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      輸電線路巡檢圖像實現云端批量識別、智能精準分析

      放大字體  縮小字體 發布日期:2020-10-28  來源:國家電網公司  瀏覽次數:8329
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      核心提示:輸電線路巡檢圖像實現云端批量識別、智能精準分析

      隨著電網建設發展,電力線路數量不斷增加,無人機等設備廣泛應用于線路巡檢。傳統的輸電線路巡檢圖像分析主要依靠人工,效率低且成本高。國家電網公司組織研發的輸電線路巡檢圖像智能分析云服務系統有效解決了這一難題——識別100張圖片,一位熟練的圖像識別人員大約需要2小時,而使用該系統僅需2分鐘。
       

        該系統是當下電力人工智能領域的代表性科技成果。國家電網公司將暢通科技成果轉化渠道,大力推動電力人工智能科技成果轉化及應用。目前,負責該系統研發具體工作的全球能源互聯網研究院有限公司,已在電力人工智能成果轉化方面簽訂了31項成果轉化合同,成果受讓單位三年累計利用相關技術實現產值近億元。
       

      注重科技創新 開展人工智能技術科研攻關

        2017年7月,國務院發布《新一代人工智能發展規劃》,構建開放協同的人工智能科技創新體系,帶動國家競爭力整體躍升和跨越式發展。同年10月,國家電網公司發布“人工智能專項發展規劃”,不斷加強對電力人工智能技術的研究探索。
       

        國家電網公司把握發展機遇,全面開展電力人工智能技術科研攻關,于2018年建立了國家電網公司電力系統人工智能聯合實驗室,充分發揮大數據、先進計算與人工智能在電網領域的應用價值,結合人工智能基礎支撐能力與電網業務場景應用成效,促進電網智能化發展。同時,建成了國家電網公司人工智能“兩庫一平臺”總部級訓練平臺,在輸電線路缺陷識別技術方面取得了突破性進展。
       

      電力人工智能科技成果落地應用
       

      國網福建電力在1000千伏特高壓榕城變電站開展“地空一體化”多維智能巡檢。

        2010年起,直升機、無人機和可視化監拍裝置逐步規模化應用,成為輸電線路巡檢人員的“千里眼”。這些巡檢裝置跨過江河、翻越群山,實時帶回輸電線路狀況,隨之產生海量圖片。2018年,僅國網山東省電力公司就配置了600架無人機開展線路巡檢,年產生120萬張圖片。

        “以往對線路巡檢圖像查缺,班組員工要一張張地人工檢查,特別是在查看一些小金具時,需要不停放大縮小圖像來詳細檢查,并手動標注缺陷框,不但耗時,有時還會遺漏。查缺兩小時大概審核一百張左右,最終還要人工統計缺陷信息形成報表。”福建電力科學研究院無人機巡檢圖像智能識別工程師王仁書介紹了過去依靠人工分析輸電線路巡檢圖像的弊端。

        2016年初,國家電網公司組織開展了人工智能圖像識別技術在輸電線路巡檢圖像智能分析領域的技術攻關,實現海量數據的高效、精準分析;同時,研發了面向輸變電的人工智能云服務平臺,并將輸電線路巡檢圖像智能分析以云服務的形式面向公司內網用戶開放,實現人工智能快速、高效服務一線班組。
       

      發揮技術優勢 提升輸電線路缺陷識別效率

        2019年2月,輸電線路巡檢圖像智能分析云服務系統建成,并于當年12月面向公司系統開放。該系統將新一代人工智能技術和高性能異構計算技術相結合,包含了輸電線路本體巡檢圖片和輸電線路通道可視化監拍圖片智能分析兩大業務模型。

        聯研院計算及應用研究所所長助理趙婷介紹說,該系統基于深度學習技術,針對直升機、無人機、機器人等發回的巡檢圖像,實現了復雜環境中多種電力監控目標及其位移、狀態識別。系統共具有導地線、絕緣子、異物、線夾及均壓環、防振錘、細小金具、基礎、附屬設施、通道環境9大類缺陷識別能力,可對94%的輸電線路常見缺陷進行智能檢測。應用該系統,直升機巡檢作業銷釘缺失檢出率達到89%。
       

      電力人工智能科技成果落地應用
       

      國網四川電力員工在輸電線路巡檢中應用圖像智能分析云服務系統。

        9月15日,天津電力檢修公司檢修班組員工梁艷紅將無人機拍攝的200余張輸電線路巡檢圖像上傳至輸電線路巡檢圖像智能分析云服務系統。系統自動識別出了圖片中存在的缺陷隱患。人工校核后,識別結果得到了在場檢修班組同事的認可,系統對鳥巢、絕緣子自爆等典型缺陷的識別精度基本達到了對人工的替代。
       

        輸電線路巡檢圖像智能分析云服務系統具備強大的智能計算能力,支持多用戶、多權限、多任務、多模型、多圖像同時處理,支持萬張圖像批量處理。用戶可通過圖像準備、任務運行、結果查看三步輕松完成復雜分析任務。系統還支持識別結果便捷人工校驗,提供報表、報告、缺陷圖片下載功能。

        “該系統可以快速自動識別出圖像中可能存在的缺陷,百張圖像只需2分鐘即可完成全部檢測。班組人員只要對結果進行二次快速校核,最后一鍵下載即可生成報表信息。這大大提高了我們班組的工作效率。下一步計劃讓各班組成員一起使用。”王仁書說。

        2019年12月31日~2020年9月30日,已有25個省級電力公司訪問使用了輸電線路巡檢圖像智能分析云服務系統,建立賬號600余個,通過該系統累計處理線路本體和通道山火相關圖像740余萬張。
       

      加強外部合作 促進科研成果轉化應用

        當前,國家大力實施創新驅動發展戰略,推進產學研用協同創新,促進科技成果轉移轉化。國家電網公司高度重視科技創新和成果轉化對企業發展的引領作用。公司2020年科技創新大會強調,要下決心暢通成果應用通道,把科技成果及時有效轉化為市場化、產業化的技術和產品,為壯大能源互聯網產業集群提供強有力的創新供給。
       

        10月13日,在電力人工智能科技成果推介會上,北京中飛艾維航空科技有限公司、北京天下宏圖空間信息技術有限公司與聯研院簽署了電力人工智能科技成果轉化協議。
       

      電力人工智能科技成果落地應用
       

      國網北京電力智能巡檢機器人在北京大興國際機場配套變電站內作業。

        “一直以來,輸電線路巡檢圖像智能分析技術成熟度不高,輸電線路缺陷多樣性與樣本不足,導致早期行業應用效果一般。聯研院深入研究攻克了難題。”北京天下宏圖空間信息技術有限公司總經理張峰在簽約儀式上說。
       

        針對輸電線路巡檢圖像智能分析云服務系統,張峰贊賞有加:“我們先后在江西、湖北、河南等多個省級電力公司推廣了這套分析系統。它涵蓋的缺陷類型全面,即便是細小金屬、線路異物等高難度缺陷,識別率也很高,應用效果卓越,獲得了許多客戶的贊許。”
       

        類似的成果推介會已經組織了多場。推介會以綜合與專題相結合、線上與線下相結合的形式開展成果對接發布活動,把科技成果推向市場,拓寬成果轉化渠道和范圍。2016年以來,聯研院共簽署105項成果轉化合同,完成了±800千伏特高壓換流閥、200千伏/500千伏直流斷路器和絕緣柵雙極型晶體管技術等多項重大科技成果轉化,并實現了首例海外科技成果的國內轉化。
       

        通過探索成果轉化新途徑,努力打通技術研發到成果轉化再到產業化的創新鏈條,形成了“成果轉化+激勵機制”提升科技創新良性發展的模式。
       

        國家電網公司組織所屬單位在人工智能領域持續發力,除輸電線路巡檢圖像智能分析云服務系統之外,還研發了視頻質量智能檢測系統、運檢數據預處理工具、變壓器風險預警分析系統、配網臺區評價及規劃分析系統等多種人工智能產品。

        “一系列人工智能新產品,極大提高了我們單位在業內及其他服務行業的生產效率。我們充分利用各類產品所帶來的生產便利和效率,保障了安全生產。”北京恒華偉業科技股份有限公司市場營銷部行業總監李鵬恩說。
       

        今后,國家電網公司將繼續加強與業內各單位在人工智能領域的交流與合作,力爭在更大范圍和方式上實現成果轉化新突破,與合作方實現互利共贏。

       
       
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