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如何将视觉深度学习算法,应用到变电站智能巡检上

作者:李勇1689511

变电站智能化巡检水平提升工作的重要性和现状

近年来,随着国家经济快速发展对电力安全稳定充足供应的需求,电网整体架构日趋庞大复杂,变电设备规模也不断扩大,当前运维管理模式与设备快速增长的矛盾日益凸显,存在设备监控强度不足、运维管理细度不足、支撑保障能力不足等问题。

电网企业开源节流、降本增效的经营形势压力对变电设备管理提出提质增效新要求,十四五期间需要对电网的监管从粗放合规式逐渐转向精细精益式管理。

随着大数据、云计算、人工智能、5G通讯、信息安全防护、物联网等数字信息技术的创新突破,以数字驱动为特征、数据资源为要素的数字经济得到了蓬勃发展。智能化的新生产方式加快到来,为基于输变电物联的智慧变电站建设提供了技术支撑。同时外部复杂多变的环境和电网公司可持续发展要求给变电运检以及智慧变电站建设带来新的机遇和挑战。

为适应国网智慧变电站建设要求,国内主要电工装备制造企业秉持“本质安全、先进实用、面向一线、运检高效”的基本原则,本文基于人工智能视觉识别技术,开展了变电站智能化巡检水平提升工作。该工作主要结合目前站内布设的视频监控设备、以及巡检机器人等现有视频图像采集设备,运用人工智能视觉深度学习算法,实现变电站设备状态实时监测、站端表计智能识别、环境智能实时监测、人员安全智能评估、安全作业监控、电子虚拟围栏等智能巡检应用研究。

然而,在变电站智能化巡检水平提升工作中,仍存在一些挑战和问题。目前国内传统变电站多采用辅助设备监控系统结合人力分析实现变电站环境及设备状态巡检作业及分析,层级环节多,系统故障率高。且各子系统独立,保留各自主机,存在多个信息孤岛,无法满足集中监控、数据共享和智能联动的管理要求。

传统的设备状态评估及运检策略都是以专家经验定期评估为主,评估周期较长,无法实现设备正确告警和对设备状态的准确把控。面对愈加复杂的电网环境,单靠人力分析、片面防控已不满足设备管理需求。这对设备状态评估、设备运检质量和供电可靠性提出了新的、更高的要求。

为了解决这些问题,变电站智能化巡检需要借助先进的数字信息技术,如大数据、云计算、人工智能等,结合边缘计算、物联网等技术,实现设备状态的实时监测和预警、设备故障诊断与维修、数据共享和智能化决策等功能。通过数字化转型和智能化技术的应用,能够提高设备管理的精细度和运维效率,为电网安全运行提供坚实的支持。

因此,要加强对变电站智能巡检水平提升工作的重视,引入先进的数字化技术,优化巡检策略和流程,提高设备状态评估和运检质量,进一步提升供电可靠性和安全生产水平。同时,要加强技术研发和创新,积极推进数字化转型,不断探索适应电网发展和变电站智能化巡检要求的新技术、新模式和新方法。只有不断创新和改进,才能使变电站智能化巡检工作取得更大的突破和进展,为电网的安全稳定运行做出更大的贡献。

如何将视觉深度学习算法,应用到变电站智能巡检上
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