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龍圖騰網恭喜國網安徽省電力有限公司電力科學研究院;國網安徽省電力有限公司淮南供電公司申請的專利一種適配無人機機巢的無人機配電網自主巡檢路徑規劃方法與系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119620781B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-06-03發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510149291.9，技術領域涉及：G05D1/695；該發明授權一種適配無人機機巢的無人機配電網自主巡檢路徑規劃方法與系統是由肖家鍇;陳良帥;謝翔;劉年國;班東坡;孫健;侯寶亮設計研發完成，并于2025-02-11向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種適配無人機機巢的無人機配電網自主巡檢路徑規劃方法與系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種適配無人機機巢的無人機配電網自主巡檢路徑規劃方法與系統，涉及無人機技術領域，首先在數據準備與緩存階段，從配電網信息系統的多種電網圖中提取巡檢坐標點信息，機巢車輛初始位置并接入交通數據接口，構建四叉樹數據結構、初始化鏈表，計算并緩存距離信息等；接著構建初始環路徑，綜合多因素選擇最小權重方案插入點來形成完整環路徑；隨后分割環路徑，利用蒙特卡洛算法多次隨機分割并通過損失函數評估；再通過模擬退火算法優化路徑，依據準則接受或拒絕路徑調整并更新溫度收斂至較優解；最后進行最終路徑切割與輸出，均衡分配給多無人機。系統含服務器與處理器，執行相關步驟并輸出完整巡檢路徑計劃供地面控制中心監控調度。

本發明授權一種適配無人機機巢的無人機配電網自主巡檢路徑規劃方法與系統在權利要求書中公布了：1.一種適配無人機機巢的無人機配電網自主巡檢路徑規劃方法，其特征在于，包括以下步驟：S1：數據準備與緩存；S2：構建初始環路徑；S3：分割環路徑；S4：模擬退火優化路徑；S5：最終路徑切割與輸出；步驟S1數據準備與緩存具體包括以下步驟：S11：數據收集，從配電網信息系統的電網一張圖中提取所有需要巡檢的電網設備坐標點信息，所述電網一張圖包括單線拓撲圖、地理GIS圖、桿塔3D圖，所述坐標點涵蓋桿塔位置、關鍵設備安裝點以及預設檢測點，同時確定巡檢任務所投入的無人機數量，獲取每架無人機的準確飛行速度參數以及每個節點巡檢耗時，并收集無人機機巢車輛的初始位置信息，并接入實時交通狀況數據接口，用于獲取不同路段的預估通行時間；S12：數據結構構建，基于收集到的二維坐標點信息構建四叉樹數據結構，將可移動無人機機巢車輛的初始位置作為特殊節點加入；對于四叉樹中每個節點i，記錄其包含的坐標點信息、子節點指針以及到無人機機巢車輛初始位置的距離；同時，為每個節點預留空間記錄其到無人機機巢車輛動態位置的實時距離信息，初始化雙向循環鏈表，用于存儲路徑信息；S13：距離緩存計算，使用歐幾里得距離公式計算計算所有坐標點兩兩之間的距離： 其中，p＝x1,y1和q＝x2,y2為任意兩個坐標點的值；將計算結果存儲在哈希表中，以坐標點對作為索引，距離值作為存儲內容，在后續的路徑構建和優化算法中，當需要獲取兩點之間的距離時，從緩存中查詢，避免重復的距離計算；同時，計算并存儲各坐標點到無人機機巢車輛初始位置的距離di,n0，初始化一個用于存儲無人機機巢車輛動態位置信息的數組，記錄無人機機巢車輛在不同時間點的位置坐標以及對應的時間戳，初始時僅包含無人機機巢車輛的初始位置xn0,yn0和初始時間t0；步驟S2構建初始環路徑具體包括以下步驟：S21：初始化路徑片段，計算每個巡檢點到無人機機巢車輛初始位置的距離權重： 其中，wdi為距離權重，di,n0為坐標點到無人機機巢車輛初始位置的距離；在所有需要巡檢的坐標點集合中，使用采用人工指定或隨機數生成器隨機選取兩個不同的坐標點p1和p2，將這兩個點作為初始路徑片段的起點和終點，創建一個新的路徑節點序列，并將p1和p2對應的節點依次插入到該序列中，同時設置p1節點的前驅指針指向p2節點，p2節點的后繼指針指向p1節點，形成一個簡單的閉環路徑片段；S22：循環構建路徑，進入主循環，循環條件為仍有未被納入當前路徑的坐標點，在每次循環迭代中從尚未被選擇的坐標點集合中隨機挑選一個坐標點pi，利用已構建的四叉樹數據結構，快速查找pi在當前路徑中的最近的K個鄰居點；步驟S22循環構建路徑具體操作為：S221：從四叉樹的根節點開始，根據pi的坐標位置遞歸地搜索到包含pi的最小子區域，在該子區域以及相鄰子區域內的路徑節點中篩選出距離pi最近的K個點；S222：對于找到的K個鄰居點中的每一個pn嘗試將pi插入到pn的前后位置，形成新的路徑候選方案，計算每個候選方案的路徑總權重，路徑總權重的計算基于每個點的單位路徑權重wi： 其中，vd為無人機飛行速度，td為每個節點巡檢耗時；S223：根據路徑與無人機機巢車輛初始位置的距離關系以及考慮無人機機巢車輛動態移動后的預估往返成本W，其具體計算公式為： 其中，wi為每個點的單位路徑權重wi，m為插入后的路徑節點數，α是調節初始距離權重影響的參數，di,n0是路徑中第i個點到無人機機巢車輛初始位置的距離，β是調節無人機機巢車輛動態往返成本影響的參數，Ci,nt是在時間t時從路徑中第i個點到無人機機巢車輛的預估往返成本；S224：比較所有候選方案的總權重，選擇總權重最小的插入方案，將pi插入到當前路徑中對應的位置，并更新路徑節點之間的前驅和后繼指針關系；S225：重復上述循環步驟，直到所有的坐標點都被成功插入到路徑中，此時形成一個覆蓋所有要巡檢點的封閉環路徑；步驟S3分割環路徑具體包括以下步驟：S31：隨機分割嘗試，設置一個較大的迭代次數N，用于控制蒙特卡洛算法的探索深度，在每次迭代中對當前構建好的環路徑進行隨機分割操作，具體為隨機選擇環路徑上的M-1個分割點，M為預先設定的分割路徑數量，將環路徑分割成M條子路徑；S32：損失函數評估，對于每一次分割得到的M條路徑，計算每條路徑的負載情況，路徑負載的計算考慮路徑中的點數以及每個點的權重，公式為： 其中，nj為第j條路徑中的點數，為第wi條路徑中第i個點的權重；計算所有路徑負載之和Lsum以及路徑負載的標準差σ；計算各分割路徑中無人機從最后一個巡檢點返回最近無人機機巢車輛位置的平均距離Davgt，對于每個分割路徑的最后一個點，根據無人機機巢車輛根據實時交通狀況數據的動態位置信息數據結構，獲取在預計無人機到達該點時間t時無人機機巢車輛的位置，計算到該位置的距離，然后求平均值得到；同時，根據無人機機巢車輛的能耗模型和行駛路徑及速度計算各分割路徑對應的無人機機巢車輛行駛成本Enestt；根據設定的損失函數：Loss＝Lsum+λσ+μDavgt+νEnestt其中，λ為調節標準差影響程度的參數，μ為調節返回無人機機巢車輛距離影響的參數，ν為調節無人機機巢車輛行駛成本影響的參數，計算分割的損失值；S33：選擇最優分割，在完成N次分割嘗試后，比較每次分割的損失函數值，選擇損失值最小的分割方式作為本次蒙特卡洛算法的最優分割結果，將該最優分割結果對應的路徑集合作為后續模擬退火算法迭代的起始路徑，并根據這些路徑調整四叉樹TE，具體為將屬于各條路徑的點分別存入對應的TE樹中以及將不屬于各條路徑的點存入TF樹中，為后續的路徑優化計算做好數據準備；步驟S4模擬退火優化路徑具體包括以下步驟：S41：初始化參數，設置模擬退火算法的初始溫度T0，同時設定退火速率α1，0α11，用于控制溫度在迭代過程中的下降速度，以及一個較小的概率值p用于判斷是否命中升溫策略，設定調節距離變化影響的參數β1、調節無人機機巢車輛動態往返成本影響的參數γ1；S42：主循環迭代，進入模擬退火算法的主循環，循環條件為溫度降低到預設的閾值以下；步驟S42主循環迭代具體包括以下步驟：在每次循環迭代中：S421：首先以概率p判斷是否命中退火算法中的升溫策略，如果命中升溫策略，則進行以下操作：S422：隨機從當前的路徑集合中選擇一條路徑Pr，對于路徑Pr中的每個點pk，利用四叉樹查找其最近的K個鄰居點；S423：對于每個鄰居點pn，嘗試將其插入到pk的前后位置，形成新的路徑候選方案，計算每個候選方案的路徑負載的增長值ΔL、路徑到無人機機巢車輛距離的變化ΔD以及無人機機巢車輛動態往返成本的變化ΔEn；S424：定義一個綜合評估指標E＝ΔL+β1ΔD+γ1ΔEn選擇E最小的候選方案，如果該最小的E小于0，即插入后路徑綜合成本減小，則直接將鄰居點pn從其原路徑中刪除并加入到路徑Pr中；如果最小的E大于等于零，則根據模擬退火接受準則以一定概率接受該插入操作；模擬退火接受準則公式為： 其中ΔE為路徑綜合成本的變化值，T為當前溫度，即生成一個隨機數r，0r1，如果rPaccept，則接受該插入操作，否則放棄；S425：如果未命中升溫策略，則50％的概率按照路徑負載較大的原則選擇一條路徑：首先計算每條路徑的負載Lj，然后將負載softmax化得到選擇概率： 其中，Pj是第j條路徑被選擇的概率，m為路徑數量，β2為調節因子，Lj為路徑負載，根據計算得到的概率選擇一條路徑Ps；S426：對于路徑Ps中的每個點pm，利用四叉樹查找其最近的不屬于該路徑的鄰居點，并計算到這些鄰居點的距離，選擇距離最短的鄰居點pn，將pn從其原路徑中移除并加入到路徑Ps中，同時，計算插入后路徑到無人機機巢車輛距離的變化ΔD，和無人機機巢車輛動態往返成本變化ΔEn，若綜合成本增加過大，則根據模擬退火接受準則以50％的概率按照路徑負載較小的原則選擇一條路徑：先將每條路徑的負載求反后再softmax化得到選擇概率： 其中，Pj是第j條路徑被選擇的概率，m為路徑數量，β2為調節因子，Lj為路徑負載，根據該概率選擇一條路徑Pt；S427：對于路徑Pt中的每個點pq，查找最近的不屬于該路徑的鄰居點并進行上述的移除和加入操作，并考慮距離變化ΔD、無人機機巢車輛動態往返成本變化ΔEn和接受準則；S428：根據新的路徑負載情況、距離變化和無人機機巢車輛動態往返成本變化重新計算整體的損失函數值Loss；無論采用哪種隨機選擇操作，在完成鄰居點的轉移后，重新計算接受鄰居點轉移的路徑和與該路徑有公共點的路徑的負載情況，以及整體的路徑到無人機機巢車輛的距離變化情況和無人機機巢車輛動態往返成本變化情況，方式同上述設定的損失函數Loss計算；S429：根據當前溫度T和損失函數值的變化，按照模擬退火接受準則決定是否接受新的路徑調整；如果接受，則更新路徑集合；如果不接受，則保持原路徑集合不變；S4210：更新溫度T＝α1T，即按照退火速率降低溫度，減少算法在后續迭代中的探索范圍，逐漸收斂到一個較優的解，檢查是否滿足循環結束條件，如果不滿足，則繼續下一次循環迭代；如果滿足，則結束模擬退火算法的迭代過程；步驟S5最終路徑切割與輸出具體包括以下步驟：S51：路徑切割檢查，遍歷經過模擬退火優化后的所有路徑，對于每條路徑Pi檢查其總負載是否超過無人機單日最大工作量Wmax，如果某條路徑的負載超過了最大工作量，則需要對該路徑進行切割；S52：切割操作，采用貪心策略進行路徑切割，從路徑的起點開始，逐步累加路徑上點的權重，直到累加和接近但不超過無人機單日最大工作量Wmax時將該點作為候選切割點，對于每個候選切割點計算其切割后路徑終點到無人機機巢車輛動態移動預計位置的距離dend,nt以及無人機機巢車輛行駛到該位置的成本Enestt，定義一個切割點評估函數：F＝Lsub+μdend,nt+νEnestt其中Lsub是切割后子路徑的負載，μ是調節距離影響的參數，dend,nt是切割后路徑終點到無人機巢動態移動預計位置的距離，ν是調節無人機機巢車輛行駛成本影響的參數，選擇F值最小的候選切割點進行切割，將路徑分割成兩條子路徑，重復這個過程，直到所有路徑都滿足無人機單日最大工作量的限制；S53：多無人機任務分配與輸出，將切割后的路徑按照無人機數量nd進行分配，使各無人機的任務負載均衡，根據路徑的長度，點數或者負載等因素來衡量任務量，優先分配任務量較小的路徑給已分配任務量較大的無人機，以逐步平衡各無人機的工作量，具體為計算每條切割后子路徑的任務量指標，路徑長度、負載，按照任務量從小到大對路徑排序，然后依次將路徑分配給無人機，每次分配時選擇當前總任務量最小的無人機進行分配，更新該無人機的總任務量。

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