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国网山东电科院“人工智能图像识别技术在输变电巡视中的应用” 入选典型实践案例

2019-10-17 14:23来源:中国电力新闻网作者:张劲关键词:泛在电力物联网三型两网输配电工程收藏点赞

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 10月14日,国家电网有限公司对外公布了《泛在电力物联网建设典型实践案例》。国网山东电科院牵头的科研成果——“人工智能图像识别技术在输变电巡视中的应用”作为首个实践案例的,引起了广泛关注。

国家电网公司党组以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导,深入贯彻落实“四个革命、一个合作”能源安全新战略,顺应能源革命和数字革命融合发展趋势,创造性地提出了建设“三型两网”世界一流能源网互联企业的战略目标。其中,泛在电力物联网是核心内容。3月8日,公司召开泛在电力物联网建设工作部署电视电话会议,全面启动泛在电力物联网建设。围绕着力构建能源生态、迭代打造企业中台、协同推进智慧物联、同步推进管理优化四条建设主线,系统推进泛在电力物联网建设。10月14日,对外公布的《泛在电力物联网建设典型实践案例》分为前言、总体情况、实践案例和展望四个部分,实践案例又分了安全生产、客户服务、智慧能源、资源增值、开放生态等5各方面,总计14个案例。

随着电网设备规模的成倍增加,输电线路运维面临的压力和挑战也越来越大。2013年起,无人机和可视化装置逐步规模化应用,成为输电巡视人员的一双“千里眼”。跨江过河、翻越群山,实时监测输电线路状况,随之而来的是海量图片的产生,需要人力逐一查看。安装4.5万套可视化装置,年产生1.8亿张图片。每天8小时不间断地看,需安排92人年。

如何有效地进行线路防护,使通道隐患能够做到看得见、盯得牢、防得住,需要有信息化、智能化的手段。国网山东电科院技术人员提出的解决方案为通过规模化安装低成本、小型化的可视化监拍装置,高频次实时获取线路通道环境图像;利用智能图像处理技术,自动检测识别图像内的异物隐患;采用企业微信等交互手段,将隐患信息实时发送至相应线路巡视人员。改变过去通道依靠人工巡视的模式,提高巡视效率和质量。

该院技术人员经过近三年的不懈努力,建成了具有10万张典型通道隐患图像的样本库,算法模型不断升级,实现大型施工机械、烟火和导地线异物等重点隐患识别准确率从40%提升到90%以上。识别本体图片的速度由30秒/张提升到1秒/张,识别通道图片的速度由3秒/张提升到10毫秒/张。迭代周期由6个月/次提升至1个月/次。日均图片阅读量下降了90%,需求人员数量下降了76%,外破跳闸数量下降了43%。

目前,山东公司18家单位均建成可视化监控室,实现了通道隐患的全面监视,预警信息全天24小时实时推送,使线路巡视完成了由“跑断腿、巡不到、防不住”到“坐着看、日十巡、盯的牢”的质的提升。同时,预警图像已经接入到国网总部运检管控平台。

该成果获2018年度山东电力科技进步奖一等奖。国网山东电科院牵头编制了国网企标《输电线路通道智能监拍装置技术规范》,并完成报批。2017、2018年连续两年,该院在国网设备部输电处的年终专业会上做典型经验交流;2018年在国网设备部技术处的年终专业会上做典型发言。2019年9月7日,该成果亮相世界物联网博览会。


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