国家电网公司智能巡视技术应用：实用提升路径探索

目录 工作背景 技术架构 实用化提升 下一步工作 工作背景 一、工作背景 1.1技术需求 国家政策方面 2022年-2024年，国家能源局、国家发改委先后印发了《“十四五”现代能源体系规划》、《加快推进能源数字化智能化发展》《加快构建新型电力系统行动方案（2024一2027年）》等重要通知加快电力系统数字化转型 根据中华人民共和国国家发展和改革委员会14号令和1294号文要求，加强电力设备运维保障，强化主网设备可靠性管理做好新形势下电力系统稳定工作，为中国式现代化建设提供可靠电力保障 一、工作背景 1.1技术需求 技术发展方面 同时，以“云计算、大数据、物联网、移动互联网、人工智能、区块链、机器人、边缘计算”等数字技术快速发展推动的第四次工业革命是电网数字化转型的重要基础。经过20年井喷式快速发展，人工智能、机器人、边缘计算等技术成本和技术成熟度具备在电力设备运维应用的基础 一、工作背景 1.1技术需求 行业需求方面 是，国家保供电要求对设备运维管控力度和细度提出更高要求。例行巡视是变电设备日常运维的重要手段，根据《变电运维管理规定》要求，一类变电站应至少两天一次例行巡视，无法保证实时掌握设备状态。增加人工巡视力度面临着高温、高压等安全风险。通过机器替代人工进行高频次巡视，能够有效降低潜在风险，加强例行巡视间隔期间对设备状态的有效管控。 瑞家电网公调专电瑞排稳能普理办法试 《变电运维检修管理规定通用》 一、工作背景 1.1技术需求 行业需求方面 二是，变电运维工作“人效比”仍需进一步提升。变电站是电力传输的重要枢纽，相比于2012年，国网公司变电站数量从3.2万余座增长到4.5万余座，涨幅40.6%。而变电运维人员较2012年减少3%，人均运维工作量增加47.2%，工作负荷大、“管不过来”等问题日渐突出，为进一步落实设备主人制，优化变电运维模式，减轻人员运维压力，巫需提升变电运维数字化和智能化水平 运检人员增长与电网规模不匹配，结构性缺员严座 日常巡视、表计抄录工作频繁往返现场，效率低下 设备监控集约化与管理精细化之间矛盾日益缸三 一、工作背景 1.1技术需求 行业需求方面 三是，早期巡检装备和系统集成整合有待提升。卓期部署在变电站内的巡检终端功能单一（如安防摄像头），巡检终端相互独立（后台系统未贯通），未能协同配合，海量巡视数据未能自动归集（站端系统孤立运行），缺少设备外观类缺陷识别能力（没有人工智能算力），数据价值挖掘和集成整合有待提升。巫需整合各类巡检终端，构建安全高效的智能巡检架构体系。 口现有变电站智能巡检机器人主要开展表计、刀闸状态识别、红外测温等任务，无法识别设备外观缺陷 巡检终端功能单一 口海量数据未能自动归集口业务应用缺乏数据支撑 口单一巡检任务可靠性低■不同巡检终端相互独立口不共享视角、存在死角 一、工作背景 1.2总体思路 国网公司认真研究并提出远程智能巡视替代现场人工例行巡视，强化设备监控强度和管理细度，降低运维巡视人身风险。兼顾安全、质量和效率，以“高清视频+机器人+无人机”开展设备外观和红外巡视，以“在线监测+数字化表计”开展设备内部运行状态监测，构建设备“外部状态可观、内部状态可测”的全方位智能巡视体系，为班组减负赋能，提升设备运维质效，夯实本质安全基础。 远程智能巡视替代现场人工例行巡视【设备（2022】653号、设备监控【2022】14号】 一、工作背景 1.2总体思路 智巡体系分为集中监控系统和站端智巡系统。其中变电站智能巡视系统更加贴近设备，进一步聚焦设备运维职责：提升巡检力度和细度，进一步提升设备巡视强度：强化设备巡检功能，贴近变电运维需求，有效支撑变电运维专业 集中监控系统主要是辅助运行监控人员对所辖变电站的设备运行监控信息汇集和集中管理 智能巡视系统主要是辅助变电运维人员实现各类巡视数据采集、远程巡视监控、智能联动、智能分析等功能。智巡系统具备站端推理算力和人工智能分析能力。 一、工作背景 1.3建设情况 截至2024年11月，累积建成变电站远程智能巡视系统3030套，其中单站型12237套、区域型2793套：变电站远程智能巡视系统累积覆盖变电站8614座。220干伏及以上变电站智巡覆盖率已超过62.95% 一、工作背景 1.4应用成效 2024年1~10月，共开展远程智巡28.06万次，替代人工例行巡视19.5万次，相比变电站运维管理规定，巡检频次提高1.43倍，可根据迎峰度夏、度冬等要求，进一步提高巡视频次。今年累积发现典型缺陷764项，其中危急缺陷100项（占比13.08%），严重缺陷210项（占比27.48%），一般缺陷361项（占比47.24%）。 技术架构 技术架构 2.1系统架构 智能巡视总体架构分为总部侧、省雀侧、集控站侧、变电站侧四级，部署在管理信息大区。 总部侧部署人工智能两库一平台和PMS3.0全景浏览等应用 省侧按需接入PMS3.0应用。 集控站侧部署新一代变电站集中监控系统。 变电站侧部署变电站智能巡视系统。 技术架构 2.1系统架构 总部侧部署人工智能两库一平台实现变电智能巡视缺陷识别算法训练算法验证、算法远程更新和样本审核和样本标注。 人工智能两库一平台专门配备训练服务器资源，为变电智能巡视图像识别算法送代优化提供算力基础。 技术架构 2.1系统架构 集控站侧部署远程智能巡视集中监控模块，管控所辖变电站智能巡视系统，在线统计智能巡视系统和设备的在线率、出勤率、故障率、任务闭环率等指标。横向与集控站设备监控系统交互，融合音视频、数字化表计、在线监测、消防、动环等数据，最终形成智能巡视报告，将巡视任务巡视结果同步至电网资源业务中台。纵向与人工智能“两库一平台”交互，实现样本标注、样本上传和算法管理。 技术架构 2.1系统架构 变电站侧部署变电站智能巡视系统。 500（330）于伏及以上变电站按站部署单站型智能巡视系统主要依托高清视频、巡检机器人等感知终端开展巡视，必要时可配置声纹监测、数字化表计和在线监测装置。 220干伏及以下变电站按班组所辖区域部署区域型智能巡视系统主要由高清视频开展巡视：重要变电站可在站端设置边缘节点。 技术架构 2.2功能架构 变电站智能巡视系统主要功能包括可见光、红外、声纹等巡检数据采集、表计读数、设备状态识别、设备外观缺陷识别、设备热缺陷识别、静默监视、智能联动等功能。加强巡视频次和细度，逐步替代人工例行巡视 实用化提升 三实用化提升 3.1新技术应用 站内无人机 声纹监测 四足机器人 AR巡视 站用无人机具备远程设备监视、自动测温等功能，补足高处点位缺陷发现能力，可实现变电站架构、避雷针、母线等设备锈蚀、松动、脱落、发热等隐患的识别，配合智能机器人（高清视频）巡视打造变电站立体巡检体系，降低运维人员登高巡视风险。 三实用化提升 3.1新技术应用 站内无人机 声纹监测 四足机器人 AR巡视 应用激光点云建模，构建高精度变电站三维模型，通过在三维模型上设置主航道和观测点，通过空间角度计算，自动规划无人机的最佳停靠点和预置位，避免手动设置航线和停靠点的麻烦。实现精确控制无人机飞行轨迹与拍摄点位置正确。前已在国网湖北、湖南电力等省公司开展规模化应用。 实用化提升 3.1新技术应用 四足机器人 站内无人机 声纹监测 AR巡视 主流的变电站巡检机器人采用轮式底盘，适宜在较平坦的路面运行，但变电站存在台阶、石子路面、楼梯等地形，复杂地形的通过性较低：采用四足移动方式可扩展机器人的巡检区域，实现对设备的抵近观测和操作 三实用化提升 3.1新技术应用 四足机器人 声纹监测 站内无人机 AR巡视 在导航增强方面，通过激光视觉融合，具备实时环境信息感知能力实现机四足器人的灵活精确导航，做到“指哪巡哪在预驾位偏移方面，一是通过四足机器人与云台、作业机械臂协同增稳控制降低机器人本体晃动：二是基于三维模型反求机器人空间位置姿态，实现巡检自标的快速纠偏，保证图像采集及运维作业稳定性。 实用化提升 3.1新技术应用 声纹监测 站内无人机 四足机器人 AR巡视 声纹监测技术补充了对设备状态声音感知维度，采集主设备50Hz-20kHz可听声频段的声学信号，实现在非接触式变压器、电抗器、GIS、电压互感器等设备异响类缺陷的不停电检测与主动预警 三实用化提升 3.1新技术应用 站内无人机 声纹监测 四足机器人 AR巡视 抗干扰方面，按照干扰信号特点对干扰信号分为瞬时干扰、持续强干扰、持续弱于扰三类。采用基于相似矩阵的盲源分离法、差分形成技术，将各类干扰信号从原始声音中剥离，从而排除无关信号。 三、实用化提升 3.1新技术应用 站内无人机 声纹监测 四足机器人 AR巡视 声纹诊断方面，通过特征值法和深度学习法实现对设备异常快速识别， 目前，声纹监测装置已全面在国网公司1000于伏特高压站和750千伏变电站应用。2024年迎峰度夏期间，通过声纹带电检测，构建了大型充油设备、高抗等主设备声纹库，为异常声纹比对提供基准 特征值 口基于声音信号频率、幅值等物理属性，包括主频占比、奇偶次谐波比、振动摘等特征值判别： 口优点：能够根据声音物理特征判断设备的运行状态，响应快速，可解释性强， 深度学习 口深度学习算法将复杂的声音信号进行多维度解耦，主流算法有RNN，AE，CNN（改进CNN）等：算法的泛化性是重要指标。 口优点：对声振产生和传播机理依赖较小，自动提取的特征维度多，可拓展其他高压设备； 三实用化提升 3.1新技术应用 站内无人机 声纹监测 AR巡视 四足机器人 AR巡视是对智能巡检装置和传统人工巡视的补充，运维人工通过佩戴搭载AR眼镜的头盔，实现沉浸式巡视作业，通过语音交互控制，实现对设备外观、红外等数据快速采集，通过站内WAPI，实现巡视结果与智能巡视系统的实时回传、记录分析、存档，提升了运维人员到站例行巡视和全面巡视的巡视记录的效率。目前已在国网山西电力等省公司开展应用 实用化提升 3.2算法培育 样本库建设 云边协同 小样本生成 揭榜挂帅 自主可控适配 为了进一步提升智能巡视算法识别能力，构建高质量变电缺陷图像样本库，按照“设备-部件-部位-缺陷”的方式细分缺陷样本，重点关注变压器、高抗、油漫式互感器、组合电器等主设备，形成渗漏油、设备破损变形等12大类50个场景的典型缺陷类型，采用日常采集、春秋检模拟缺陷、小样本扩增生成等方式构建高质量变电缺陷图像样本库，截至2024年10月底，国网公司变电缺陷图像样本达100万张。 三、实用化提升 3.2算法培育 样本库建设 小样本生成 自主可控适配 揭榜挂帅 云边协同 小样本生成方法是针对发生频次低、危急程度高的缺陷样本进行生成，通过学习少量缺陷样本的特征训练扩散模型，通过缺陷特征信息引导扩散模型，对正常样本的设备区域生成缺陷，通过主客观指标判断样本的真实性，通过叠加雨、雪、光照变化，实现多场景的小样本扩增。 基于缺陷特征生成引导线 三实用化提升 3.2算法培育 样本库建设 自主可控适配 小样本生成 揭榜挂帅 云边协同 目前可实现膨胀器冲顶、电容器鼓肚、接地线断线等危急程度高、发生频次低的缺陷生成。截至2024年10月，已完成6类典型缺陷在不同气候环境下的小样本扩增，扩增数量超过5万张。 三实用化提升 3.2算法培育 样本库建设 小样本生成 云边协同 揭榜挂帅 自主可控适配 云边协同技术是为了实现缺陷样本自动归集和优质算法远程下发。国网公司基于人工智能两库一平台搭建变电人工智能算法管理平台，实现缺陷样本集约管理、算法集中训练验证、算法远程下发更新 三实用化提升 3.2算法培育 样本库建设 小样本生成 云边协同 自主可控适配 揭榜挂帅 国网公司建设了两级协同体系