可以实现为一种计算机程序或计算机程序产品，该计算机程序或计算机程序产品包括用于执行本技术的上述方法中部分或全部步骤的计算机程序代码指令。
[0167]
或者，本技术还可以实施为一种计算机可读存储介质(或机器可读存储介质)，其上存储有可执行代码(或计算机程序、或计算机指令代码)，当可执行代码(或计算机程序、或计算机指令代码)被电子设备(或电子设备、服务器等)的处理器执行时，使处理器执行根据本技术的上述方法的各个步骤的部分或全部。
[0168]
以上已经描述了本技术的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也
不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术的改进，或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。