智能化“千里眼”让巡线告别“跑断腿”

　　国家电网有限公司近日透露，在入选泛在电力物联网建设最佳实践案例的诸多项目中，国网山东电科院研发的“输电线路可视化远程巡检系统”引人注目。

　　加强顶层设计  实现统筹管理

　　随着电网设备规模成倍增加，输电线路运维面临的压力和挑战也越来越大，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主要原因。由于线路走廊点多、线长、面广，以“人防”为主的单一人工巡线模式，难以及时发现并消除通道隐患；传统视频监控装置安装难、价格贵、寿命短，需要人工24小时盯防，难以规模化推广应用。

　　“如何有效地进行线路防护，使通道隐患能够‘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、智能化手段，打造输电线路可视化”的工作思路。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，对设备进行统一入网检测；统一与电信、联通和移动公司谈判，争取最优惠资费；制定实时接入率、装置有效率和装置完好率三大指标，严格考核装置运行情况，纳入班组对标体系，全省装置实时接入率在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应用手册》，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应用。

　　人工智能研发  提升效率质量

　　目前，可视化监拍装置已发展到具有夜视、远程语音、声光告警、就地识别等功能的第三代，具备边缘计算能力。山东电网共安装可视化监拍装置4.5万套，其中第三代1.2万套，实现了“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。然而，4.5万套装置年产生图片1.3亿张，如何在海量照片中快速精准识别出隐患和缺陷，成为新课题。

　　为解决这一问题，国网山东电科院响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识别难题。

　　其中，样本容量是基础，该院通过广泛收集缺陷图片，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，该院通过对5种深度学习框架和6种目标检测算法长达6个月的反复测试、验证，构建了初步识别算法模型，在山东17地市和省检修公司部署应用。

　　“我们算法模型进行了8轮升级迭代，现在把大型施工机械等重点隐患识别准确率从40%提升到95%，烟火和导地线异物识别准确率从30%提升到90%。”国网山东电科院项目负责人李程启介绍，“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识别技术在输电专业落地应用，国网公司设备部还委托国网山东电力开展“通道可视化图像识别技术验证”。国网山东电科院组织精干技术力量，从设备配置、识别模型、验证效果等方面对技术验证结果进行分析和总结，进一步提升了图像识别的智能化水平。

　　多维立体巡检  实现质的提升

　　截至目前，国网山东电力所属18家单位建成可视化监控室，实现通道隐患的全面监控，预警信息全天24小时实时推送，使线路巡视实现由“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，自人工图像智能识别技术应用以来，累计发现并消除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%；运维模式实现从“人防”到“技防”的转变，极大提升了线路防护水平。国网山东电力设备部相关负责人表示：“该成果的应用，不仅改变了原来线路工作风餐露宿、科技含量不高的形象，还提升了线路安全运行水平，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”多维立体巡检，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开展人工智能图像识别技术在输电线路巡视中的应用研究，推进线路可视化建设，推动线路通道防护迈上新台阶。