国家电网公司智能巡视技术应用实用提升路径探索_47页_3mb

国家电网公司智能巡视技术应用实用提升路径探索总结

核心内容

国家电网公司为推动电力系统数字化转型，积极探索智能巡视技术在变电站运维中的应用，旨在提升设备运维效率、降低安全风险、增强设备状态监控能力。通过引入人工智能、机器人、无人机、边缘计算等数字技术，构建了“外部状态可观、内部状态可测”的全方位智能巡视体系，以实现对设备状态的全面感知与智能分析。

主要观点

• 技术需求：国家政策推动电力系统数字化转型，要求加强电力设备运维保障，提升主网设备可靠性管理。同时，人工智能、机器人等技术已具备在电力运维中的应用基础。
• 行业需求：变电运维面临人员与设备规模不匹配、巡检效率低、数据集成不足等问题，亟需通过智能巡视技术提升运维质量与效率。
• 智能识别：智能巡检系统具备可见光、红外、声纹等多种识别能力，能够实现对设备外观缺陷、内部状态、异常声音等的识别与预警。
• 云边协同：通过云边协同技术，实现缺陷样本自动归集、算法远程更新，提升系统智能化水平。
• 标准化建设：国网公司牵头制定多项行业和企业标准，统一智能巡视系统技术规范，为规模化应用奠定基础。
• 班组建设：聚焦智能巡视在基层班组的应用，提升系统实用化、智能化水平，推动运维数字化转型。
• 智巡回溯分析：通过回溯分析未识别缺陷的原因，优化系统配置与算法性能，提升系统可靠性。
• 下一步工作：优化点位部署、提升无标定表计读数精度、开展正负样本比对算法研究、建设中试平台以验证系统可靠性与易用性。

关键信息

技术架构

智能巡视系统分为四级架构：总部侧、省侧、集控站侧、变电站侧。总部侧部署人工智能两库一平台，省侧按需接入PMS3.0应用，集控站侧部署集中监控模块，变电站侧部署智能巡视系统，实现数据采集、远程监控、智能分析等功能。

功能架构

• 数据采集：包括可见光、红外、声纹等多维度数据采集。
• 智能识别：通过算法实现对设备外观缺陷、内部状态、异常声音的识别与预警。
• 智能联动：系统具备远程控制、任务闭环、数据同步等功能。
• 数据管理：通过样本库建设、小样本生成、云边协同等手段提升算法性能与数据价值。

算法培育

• 样本库建设：截至2024年10月，已建立100万张变电缺陷图像样本库。
• 小样本生成：通过扩散模型对正常样本进行缺陷生成，提升算法泛化能力。
• 算法比武与优化：17个揭榜团队完成8类重点攻关场景和17类实用提升场景的算法优化，识别准确率分别达88.13%和84.24%。
• 自主可控适配：推动算法在华为、寒武纪、百度等自主可控GPU上的适配，实现性能与英伟达相当。

标准化工作

• 行业标准：制定《变电站智能巡检系统技术规范》等2项行业标准，统一技术要求与检测规范。
• 团体标准：牵头编制中电联团体标准，明确检测方法与判定依据。
• 企业标准：编制系列企业标准，包括《变电站远程智能巡检系统技术规范》《输变电设备缺陷影像标注规范》等，为系统规模化应用提供支撑。

实用化提升

• 新技术应用：包括站内无人机、四足机器人、声纹监测、AR巡视等，提升巡检效率与准确性。
• 点位优化：通过自动点位配置模型，提高点位设置的合理性与效率。
• 无标定表计读数：实现对表计的自动识别与读数，提升部署效率与识别准确率。
• 正负样本比对：通过算法优化减少误检率，提升识别精度。

智巡回溯分析

• 案例分析：通过回溯分析未识别缺陷原因，优化系统配置与算法。
• 改进措施：包括优化点位设置、增加高清视频、配置UPS电源等，提升系统可靠性与实用性。

下一步工作

• 快速点位部署：构建点位自动配置模型，提高部署效率。
• 无标定表计读数：继续优化算法，提升表计识别精度。
• 正负样本比对：进一步降低误检率，提升识别准确率。
• 中试平台建设：通过典型试验平台验证系统可靠性与功能优化效果。

总结

国家电网公司智能巡视技术应用正逐步走向成熟，通过技术与管理的双轮驱动，实现了设备运维的智能化、高效化和安全化。未来将继续深化智能巡视技术应用，优化系统架构与算法性能，推动运维模式转型，为电力系统数字化发展提供有力支撑。