近年来,为满足日益增长的工商业和生活用电需求,我国电力工业迅速发展,推进构建的华北、华东、华中、东北、西北和南方六大跨省区电网在满足用电需求的同时,形成的大规模跨区域电网大幅增加了电网公司维护输电线路运行的工作压力。无人机在电力巡线领域的应用一定程度上克服了人工巡检中巡检成本高、巡检速度慢、任务难度高、作业环境险的技术弊端。但传统巡检方式是电网公司根据往年历史数据编排巡检机组任务,机组人员根据经验巡检电网线路,造成大量的人力和物力的浪费。并且无人机电力巡检作业易受环境影响,风力、净空区和输电线路周围的环境对无人机的巡检作业造成威胁。无人机电力巡检任务的规划缺乏科学性和智能化,亟待研究一种高效安全的无人机电力巡检路径规划方法。因此,分析气象条件、空域环境、地理环境以及巡检区域电网线路的复杂度等因素,针对无人机电力巡检的路径规划进行研究,构建以最短巡检总时间和最少作业总成本为目标的调度模型,有利于提高无人机的巡检智能化,缩短无人机巡线作业时间,降低作业成本。本文主要研究内容如下:首先,分析无人机在电力巡线领域的应用现状,无人机路径规划和求解方法的研究现状,总结无人机电力巡检的作业流程,发现无人机电力巡检任务科学性和智能化,确定以建立一个基于多目标优化的无人机电力巡检调度模型为研究目标。其次,综合分析影响无人机巡检工作效率的内外因素,确定各影响因素的关联性和约束范围,对比无风和稳定持续风两种状态下,分析无人机两种最短巡检时间的规划路径和巡检时间,为调度模型的建立提供科学依据。最后,基于VRP问题建立多无人机协同作业多目标优化数学模型,并求解模型。构建无人机电力巡线多目标优化模型,使用带精英策略的非支配排序遗传算法（NSGA-II）求解模型,并和实地调研情况的历史数据进行对比,验证所建模型的科学性。为电网公司开展无人机电力巡检工作提供一种行之有效的调度方法。