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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。

本发明涉及电力巡检设备领域，尤其涉及一种电力巡检用辅助设备。技术问题：电力巡检车均采用各种检测器集成在一起，并配备对应的移动方式对输电线路进行检测，但输电线路长时间使用的过程中，输电线路表面会积聚灰尘和冷凝水，导致现有的电力巡检车受到灰尘和冷凝水的影响，导致检测器判断失误。一种电力巡检用辅助设备，包括有驱动系统和提升系统等；驱动系统的上部连接有提升系统。本发明实现了对电力管廊的输电线路进行检测前的清理，并使用冷凝在输电线路表面的冷凝水对输电线路表面的灰尘进行清理，并将残留的水风干，避免灰尘堵塞输电线路表面的缝隙，导致检测头检测到输电线路完整性受到影响，导致检测头检测温度受到影响。