国网湖南输电检修公司无人机巡检中心杨嘉妮——牢记初心,笃行致远

杨嘉妮带领团队成员在现场进行无人机自主飞行测试杨嘉妮与团队成员就测试结果进行现场讨论杨嘉妮正在进行无人机自主飞行现场教学红网时刻 通讯员 邱莉 衡阳报道她虽然是女生,却总能看到她在一线奔忙的身影;她虽然只有29岁,却已经是无人机巡检工作的行家里手;她虽然实绩丰硕,却依然勤勤恳恳,坚持埋头苦干实干……她,就是国网湖南输电检修公司无人机巡检中心无人机数据处理班班长——杨嘉妮。一次偶然的机会,杨嘉妮接触到了无人机,成为了公司的第一个女飞手。她开始深化运用、深入研究无人机技术,体会到了把工作培养成爱好的乐趣,也感受到了精神上的富有和满足。随着无人机在日常运维中逐渐大显身手,她也更加坚定了前进的方向。任劳任怨 她是敬业“小黄牛”与晨光同行,与夜幕并肩,忙碌、熬夜是杨嘉妮的工作常态,她大概已经忘了,闲看黄昏时分,暮色笼罩下的公司大楼是什么样子了。杨嘉妮带领她的团队耗时半年多的时间建立了全公司数千公里线路三维数字化模型,并规划了涉及万余基杆塔的精细化巡视、快速巡视。通过对所辖线路的通道数据分析,出具了数十份树竹分析报告,发现树竹隐患近千处,供运维人员进行精准砍伐。助推公司成为国内首个在特高压线路上实现无人机全自主精细化巡视的单位。为将省内某条超高压线路建成“第一条数字化线路”,杨嘉妮和她最初的两人团队花费了整整两天半的时间将数据处理完毕。然而,在进行安全距离检测报告分析时,电脑屏幕上反复出现错误提示,检测无法继续进行。她们通过不断优化、改进,历经1个半月时间终于实现将一条线路处理完毕后,由原来的2小时压缩至半小时便可自动生成安全距离检测报告及交叉跨越分析报告。“从无到有,从反复测试、反复调整到快速出报告,我们苦熬无数个通宵出来的成果还是很棒的”,每每跟同事说起这事,杨嘉妮都是一脸自豪。失之毫厘,差之千里。无人机在采集数据时会因信号、地形等多方面因素造成所采集的数据存在一定程度上的精度偏差。因此,在规划精细化航迹之前,杨嘉妮需要对录入无人机的数据精准情况进行校核,白天出去测试数据,晚上再回来将有偏差的数据进行校正,直至数据控制在理想偏差范围内,可以正常使用。用她的原话表述就是“实践才是检验成果的最佳方式,经过我们的反复测试、反复调整后,一线人员拿着用起来舒坦,我们做的事情才有意义”。应急抢险 她是巾帼“代言人”“叮——”一段悦耳的手机铃声打破了夜晚的宁静,周末在家休息的杨嘉妮收到某线路发生跳闸的信息,她迅速收拾好行李赶往基地仓库,整理调试好无人机及配套设备时已是晚上11点,当她们驱车马不停蹄赶到当地时,时针已经指向了凌晨4点。时值凌晨5点天还未亮,由于故障线路地处高寒山区,车辆行驶道路的左侧山体随时可能出现滑坡,而右边就是悬崖峭壁,崎岖的山路让杨嘉妮感到头晕恶心,但她心里始终惦记的是随身所带的设备。下了车,还有一段狭窄陡峭的道路要走,即使熟悉这条路段的设备主人都心存畏惧,但作为同行的唯一一名女生,杨嘉妮毫不退怯,携带着无人机,在密林覆盖的山道上疾步而行。无人机在极端寒冷天气下旋翼会结冰,电池利用率极速下降,导致飞机动力不足,飞手需要到达离导、地线更近的高地才能让无人机进行作业。面对恶劣天气,当时杨嘉妮顾不上生理期带来的腰酸与腹胀,毅然向更高的山上前行。“我当时脑子里只想着赶紧把故障找出来,没顾其他”,杨嘉妮的眼神满是坚定。勇于创新 她是超级“点子王”“走,我们再去现场测试一下无人机自主巡航轨迹,说不定这一次我们又会有新发现呢”,为顺利完成无人机自主快速巡视航迹规划研发工作,一有时间杨嘉妮就和班组成员去巡检现场进行现场试飞。针对传统人工巡检效率不高、设备规模快速增长与结构性缺员等问题,通过反复观察,反复试验,不断调整拍摄角度,寻找最佳拍摄位置,融合三维点云导航技术、高精度定位技术、无人机精准控制技术等高新技术,成功实现了无人机快速航迹全自动规划、巡视现场全自动作业。实践证明,无人机自主精细化巡视和自主快速巡视两种模式能极大提高巡检的效率和质量,也为公司智能巡检体系的建立奠定了基础。随着无人机技术的深度运用,杨嘉妮还带领她的团队融合高精度地图、点云数据处理分析等技术,构建了输电线路全景数字三维模型,能够自动生成树障报告、交跨报告、近地点报告和树倒模拟报告等;开发了基于树种分析的年度砍伐计划、历史砍伐记录对比等功能,全面提升了公司线路通道管理的综合水平。“时代在变化,巡检方式会越来智能,覆盖面也会越来越广,这也鞭策我不断学习新技术,为公司智能运检的转型提供强有力的技术支撑”。杨嘉妮立足岗位,躬耕不已,从传统的人工巡视到手动无人机巡视,再到现在的全自动无人机巡视,工作几年来,她授权发明专利1项、发表论文5篇、担任由电子科技大学出版社出版的《小型无人机载云台高性能控制方法研究》副主编。同时今年团队还申请发明专利2项、实用新型专利3项、软件著作权4项。杨嘉妮表示,今后将继续以智能运检模式转型所遇到的实际问题为导向,不断完善、优化技术技能水平,利用数据资源优势,深化数据应用价值,为更好的服务于智能运检转型而不懈奋斗!

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