一种用于电网巡检的无人机辅助边缘计算方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114237917A(43)申请公布日2022.03.25(21)申请号202210174497.3(22)申请日2022.02.25(71)申请人南京信息工程大学地址210044江苏省南京市浦口区宁六路219号(72)发明人谈玲孙雷夏景明(74)专利代理机构南京经纬专利商标代理有限公司32200代理人田凌涛(51)Int.Cl.G06F9/50(2006.01)G06F9/445(2018.01)G06N3/12(2006.01)权利要求书7页说明书13页附图4页(54)发明名称一种用于电网巡检的无人机辅助边缘计算方法(57)摘要本发明涉及一种用于电网巡检的无人机辅助边缘计算方法，采用巡检无人机对目标电网区域进行视频图像采集工作，降低了巡检成本；并借助增强无人机辅助处理巡检无人机所采集的视频图像数据，以最小化系统无人机能耗为目标，在同载能的条件下延长了无人机的工作时间；而且采用深度强化学习中的DDPG算法与遗传算法相结合的方法求解增强无人机的轨迹、系统资源分配、以及任务卸载决策方案，具有迭代速度较快、时间复杂度不高、可以提高系统实时性的优点，进而确保系统无人机在能耗最小化的前提下实施电网巡检。CN114237917ACN114237917A权利要求书1/7页1.一种用于电网巡检的无人机辅助边缘计算方法，其特征在于：基于固定位置设置的中央基站，应用包含个巡检无人机的无人机群、以及一个增强无人机，针对包括电网设施、输电线路的目标电网区域进行巡检；包括如下步骤：步骤S1.基于无人机群中各巡检无人机的飞行模式，构建无人机辅助电网巡检系统，其中，巡检无人机只负责对目标电网区中电网设施、输电线路进行视频图像采集，所获视频图像由增强无人机或中央基站进行数据处理，然后进入步骤S2；步骤S2.基于无人机辅助电网巡检系统模型，由无人机群中各巡检无人机对目标电网区中电网设施、输电线路进行视频图像采集，获得各巡检无人机分别对应各时隙采集所获得的视频图像数据，然后进入步骤S3；步骤S3.根据各巡检无人机分别对应各时隙采集所获得的视频图像数据，结合各巡检无人机的质量、信号发射功率、位置坐标，增强无人机的质量、信号发射功率、位置坐标、计算能力，中央基站的位置坐标、以及系统通信带宽，构建无人机辅助电网巡检系统的数字孪生网络，用于拟合各巡检无人机、增强无人机的位置坐标、以及系统的资源状态，然后进入步骤S4；步骤S4.根据无人机辅助电网巡检系统的数字孪生网络，基于电网巡检系统卸载时延、以及数据任务处理时延约束条件，构建无人机群分别对应各时隙的能耗模型，并进一步构建无人机群分别对应各时隙的能耗最小化目标函数，然后进入步骤S5；步骤S5.随机初始增强无人机的移动轨迹，并基于各巡检无人机分别对应第个时隙的位置坐标、视频图像数据，构建系统第个时隙状态，然后进入步骤S6；步骤S6.基于增强无人机的移动轨迹，以及系统第个时隙状态，采用深度强化学习中的DDPG算法，根据无人机群分别对应各时隙的能耗最小化目标函数，求解无人机群分别对应各时隙的能耗模型，获得系统第个时隙状态结合增强无人机的移动轨迹所对应由各巡检无人机分别对应第个时隙的信号发射功率、关于增强无人机或中央基站的卸载方式、增强无人机对应第个时隙的信号发射功率和被分配的CPU计算频率，所组成的系统第个时隙动作空间，即系统第个时隙状态结合增强无人机移动轨迹所对应的系统第个时隙动作空间，然后进入步骤S7；步骤S7.判断是否满足迭代溢出条件，是则进入步骤S8，否则基于系统第个时隙状态结合增强无人机移动轨迹所对应系统第个时隙动作空间中的系统资源分配、以及视频图像数据卸载决策方案，采用遗传算法求解更新增强无人机的移动轨迹，并返回步骤S6；步骤S8.根据增强无人机的移动轨迹、以及相应系统第个时隙动作空间中的系统资源分配、以及视频图像数据卸载决策方案，针对步骤S2中各巡检无人机分别对应各时隙采集所获得的视频图像数据进行处理，实现视频图像数据卸载至增强无人机或中央基站进行处理。2.根据权利要求1所述一种用于电网巡检的无人机辅助边缘计算方法，其特征在于：所述步骤S1包括如下步骤S11至步骤S13；2CN114237917A权利要求书2/7页步骤S11.基于各时隙内各巡检无人机的运动状态保持不变，分别针对各巡检无人机，按如下公式：获得第个巡检无人机对应第个时隙的移动速度、水平移动方向、竖直移动方向，其中，，表示所有巡检无人机的平均移动速度，表示第个巡检无人机对应前个时隙内的平均水平方向移动角度，表示第个巡检无人机对应前个时隙内的平均竖直方向移动角度；、、依次表示第个巡检无人机对应前个时隙的移动速度、水平移动方向、竖直移动方向，，表示预设用于调整巡检无人机对应前个