从崇山峻岭到平原田野，电网设备遍布每个角落，在数字化与智能化飞速发展的今天，让机器具备“视觉能力”，已成为数字化转型和运维智能化升级的关键一环。

 

攻坚克难：

 

教会AI识别电网的“千姿百态”

 

电网设备分布广泛，周围的光照、天气和背景条件复杂多变。如何在晴空、逆光、阴霾甚至夜间等不同条件下，准确判断设备运行状态，一直是运维工作中的难点。“我们的目标，是让AI算法成为巡检员的‘火眼金睛’。”公司AI机器视觉研发团队成员任建介绍说，“比如高空电线杆上螺丝的轻微松动，或是变压器轻微的渗漏油，这些在复杂环境中人眼难以察觉的细节，通过我们的算法可以精准捕捉。”

 

面对这一挑战，公司创新研发了FPN多尺度特征与背景抑制融合算法。该算法能有效克服光线、角度变化带来的干扰，精确识别表计、绝缘子、导线等关键设备，并对缺陷进行分割与识别，识别准确率超过95%。

 

精益求精：

 

打造电力专用AI视觉蒸馏模型

 

公司自2017年起便专注于图像识别算法研究，汇聚了计算机视觉、深度学习、物联感知和嵌入式软件系统等领域的专业人才。通过对配电智能巡视、输电无人机巡检、综合服务中心和监理施工现场风险识别等36种专业算法的联合攻关与反复调优，最终成功研发出宁波电力首套电力场景AI机器视觉算法蒸馏模型。该模型具备轻量化部署特点，能够集成于AI智能分析终端设备，减少对云端计算的依赖，全面适用于设备状态隐患排查和作业现场风险识别等多种电网应用场景。

 

落地应用：

 

推动巡检模式从"人工"到"智能"

 

AI机器视觉技术的实际应用，为电网安全稳定运行构筑了三道坚实防线。配电站房智能巡视通过视频图像采集与AI机器视觉算法，实现配电站房的远程智能巡视，自动识别隐患并及时告警，巡检效率较人工提升数十倍；输电通道隐患监控利用无人机搭载高清摄像头，结合AI算法对拍摄图像进行自动分析，能够识别吊车施工、熔管老化、线夹脱落、山火等潜在风险，并实现预警信息的实时推送。变电站智能运维通过AI智巡系统在变电站内可自动识别仪表读数与设备异常状态，实现站内安全与运维工作的全面智能化。

 

“过去巡视一座变电站需要数小时，现在通过AI智巡系统，仅需十几分钟即可完成，并同步生成健康报告。”变电运维中心专职韦焕元表示，“这不仅显著降低了我们的工作强度和风险，更实现了隐患的早发现、准识别。”

 

赋能未来：

 

从"感知现在"到"预测未来"的演进

 

目前公司正在积极研发更具前瞻性的数字孪生预测模型。“我们现在已经能够‘看到’缺陷，下一步是要让系统学会‘预测’风险。”AI机器视觉研发团队成员沈昕说道，“通过对历史缺陷、气象条件、负荷数据等全景感知数据的深度分析，进行趋势预测和故障研判，最终实现从‘事后检修’到‘事前预警’的根本性转变，这将是电网安全水平的又一次飞跃。”

 

公司AI机器视觉创新成果的成功实践，是人工智能技术与电力行业深度融合的优秀范例，为构建安全、高效、绿色的新型电力系统提供了坚实的技术支撑。

 

来源：国网宁波供电公司