赵 岩， 包清华

(黑龙江科技大学 电气与控制工程学院， 哈尔滨 150022)

0 引 言

变电站作为输配电过程的重要一环，在保证电力系统正常工作和安全运行的同时，也要为其内的电气设备运行提供安全保障，防止其出现电力事故[1-2]。因此，对变电站内的设备执行周期的巡检尤为必要。变电站的巡检大多依靠人工来执行，人工巡检时工作效率低，会受到恶劣环境和天气的限制，具有一定的危险性[3-4]。但随着智能化电网的提出，越来越多的变电站应用巡检机器人来完成变电站电气设备的检查工作，这样既提高了巡检效率，又不会受到恶劣环境和天气的影响，还保障了安全性[5]。

将巡检机器人应用于变电站的设备巡查关键就是对巡检路线的规划，这是保证巡检效率和顺利完成检测设备的基础[6]。众多国内外研究人员就巡检机器人如何选择和规划出最优的巡检路径指明了一些方案，张营等[7-8]提出模糊控制算法和Hopfield神经网络，解决了在规划路径时对环境依赖性强的问题，但是有部分规划出的路径不合理，仅考虑了巡检点之间的直接连接，而未考虑到设备所处位置的影响。路浩等[9]针对机器人在巡检过程中有着路网限制和频繁启停能耗大等不足，提出以图论法建模，以最短耗时为目标，结合改进蚁群算法和贪婪思想得到巡检的最优路径，但是该优化算法也存在不足之处，可能会出现最优解不是全局最优。刘胜等[10]提出了一种改进蚁群-粒子群算法用于变电站巡检机器人的路径规划，该方法有很好的收敛速度，也可以防止规划时陷入局部最优，但是存在最优路径冗长的问题。……