新型配电网生产作业安全数字化防控技术及智能装备（2023.11）-51页_21mb

新型配电网生产作业安全数字化防控技术及智能装备总结

核心内容

本文介绍了新型配电网生产作业安全数字化防控技术体系及智能装备，提出了一种“平面-立体-全息”的数字化安全防控技术框架，以提升电力系统本质安全水平。该体系结合了多种先进的技术手段，包括图像处理、多物理场融合、边缘计算和人工智能，实现了对生产作业过程中静态和动态安全风险的智能识别与防控。

主要观点

• 安全防控体系：构建了平面-立体-全息的数字化安全防控体系，涵盖安全行为识别、安全距离测量和多物理场融合分析。
• 技术体系：通过图像识别、深度学习、多模态数据融合和边缘计算，实现对电力生产作业现场的全过程安全监控。
• 智能装备：研发了多种智能终端设备，如单目和双目防护装置，用于识别违章行为、测量安全距离、预警危险情况等。

关键信息

平面数字化安全防控技术

• 技术框架：基于固定监控、布控球、执法仪、机器人和智慧安全帽等设备采集影像数据，结合视觉影像处理方法进行智能辨识。
• 风险元素识别：包括着装风险、安全标识牌识别、动态违章动作识别等，实现对20种风险类型的高精度识别（精度95%）。
• 关键突破：基于细粒度目标检测的静态安全防护工具识别方法，利用深度代表性特征度量学习，实现对形态相似工具的高精度辨识。
• 模型优化：通过调整模态中心数K，达到最佳模型性能（mAP为86.38%）。

立体数字化安全防控技术

• 安全距离测量：采用双目立体匹配和场景元素识别，实现对作业人员与带电设备之间安全距离的精准测量（分米级精度）。
• 多物理场融合：结合声、光、热等多物理场信息，提升对设备缺陷和作业风险的识别能力。
• 北斗定位：基于GNSS差分定位技术，实现人员轨迹定位、误入间隔告警、防触电预警等功能。

全息数字化安全防控技术

• 多物理场融合成像：包括声成像模组、红外热成像模组和可见光成像模组，用于检测设备缺陷和作业风险。
• 边缘智能：基于轻量化卷积神经网络（如MobileNetV3）和通道剪枝方法，实现边缘端的高效安全风险识别。
• 模型压缩与量化：通过模型压缩和量化技术，减少计算量（减少8-9倍），同时保持较高的识别精度（mAP为78.96%）。

智能装备

• 单目防护装置：适用于10kV~110kV变电站及作业面小的近电作业场景，具备着装风险识别、安全标识牌识别、动态违章动作识别等功能。
• 双目防护装置：适用于110kV~220kV变电站及GIS/HGIS变电站近电作业场景，采用双目立体匹配和场景元素识别，实现安全距离和防碰撞告警。
• 产品性能：智能盒产品已销售3000套，具备高精度识别、快速响应、可扩展功能等特性。

结构清晰内容

平面化安全行为解译

• 技术基础：使用固定视频监控、布控球、执法仪等设备采集影像数据。
• 处理方法：基于深度学习的视觉处理技术，实现对作业人员行为和防护工具的智能识别。
• 应用效果：识别20种风险类型，精度达95%，显著提升生产安全监控效率。

立体化安全距离

• 技术应用：通过双目视频采集和深度图生成，实现对作业人员与带电设备之间安全距离的精准测量。
• 数据融合：结合可见光、红外、声学等多源数据，提升识别准确性和实时性。
• 预警机制：支持多种安全预警功能，如误入间隔、防触电、非法闯入等。

全息化多物理场融合

• 多物理场检测：结合声、光、热等多物理场信息，实现对电力设备缺陷的全面检测。
• 设备缺陷识别：包括电弧故障、过热缺陷、电缆头缺陷、局部放电缺陷等。
• 边缘智能：基于轻量化模型和边缘计算，实现设备缺陷的实时识别与预警。

智能装备

• 单目设备：具备着装识别、标识牌识别、违章动作识别等功能，适用于小型作业场景。
• 双目设备：实现安全距离测量、防碰撞告警，适用于大型施工机械作业场景。
• 性能对比：与其他轻量化模型相比，所提方法在识别精度和处理速度上表现优异。

发展展望

• 大安全格局：需从系统化、体系化角度进行安全管控，考虑多种风险主体和诱因。
• 跨模态感知：融合多种数据源，提升安全风险识别的全面性和准确性。
• 人机混合增强智能：结合人类判断与机器识别，实现更高效的生产安全风险管控。

重要数据

• 2017-2022年共发生278起电力事故，平均每起事故死亡1.554人。
• 模型压缩后的精度损失控制在6%以内，性能领先。
• 智能盒产品已销售3000套，具备多种扩展功能。