張?jiān)h 萬施霖 王祥 張瑞亮 金鑫

摘要：直流套管是直流輸電工程中最重要的設(shè)備之一。直流閥廳內(nèi)部高壓套管使用時(shí)間通常較長(zhǎng)，是故障高發(fā)部件。為實(shí)現(xiàn)對(duì)套管運(yùn)行維修工程的全面、智能化管理，根據(jù)套管運(yùn)維的實(shí)際工作特點(diǎn)和技術(shù)需求，采用包括深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、大數(shù)據(jù)分析技術(shù)、先進(jìn)動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃算法等在內(nèi)的最新技術(shù)，提出了一種面向超高壓直流閥廳的套管維修系統(tǒng)。

關(guān)鍵詞：超高壓直流閥廳;套管;維修系統(tǒng);拆卸平臺(tái);設(shè)備巡視;多源視頻監(jiān)控

發(fā)展超高壓交直流輸電是緩解我國(guó)電力供應(yīng)緊張狀況的有效途徑，也是改善電網(wǎng)結(jié)構(gòu)，促進(jìn)全國(guó)聯(lián)網(wǎng)的需求。自向-上、云-廣兩條超高壓直流輸電工程投入商業(yè)運(yùn)行后，超高壓直流輸電工程在我國(guó)蓬勃發(fā)展，將逐漸成為我國(guó)未來遠(yuǎn)距離大容量輸電工程的主流[1-3]。

高壓直流穿墻套管是換流站中不可缺少的主設(shè)備之一，起到連接閥廳內(nèi)外電氣設(shè)備的作用[4-5]。由于直流閥廳內(nèi)部高壓套管使用時(shí)間較長(zhǎng)，屬于故障高發(fā)部件。

套管由于自身質(zhì)量及拆裝尺寸等原因，傳統(tǒng)拆裝工藝需使用吊車。由于閥廳內(nèi)凈空不足及閥廳隔墻的阻擋，吊車無法在閥廳內(nèi)部起吊套管，只能使用牽引車將換流變牽引至空曠處，采用吊車起吊拆裝套管的方式[6-7]。

套管因安裝精度低、安裝時(shí)的碰撞磨損、運(yùn)行維護(hù)不當(dāng)、維修不及時(shí)等方面，都易造成絕緣損壞、老化，產(chǎn)生絕緣擊穿，產(chǎn)生高溫使套管爆炸起火，從而引發(fā)電力火災(zāi)事件，給人民群眾的生命財(cái)產(chǎn)安全造成嚴(yán)重威脅及損失。

為此，文章提出了一個(gè)面向超高壓直流閥廳的套管維修系統(tǒng)，其包括智能拆卸平臺(tái)、運(yùn)輸機(jī)器人、大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)、多源視頻監(jiān)控系統(tǒng)、智能巡視系統(tǒng)五個(gè)部分，為套管的運(yùn)行維護(hù)工程提供了全面、智能化的管理與輔助，也將為電力火災(zāi)事故防范于未然做好準(zhǔn)備。

1? 智能拆卸平臺(tái)

本維修系統(tǒng)采用了一種直流閥廳內(nèi)部高壓套管智能拆卸平臺(tái)，其可在閥廳內(nèi)操作，直流閥廳內(nèi)部高壓套管智能拆卸平臺(tái)直接駛?cè)腴y廳內(nèi)，直接在閥廳內(nèi)進(jìn)行套管拆裝作業(yè)流程。采用伸縮臂固定套管，通過伸縮、旋轉(zhuǎn)將套管拆裝或放置在閥廳內(nèi)的運(yùn)轉(zhuǎn)裝置，該運(yùn)轉(zhuǎn)裝置由安順換流站提供。避免了牽引換流變的工作流程，節(jié)省了大量的作業(yè)時(shí)間和隱性成本。

1.1? 平臺(tái)整體結(jié)構(gòu)

經(jīng)初步設(shè)計(jì)，直流閥廳內(nèi)部高壓套管智能拆卸平臺(tái)由移動(dòng)底盤、平衡支腿裝置、升降裝置（變幅大臂、伸縮臂、變幅油缸、伸縮油缸）、頭部旋轉(zhuǎn)裝置（旋轉(zhuǎn)控制盤）、滑軌（套管吊臂、吊鉤）裝置等部分組成。平臺(tái)可在場(chǎng)地內(nèi)自由移動(dòng)，四個(gè)支腿具有獨(dú)立調(diào)節(jié)高度功能，底盤上安裝有水平儀，可通過調(diào)節(jié)四個(gè)支腿使得平臺(tái)底盤水平，支撐架可旋轉(zhuǎn)，機(jī)械手臂可伸縮，工裝部分可旋轉(zhuǎn)和伸縮。直流閥廳內(nèi)部高壓套管智能拆卸平臺(tái)的原理如圖1所示。

1.2? 關(guān)鍵技術(shù)

為實(shí)現(xiàn)拆卸平臺(tái)的智能性與安全性，以及專用功能機(jī)構(gòu)有機(jī)組合。本系統(tǒng)采取的工藝設(shè)計(jì)與裝置選擇均基于超高壓直流閥廳設(shè)計(jì)的技術(shù)規(guī)定、理論參數(shù)與現(xiàn)場(chǎng)勘測(cè)[8-9]。

1.2.1? 平臺(tái)平衡支撐、配重計(jì)算及設(shè)計(jì)

當(dāng)直流閥廳內(nèi)部高壓套管智能安裝平臺(tái)吊起1750kg套管，升降大臂伸到最長(zhǎng)，變幅油缸縮到最短時(shí)，且升降裝置轉(zhuǎn)到與底盤正常前進(jìn)方向成90度時(shí)，底盤受力狀態(tài)最差，根據(jù)力矩的計(jì)算公式：

式中：F表示作用力，L表示力臂，M是作用力F對(duì)轉(zhuǎn)動(dòng)軸的力矩。

根據(jù)公式（1）計(jì)算可得套管端相對(duì)支腿的力矩21.42噸米，大于底盤端相對(duì)支腿的力矩18.13噸米，因此存在傾翻可能，若一定要在此環(huán)境下使用，則底盤須加配重1400kg。

經(jīng)現(xiàn)場(chǎng)勘測(cè)，場(chǎng)地限制條件不多，則考慮在操作工程設(shè)置位置安全保護(hù)，在大臂伸出狀態(tài)不允許大臂角度降到30度以下，此時(shí)據(jù)公式（1）計(jì)算可得套管端相對(duì)支腿的力矩16.8噸米小于底盤端相對(duì)支腿的力矩18.13噸米，因此，底盤不須加配重也能保證不會(huì)傾翻。

1.2.2? 機(jī)械臂受力計(jì)算及材料選型

初選機(jī)械臂壁厚為20mm，當(dāng)直流閥廳內(nèi)部高壓套管智能安裝平臺(tái)吊起1750kg套管，升降大臂伸到最長(zhǎng)，變幅油缸縮到最短時(shí)，此時(shí)機(jī)械臂各部件受力情況最差。設(shè)備工作過程中無沖擊，受力模式為靜應(yīng)力模式。機(jī)械臂共分為三段，采用第三強(qiáng)度理論進(jìn)行計(jì)算，公式為：

式中：為彎曲應(yīng)力，為切應(yīng)力。

根據(jù)公式（2），計(jì)算可得最小臂極限點(diǎn)受力為3.17MPa，次小臂極限點(diǎn)受力為5.63MPa，大臂極限點(diǎn)受力5.03MPa。

通過比較，得到次小臂受力狀態(tài)最差。近似取，代入公式（2）可得為7.96MPa。

按照焊接性能很好、力學(xué)性能相對(duì)一般的材料Q235A來考慮。Q235A材料許用應(yīng)力（屈服強(qiáng)度）為235MPa，遠(yuǎn)小于。

復(fù)合安全系數(shù)的計(jì)算公式為：

式中：[S]為許用復(fù)合安全系數(shù)。

近似取，可得。起重作業(yè)機(jī)構(gòu)許用最小安全系數(shù)[S]一般大于5，S遠(yuǎn)大于[S]。

可以進(jìn)行一次優(yōu)化設(shè)計(jì)：

選機(jī)械臂壁厚為10mm，對(duì)次小臂進(jìn)行核算。

此時(shí)，，遠(yuǎn)小于。依然大于[S]，滿足要求。

1.2.3? 工裝零部件選型

直流閥廳內(nèi)部高壓套管智能拆卸平臺(tái)的工裝零部件如表1所示。

1.2.4? 底盤選型設(shè)計(jì)

選用10t麥輪底盤增配液壓支腿作為直流閥廳內(nèi)部高壓套管智能拆卸平臺(tái)底盤，其設(shè)計(jì)參數(shù)如表2所示。

1.3? 工作過程分析

直流閥廳內(nèi)部高壓套管智能拆卸平臺(tái)的工作過程如下。

（1）套管拆卸時(shí)，首先通過電控設(shè)備移動(dòng)底盤把裝置移動(dòng)到換流變套管旁邊，使裝置行走方向與換流變套管軸線在地面上的投影呈90度角，并盡量靠近套管的適合操作的位置上。

（2）通過平衡支腿裝置把整個(gè)裝置支撐起來，通過升降裝置把滑軌移動(dòng)到需拆卸套管正上方，通過旋轉(zhuǎn)控制盤調(diào)整滑軌角度，使之與套管軸線基本平行，調(diào)整套管吊臂長(zhǎng)度使之與需拆卸套管匹配，運(yùn)用吊鉤及輔助吊繩把需拆卸套管吊住，人工拆卸套管安裝螺釘，并使用專用工具把套管從安裝法蘭上頂開，操縱套管吊臂順著套管軸線方向平穩(wěn)移動(dòng)，直至套管從安裝法蘭上完全脫開。

（3）通過升降裝置、旋轉(zhuǎn)控制盤的運(yùn)動(dòng)，把拆卸套管放置到地面專門運(yùn)送套管的小車上，完成套管拆卸，并反向執(zhí)行拆卸動(dòng)作，把新套管安裝到換流變上，完成整個(gè)工作流程。

2? 運(yùn)輸機(jī)器人

在直流閥廳障礙物固定不變的情況下，運(yùn)輸機(jī)器人可以利用傳統(tǒng)A*算法躲避障礙物來運(yùn)輸套管[10]。但是，現(xiàn)實(shí)的直流閥廳的障礙物不是一成不變的，而運(yùn)輸機(jī)器人雖然可以利用動(dòng)態(tài)窗口法（Dynamic Window Approach， DWA）躲避動(dòng)態(tài)障礙物，但是由于動(dòng)態(tài)窗口法是局部路徑規(guī)劃算法，在沒有全局最優(yōu)路線引導(dǎo)的情況下，運(yùn)輸機(jī)器人很容易陷入局部最優(yōu)解，而無法達(dá)到目的地[11]。

辛煜等[12]提出了一種通過重新定義中心節(jié)點(diǎn)的位置，在每個(gè)節(jié)點(diǎn)的周圍擴(kuò)大無限可搜索鄰域的算法（以下稱為A*-INF算法）。程傳奇等[13]提出了一種基于A*算法和關(guān)鍵點(diǎn)選取策略的算法（以下稱為A*-SS算法）。王洪斌等[14]提出了一種結(jié)合預(yù)瞄偏差角追蹤法和二次A*的路徑規(guī)劃算法（以下稱為A*-QAA算法）。

本維修系統(tǒng)中的運(yùn)輸機(jī)器人則采用融合A*算法和動(dòng)態(tài)窗口法的全局動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃方法，以下簡(jiǎn)稱DWA*算法。

為了驗(yàn)證本文提出的DWA*算法的有效性，以某電網(wǎng)某輸電公司的直流閥廳中的障礙物實(shí)際分布情況為仿真環(huán)境，比較了其與類似算法的效率。

結(jié)果如圖2所示，綠色軌跡、紫色軌跡、灰色軌跡和棕色軌跡分別由DWA*算法、A*-SS算法、A*-INF算法和A*-QAA算法解出。

圖（a）中，四種算法都成功地找到了無碰撞路徑。圖（b）在這四種算法中，提出的DWA*算法找到了行程時(shí)間最短的路徑。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：融合算法與傳統(tǒng)A*算法相比，路徑更加平滑、具有實(shí)時(shí)避障的功能，還可以輸出運(yùn)動(dòng)參數(shù)，有利于運(yùn)輸機(jī)器人的自動(dòng)反饋控制;與動(dòng)態(tài)窗口法相比，可以保證全局最優(yōu)、路徑長(zhǎng)度更短。

3? 大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)

大數(shù)據(jù)分析和人工智能技術(shù)已經(jīng)被研究并應(yīng)用于電力系統(tǒng)工程的許多部分。以往研究的一個(gè)缺點(diǎn)是，它們側(cè)重于變壓器，特別是繞組和鐵芯，忽略了套管，而套管是許多變壓器故障的根本原因。

超高壓直流閥廳的套管運(yùn)維數(shù)據(jù)主要具有如下幾個(gè)特點(diǎn)：（1）體量大、多源性;（2）故障數(shù)據(jù)較少，因此需要在海量的運(yùn)維數(shù)據(jù)中挖掘出重要的故障信息;（3）運(yùn)維數(shù)據(jù)常常分布在不同的監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中，監(jiān)測(cè)指標(biāo)缺少融貫性。

針對(duì)套管運(yùn)維數(shù)據(jù)的上述特點(diǎn)，本維修系統(tǒng)采用基于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的運(yùn)維框架，其包括如下五個(gè)層次：（1）數(shù)據(jù)來源層;（2）數(shù)據(jù)處理層;（3）特征分析層;（4）模型計(jì)算層;（5）運(yùn)維應(yīng)用層。

其中，在最核心的模型計(jì)算層中，主要包括：（1）專家知識(shí)庫(kù);（2）知識(shí)轉(zhuǎn)移（knowledgetransfer）算法;（3）深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DeepNeuralNetworks，DNN）三個(gè)部分。通過知識(shí)轉(zhuǎn)移算法將專家知識(shí)庫(kù)中的領(lǐng)域知識(shí)（domainknowledge）轉(zhuǎn)化成DNN中的初始參數(shù)，再進(jìn)行DNN的調(diào)試，從而能在較少的故障數(shù)據(jù)下實(shí)現(xiàn)高效的模型計(jì)算和分析。

我們利用了60000條套管故障數(shù)據(jù)對(duì)本文提出的事后故障分析算法的性能進(jìn)行評(píng)估，其中訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集數(shù)據(jù)分別為36000條、12000條和12000條。表3顯示和訓(xùn)練準(zhǔn)確率、實(shí)際準(zhǔn)確率和神經(jīng)元個(gè)數(shù)、迭代次數(shù)、訓(xùn)練時(shí)間的關(guān)系。

由表3可以看出，本文所提出的故障分析算法的分類準(zhǔn)確率可達(dá)98%左右。

4? 多源視頻監(jiān)控系統(tǒng)

由于超高壓套管維修施工面積大、現(xiàn)場(chǎng)施工設(shè)施和環(huán)境復(fù)雜等情況，采用常規(guī)的有源布線式視頻監(jiān)控設(shè)備，需要在施工現(xiàn)場(chǎng)布設(shè)大量的供電線路、網(wǎng)絡(luò)傳輸線路，不僅影響現(xiàn)場(chǎng)施工作業(yè)，還容易發(fā)生因施工作業(yè)導(dǎo)致線路中斷的問題。同時(shí)，僅靠管理人員來識(shí)別監(jiān)控視頻中的異常行為，存在發(fā)現(xiàn)不及時(shí)、誤判等情況，難以達(dá)到及時(shí)監(jiān)督制止現(xiàn)場(chǎng)問題的目的。

本文提出了一種針對(duì)套管維修工程現(xiàn)場(chǎng)的視頻監(jiān)控系統(tǒng)，包括前端的監(jiān)控?cái)z像頭、通信網(wǎng)絡(luò)、視頻服務(wù)管理平臺(tái)、視頻畫面展示窗口，而超高壓直流閥廳的套管維修工程現(xiàn)場(chǎng)的視頻監(jiān)控需要重點(diǎn)考慮監(jiān)控?cái)z像頭的可移動(dòng)性、覆蓋范圍、電源和網(wǎng)絡(luò)線路布設(shè)需求情況等[15-17]。

針對(duì)套管維修工程現(xiàn)場(chǎng)的施工特點(diǎn)，本維修系統(tǒng)主要由三部分構(gòu)成：（1）現(xiàn)場(chǎng)視頻監(jiān)控硬件，包括移動(dòng)4G布控球機(jī)、移動(dòng)單兵、無人機(jī)、復(fù)眼陣列相機(jī)等;（2）物聯(lián)管理平臺(tái)。套管維修工程現(xiàn)場(chǎng)中存在多種監(jiān)控設(shè)備，因此本系統(tǒng)采用物聯(lián)管理平臺(tái)進(jìn)行統(tǒng)一的設(shè)備參數(shù)配置，管理各個(gè)設(shè)備間的拓?fù)潢P(guān)系，從而實(shí)現(xiàn)多種設(shè)備間高效的同步監(jiān)控;（3）圖像分析與異常識(shí)別子系統(tǒng)。對(duì)視頻監(jiān)控設(shè)備采集到的圖像，根據(jù)預(yù)設(shè)的問題類型，使用基于YOLOV4的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks， CNN）進(jìn)行典型違章及異常問題的識(shí)別。

本文所提出的視頻監(jiān)控系統(tǒng)的整體框架如圖3所示。

5? 智能巡視系統(tǒng)

在電網(wǎng)智能化的背景下，如何用較少的運(yùn)維人員確保設(shè)備巡視的全面性、及時(shí)性、精準(zhǔn)性，是超高壓直流閥廳的套管運(yùn)行維護(hù)所需要解決的突出問題[18-20]。

變電站智能巡檢機(jī)器人配備了紅外成像傳感器、可見光傳感器、激光雷達(dá)傳感器、慣性測(cè)量單元（IMU）等多種類型的傳感器，被廣泛部署在大型變電站，以降低成本，提高效率。

本維修系統(tǒng)采用智能機(jī)器人對(duì)超高壓直流閥廳的套管維修進(jìn)行巡視，主要包括基站層、通訊層和終端層三部分。其中：（1）基站層由監(jiān)控后臺(tái)、錄像系統(tǒng)及智能控制和分析軟件系統(tǒng)組成;（2）通訊層由網(wǎng)絡(luò)交換機(jī)、無線網(wǎng)橋等設(shè)備組成;（3）終端層包括巡視機(jī)器人、充電小室和固定監(jiān)測(cè)點(diǎn)等。智能機(jī)器人巡視又可以進(jìn)一步分為紅外測(cè)溫巡視、設(shè)備外觀巡視、設(shè)備儀表巡視等。

同時(shí)，我們開發(fā)了一種支持深度學(xué)習(xí)加速的新型變電站檢測(cè)機(jī)器人。與傳統(tǒng)機(jī)器人相比，該機(jī)器人采用低功耗、高性能的JetsonTX2模塊專門用于深度學(xué)習(xí)硬件加速，并采用TensorRT進(jìn)行軟件加速。對(duì)物體檢測(cè)和故障診斷任務(wù)的測(cè)試和演示表明，檢測(cè)精度高，計(jì)算速度快，能夠滿足實(shí)時(shí)應(yīng)用。

圖4顯示了智能機(jī)器人的設(shè)備檢測(cè)結(jié)果。其中：（a）是可見光圖像的分割結(jié)果，（b）是提取的目標(biāo)設(shè)備的熱圖像。

6? 結(jié)語

文章提出了一種面向直流閥廳內(nèi)部高壓套管的維修系統(tǒng)，采用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、大數(shù)據(jù)分析技術(shù)、先進(jìn)動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃算法等在內(nèi)的最新技術(shù)，將智能拆卸平臺(tái)、運(yùn)輸機(jī)器人、大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)、多源視頻監(jiān)控系統(tǒng)、智能巡視系統(tǒng)等子系統(tǒng)進(jìn)行有機(jī)組合，實(shí)現(xiàn)了對(duì)超高壓直流閥廳套管維修的全面、精細(xì)化、高時(shí)效的智能管理輔助。通過上述技術(shù)手段的實(shí)施，在降低安裝時(shí)間、減少安裝過程中的碰撞磨損之外，也能大幅度降低絕緣損壞與老化的風(fēng)險(xiǎn)，有效地消除了電氣火災(zāi)隱患，從而在源頭上加強(qiáng)了消防安全管控，預(yù)防火災(zāi)事故的發(fā)生。在安全生產(chǎn)之余，將研究基于可見光或無線電波通信的三維定位技術(shù)，進(jìn)一步提高套管安裝的精度。

參考文獻(xiàn)：

[1]中國(guó)電機(jī)工程學(xué)會(huì)信息化專委會(huì).中國(guó)電力大數(shù)據(jù)發(fā)展白皮書[R].北京：中國(guó)電機(jī)工程學(xué)會(huì)， 2013.

[2]王道翔.新基建中交通網(wǎng)與能源網(wǎng)的發(fā)展機(jī)遇[J].杭州金融研修學(xué)院學(xué)報(bào)， 2020（04）：19-22.

[3]林曈.特高壓交直流輸電系統(tǒng)技術(shù)經(jīng)濟(jì)分析[J].企業(yè)改革與管理，2020（20）： 221-222.

[4]劉振亞.特高壓直流電氣設(shè)備[M].北京：中國(guó)電力出版社，2009.

[5]劉振亞.特高壓交直流電網(wǎng)[M].北京：中國(guó)電力出版社，2013.

[6]李穆，盧文華，向冬冬.輸變電設(shè)備智能化運(yùn)維系統(tǒng)研究與應(yīng)用[J].電氣工程學(xué)報(bào)，2015（07）：75-81.

[7]FU M， SONG J， ZHAO J， et al. Intelligent Operation and Maintenance of Micro-grid Technology and System Development[J]. IOP Conference Series Earth and Environmental Science， 2018， 108（5）：052060-052060.

[8]DL-T 5223-2005，高壓直流換流站設(shè)計(jì)技術(shù)規(guī)定[S].

[9]SHEN W， KE C， WANG H， et al.Muti-parameter diagnosis of HVDC bushing[J].High Volt. Eng.2012，38（3）： 616-622.

[10]王殿君.基于改進(jìn)A*算法的室內(nèi)移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃[J].清華大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2012，52（08）：1085-1089.

[11]FOX D， BURGARD W， THRUN S. The dynamic windowapproach to collision avoidance[J].IEEE Robotics &Automation?Magazine，1997，4（1）：23-33.

[12]辛煜，梁華為，杜明博，等.一種可搜索無限個(gè)鄰域的改進(jìn)A*算法[J].機(jī)器人，2014，36（05）：627-633.

[13]程傳奇，郝向陽，李建勝，等.融合改進(jìn)A*算法和動(dòng)態(tài)窗口法的全局動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃[J].西安交通大學(xué)學(xué)報(bào)，2017，51（11）：137-143.

[14]王洪斌，尹鵬衡，鄭維，等.基于改進(jìn)的A*算法與動(dòng)態(tài)窗口法的移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃[J].機(jī)器人，2020，42（03）：346-353.

[15]高琳.視頻監(jiān)控技術(shù)在電網(wǎng)基建工程管理中的應(yīng)用[J].電子測(cè)試，2019，（10）：78-79.

[16]岳長(zhǎng)城，周揚(yáng)，陳曉捷.柔性直流換流站閥廳及交流耗能裝置室輔助綜合監(jiān)控系統(tǒng)實(shí)施方案[J].電工技術(shù)，2020（23）：15-16+21.

[17]陸勇，王世巍，李攀，等.特高壓換流站工程多源視頻智能監(jiān)控研究[J].現(xiàn)代工業(yè)經(jīng)濟(jì)和信息化，2020，10（11）：60-61.

[18]QGDW 11513.1—2016 變電站智能機(jī)器人巡檢系統(tǒng)技術(shù)規(guī)范[S].

[19]楊清民，陳煒智，韋明.對(duì)于變電站智能巡檢機(jī)器人的幾點(diǎn)思考[J].電力設(shè)備管理，2021（03）：37-39.

[20]王娟，李曉麗.電站智能巡檢機(jī)器人運(yùn)行維護(hù)及問題處理[J].電子測(cè)試，2021（06）：113-114.

Abstract：DC bushing is one of the most important pieces of equipment in DC transmission projects. In order to realize comprehensive and intelligent management of bushing operation and maintenance works， a bushing maintenance system for EHV DC valve hall is proposed based on the actual working characteristics and technical requirements of bushing operation and maintenance， using the latest technologies including deep neural networks， big data analysis technology， advanced dynamic path planning algorithm.

Keywords：EHV DC valve hall; bushing; maintenance system; disassembly and installation platform; equipment inspection; multi-source video monitoring