面向无人机自动巡检的布置与路径优化：以海上风电场为例

风电作为一种清洁且广泛部署的替代能源，可减少我们对化石燃料发电的依赖。在此趋势下，更多涡轮机将安装于风电场中。然而，海上风电场中涡轮机的巡检是一项艰巨任务，因为恶劣环境（如汹涌海面、强风等）给需在相当高度作业的工人带来高风险。此外，巡检数量不断增加的涡轮机需要大量工时。在这方面，无人机（UAVs）可为主运营商的涡轮机自动巡检发挥重要作用，从而减少巡检时间、工时及相应的工人风险。此时，足以巡检风电场中所有涡轮机的无人机最优数量是关键参数。此外，为无人机巡检寻找最优路径同样重要且具同等挑战性。本文中，我们构建了一个布置优化问题以最小化风电场中无人机数量，以及一个路径优化问题以最小化巡检时间。风对无人机飞行范围和飞行速度有影响，两个问题均对此加以考虑。所构建问题均为 NP-hard。因此我们设计启发式算法求解两问题，并分析所提算法的复杂度。随后利用 Walney 风电场的数据评估所提算法性能。仿真结果清晰表明，所提方法可获得巡检期间无人机的最优路径。