人工智能图像辨认技术在输电巡视中的运用-案例01

随着电网设备规模成倍添加，输电线路运维面临的压力和应战也越来越大，吊车碰线、异物短路成为国网山东省电力公司历年来线路跳闸的次要缘由。由于线路走廊点多、线长、面广，以“人防”为主的单一人工巡线形式，难以及时发现并消弭通道隐患；传统视频监控安装安装难、价格贵、寿命短，需求人工24小时盯防，难以规模化推行运用。

　　“如何有效地停止线路防护，使通道隐患可以‘看得见、盯得牢、防得住’呢？”面对这一难题，2016年1月，国网山东电力设备部提出了“用信息化、智能化手腕，打造输电线路可视化”的工作思绪。同时，国网山东电科院成立可视化建设项目组，坚持统筹管理、创新技术、服务一线。

　　在项目实施中，该院严把设备质量关，对设备停止一致入网检测；一致与电信、联通和移动公司会谈，争取最优惠资费；制定实时接入率、安装有效率和安装残缺率三大目的，严厉考核安装运转状况，归入班组对标体系，全省安装实时接入率在95%以上；制定《国网山东省电力公司架空输电线路可视化管理运用手册》，打造技术、监控及隐患处置的“明白纸”，规范了架空输电线路可视化建设及运用。

　　人工智能研发 提升效率质量

　　目前，可视化监拍安装已发展到具有夜视、远程语音、声光告警、就地辨认等功能的第三代，具有边缘计算才能。山东电网共安装可视化监拍安装4.5万套，其中第三代1.2万套，完成了“三线两点”——特高压/跨区线路、保电线路、山区线路和外破隐患点、“三跨”点五个全可视。但是，4.5万套安装年产生图片1.3亿张，如何在海量照片中疾速精准辨认出隐患和缺陷，成为新课题。

　　为处理这一成绩，国网山东电科院呼应国家和国网公司新一代人工智能发展规划，攻克了基于深度学习的通道隐患图像智能辨认难题。

　　其中，样本容量是基础，该院经过广泛搜集缺陷图片，精细标注，历时18个月建成包括15万张典型通道隐患和本体缺陷的样本库，标注数量达50万处；算法模型是核心，该院经过对5种深度学习框架和6种目的检测算法长达6个月的反复测试、验证，构建了初步辨认算法模型，在山东17地市和省检修公司部署运用。

　　“我们算法模型停止了8轮晋级迭代，如今把大型施工机械等重点隐患辨认准确率从40%提升到95%，烟火和导地线异物辨认准确率从30%提升到90%。”国网山东电科院项目担任人李程启引见，“全省需人工确认图像数量由原来的日均50万张缩减到5万张，人工判图工作量减少90%。”

　　为进一步促进智能图像辨认技术在输电专业落地运用，国网公司设备部还委托国网山东电力展开“通道可视化图像辨认技术验证”。国网山东电科院组织精干技术力气，从设备配置、辨认模型、验证效果等方面对技术验证结果停止分析和总结，进一步提升了图像辨认的智能化程度。

　　多维平面巡检 完成质的提升

　　截至目前，国网山东电力所属18家单位建成可视化监控室，完成通道隐患的片面监控，预警信息全天24小时实时推送，使线路巡视完成由“跑断腿、巡不到、防不住”到“坐着看、盯得牢”的质的提升。同时，预警图像已接入国网公司总部运检管控平台。

　　据统计，自人工图像智能辨认技术运用以来，累计发现并消弭施工外破隐患和本体缺陷1000余处，外破跳闸次数同比降低44%；运维形式完成从“人防”到“技防”的转变，极大提升了线路防护程度。国网山东电力设备部相关担任人表示：“该成果的运用，不只改变了原来线路工作风餐露宿、科技含量不高的笼统，还提升了线路安全运转程度，减轻了基层一线工作的负担。”

　　从“人巡”到“机巡”，从“地面巡视”到“空、天、地”多维平面巡检，从“人眼判图”到“机器识图”，泛在电力物联网开启了智能运检新时代。下一步，国网山东电科院将持续展开人工智能图像辨认技术在输电线路巡视中的运用研讨，推进线路可视化建设，推进线路通道防护迈上新台阶。

呵呵，低调，低调！

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