面向低空经济：知识图谱驱动的无人机电力巡检路径规划

吴翰林; 张洁; 王腾; 杭宁乾; 吴义男; 张骞

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面向低空经济：知识图谱驱动的无人机电力巡检路径规划

更新时间：2026-04-08

- 面向低空经济：知识图谱驱动的无人机电力巡检路径规划
- For Low altitude Economy Knowledge Graph driven Unmanned Aerial Vehicle UAV power Inspection Path planning
- 电力大数据 2026年第2期
- 作者机构：
  
  国电南京自动化股份有限公司南京航空航天大学经济与管理学院江苏瑞达电力设备有限公司
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金项目(72271120)
- DOI：
  中图分类号：
- 纸质出版：2026
- 稿件说明：
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吴翰林, 张洁, 王腾, 等. 面向低空经济：知识图谱驱动的无人机电力巡检路径规划[J]. 电力大数据, 2026,(2).

wuhanlin, zhangjie, wangteng, et al. For Low altitude Economy Knowledge Graph driven Unmanned Aerial Vehicle UAV power Inspection Path planning[J]. 2026, (2).
吴翰林, 张洁, 王腾, 等. 面向低空经济：知识图谱驱动的无人机电力巡检路径规划[J]. 电力大数据, 2026,(2). DOI：

wuhanlin, zhangjie, wangteng, et al. For Low altitude Economy Knowledge Graph driven Unmanned Aerial Vehicle UAV power Inspection Path planning[J]. 2026, (2). DOI：

摘要

为解决当前无人机电力巡检风险评估多限于时间、经济等单一维度，以及路径规划缺乏基于任务逻辑驱动的动态路径调整能力等问题，文中提出了一种基于知识图谱的多目标智能巡检路径规划方法。首先考虑设备老化程度、故障概率与剩余寿命三个方面，构建风险评估模型；然后综合考虑无人机飞行速度、爬升率与续航能力等性能约束，构建融合时间成本、安全性、经济性与覆盖完整性的多目标优化函数；最后提出一种改进A*算法，将三维路径规划问题转化为多目标优化问题并求解最优路径。实验结果表明，相较于传统方法，文中方案将障碍物冲突率从最高3.5%降低至1.2%、单位杆塔巡检能耗从最高0.30kW?h/基降低至0.26kW?h/基，且在算法收敛速度、路径覆盖率与巡检合规性方面也有明显提升。文中方案为电力系统智能化巡检与低空经济应用提供了可行的技术路径。

Abstract

To address the current issues in the risk assessment of unmanned aerial vehicle (UAV) power inspection

which is mostly limited to single dimensions such as time and economy

and the lack of dynamic path adjustment capabilities based on task logic in path planning

this paper proposes a multi-objective intelligent inspection path planning method based on knowledge graphs. Firstly

considering the aging degree

failure probability and remaining life of the equipment

a risk assessment model is constructed. Then

taking into account the performance constraints such as the flight speed

climb rate and endurance of the UAV

a multi-objective optimization function integrating time cost

safety

economy and coverage completeness is constructed. Finally

an improved A* algorithm is proposed to transform the three-dimensional path planning problem into a multi-objective optimization problem and solve the optimal path. The experimental results show that compared with the traditional methods

the scheme in this paper reduces the obstacle conflict rate from the highest 3.5% to 1.2%

and the energy consumption per tower inspection from the highest 0.30kW?h/base to 0.26kW?h/base. Moreover

there are also significant improvements in algorithm convergence speed

path coverage rate and inspection compliance. The scheme in this paper provides a feasible technical path for the intelligent inspection of power systems and low-altitude economic applications.

关键词

Keywords

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