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丛林火灾风险管理计划
Essential Energy 运营着澳大利亚最大的电网，覆盖新南威尔士州 95% 的地区和昆士兰州南部的部分地区。Essential Energy 对其电网和非系统资产进行了大量投资，这些资产以经济高效的方式运营，以确保为客户和利益相关者实现价值最大化。这涉及审慎的风险管理规划，并确保 Essential Energy 的网络服务保持安全、可靠和可持续。该计划详细说明了 Essential Energy 管理公司资产引发火灾的潜在风险的策略。澳大利亚东南部有大片森林火灾多发区。Essential Energy 运营着一个以农村为主的网络，这些网络通常被认为是森林火灾多发区，对公众的风险程度从低到高不等。含油的桉树、干草、低湿度和炎热阵风的结合导致了高火灾风险时期。火灾会造成巨大的财产、牲畜和野生动物损失，并对人类生命构成真正的威胁。所有架空能源网络都是潜在的火源，如果在高风险期间发生网络故障，可能会造成广泛而严重的损害。1.1 咨询
障碍物和阵风环境下节能无人机飞行控制方法
摘要：本文介绍了一种节能的无人机（固定翼无人机）控制方法，该方法由三组算法组成：飞行器航线规划、飞行中控制和修正预定飞行轨迹的算法。所有算法都应考虑无人机必须避开的障碍物和无人机作业区域中的风力。基于无人机数学模型、稳定和导航算法以及 Dryden 湍流模型进行了测试，并考虑了无人机推进系统的参数。本文详细描述了如何构建用于规划无人机任务的连接网络。提出了一种确定行动领域中不同点之间实际距离的算法，该算法考虑了障碍物的存在。该算法应基于在六边形网格上确定飞行轨迹的方法。它介绍了基于一组混合整数线性问题 (MILP) 优化算法模型开发的专有无人机路径规划算法。它介绍了无人机控制器如何使用预先准备的飞行路径来监督沿预设路径飞行。它详细介绍了当代无人机的架构，这些架构具有实现自主任务的嵌入式能力，这需要将无人机系统集成到文章中提出的路线规划算法中。特别关注了在有阵风的情况下无人机任务的规划和实施方法，这有助于确定无人机飞行路线以最大限度地降低飞行器的能耗。所开发的模型在基于 ARM 处理器的计算机架构中使用硬件在环 (HIL) 技术进行测试，该技术通常用于控制无人驾驶车辆。所提出的解决方案使用两台计算机：基于实时操作系统 (RTOS) 的 FCC（飞行控制计算机）和基于 Linux 并与机器人操作系统 (ROS) 集成的 MC（任务计算机）。这项工作的一项新贡献是整合了规划和监控方法，以实施旨在最大限度地降低车辆能耗的任务，同时考虑到风力条件。