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行業資訊

人工智能參與輸變電巡檢 省時省力更精細

文字:[大][中][小] 手機頁面二維碼 2019/8/29     瀏覽次數:    

來源:國家電網報  作者:葉楓 梁翀

“無人機智能識別為我們的巡檢工作節省了大量時間,提高了效率,本來一天的巡線工作,幾個小時就可以完成。”8月22日,四川眉山供電公司的巡線員陳昌榮在110千伏鎮館線巡線時說。隨著他一聲指令,搭載著高清攝像機的無人機迅速爬升,沿著高壓電纜緩緩飛巡。無人機采集各類圖像后,數據被傳至人工智能輸變電巡檢識別分析系統,該系統對鳥巢、異物、絕緣子自爆等缺陷圖像進行快速識別。

8月中旬,國網信通產業集團自主研發的人工智能輸變電巡檢識別分析系統在四川眉山供電公司、浙江臺州供電公司和安徽阜陽供電公司應用,能夠實現絕緣子、間隔棒等目標自動識別以及桿塔類、導地線類、絕緣子類等輸電線路缺陷智能診斷,助力提升輸電線路巡檢業務精細化及智能化水平。該系統之前已在廈門金磚峰會和上合青島峰會供電保障中進行試點應用。

故障識別率提升

減輕人工巡線壓力

直升機/無人機巡檢目前在電力行業較為常見,為輸電線路巡檢提供了重要技術手段,但是在采集數據量、數據有效性、分析處理及時性等方面還存在不足,對現場缺陷診斷、目標補充拍攝等功能具有切實需求。

為解決這些問題,國網信通產業集團自主研發了輸變電巡檢識別分析系統并于今年5月正式上線應用。該系統基于人工智能深度學習算法模型、復雜環境下圖像處理修復技術等,可實現復雜情況下多目標缺陷的精準研判。針對輸電線路、變電站電力設施設備的本體、通道、基礎等巡檢目標,該系統建立異物、絕緣子、導地線等9大類20余個缺陷識別算法成熟模型,并多次在巡檢圖像識別技術驗證比賽中獲獎。

輸變電巡檢識別分析系統可將輸電線路、變電站巡檢作業過程中采集的圖像數據,實現智能化缺陷發現及標注,提升電力巡檢工作效率;將前期少數人集中檢索缺陷方式,轉變為機器代人方式,通過人機互動持續不斷訓練,優化深度學習算法,實現由人工標注向全面人工智能識別標注轉變。

人工智能輸變電巡檢識別分析系統可有效為一線電力巡線人員減負。以眉山供電公司為例,巡線員每月對所轄線路至少巡視一次,有時月度巡線距離達到100千米,人均維護長度39.76千米,而且人眼識別誤判率較高。應用該系統后,故障識別率得到極大提升。

“應用系統后,巡線壓力會減小很多,主要是識別率會提高,不再需要我們進行人工判斷,此外人工巡線距離會減少三分之一。”陳昌榮說,未來他們會擴大輸變電巡檢識別分析系統的應用范圍。

截至今年7月底,四個試點省公司共上傳2萬余張各類照片,針對鳥巢、絕緣子自爆、通道塔吊吊車、煙霧山火等識別率超過90%;飄浮異物、防震錘滑移、螺栓缺銷子、均壓環傾斜、導線斷股等識別率超過70%。

產學研合作

推動人工智能成果轉化與應用

2019年,國家電網有限公司在經營區全面應用推廣直升機、無人機和人工巡檢相互協同的輸電線路新型巡檢模式,為電力巡檢提供重要技術手段。隨著無人機巡檢里程與采集輸電線路信息量的增加,如何有效、快速地進行輸電線路信息采集以及缺陷類型的識別與定位,成為智能巡檢亟需解決的問題。

“公司公布的泛在電力物聯網建設方案中,第55項重點工作任務就是開展人工智能基礎支撐能力建設,國網信通產業集團在此方面已開始積極布局。”該集團人工智能博士韓濤說。基于數據驅動的電力人工智能技術將發揮越來越重要的作用,并將成為泛在電力物聯網建設的重要基礎。

2016年2月,國網信通產業集團組建圖像深度識別技術攻關團隊;2017年5月,國家電網公司人工智能實驗室掛牌成立;2018年7月,聚焦人工智能的楊善林院士工作站落地。近年來,國網信通產業集團持續加大科研力量投入,推動輸變電巡檢識別分析系統研發落地。

截至今年6月底,國網信通產業集團已成功構建基于快速區域卷積神經網絡算法、單階段快速目標檢測算法等6類算法模型庫,形成9大類20余個算法識別模型,部分識別模型達到國內行業領先水平。目前,輸變電巡檢識別分析系統已獲得15余項發明專利、軟件著作權,并有核心期刊相關論文3篇。

國網信通產業集團將繼續開展人工智能技術攻關,與中國科學技術大學、科大訊飛等高校、科研機構合作,建立橫跨人工智能硬件、算法、技術、應用、服務的完整生態系統,應用深度學習算法、圖像識別、智能語音、AR/VR等多項應用專利技術,促進人工智能成果轉化和應用,助力“三型兩網”建設。


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