7月26日，国网江苏泰州供电公司徐庄变电运维班组值班室内，运维人员何逸像往常一样点开云端AI变电智巡系统，不到十分钟，一份精准标注设备缺陷的标准化巡视报告便自动生成。

 

此前，传统站端智能巡视系统长期受算法能力局限困扰。“过去算法‘看不清、认不准’，该报警的不报，不该报的乱报，我们对系统告警越来越没信心。”何逸介绍，以往每轮巡视结束后，班组都要投入大量人力人工复核数百张巡检图片，不仅耗时耗力，还曾出现过有效缺陷被海量误报信息淹没的情况，给电网设备安全留下隐患。

 

针对这一行业痛点，在国网江苏省电力有限公司设备部、数字化部组织下，泰州供电作为首家试点单位，联合相关企业研发的云端AI变电智巡应用于6月30日正式上线。该系统采用“光明大模型﹢N个专业小模型”的异构融合算法，搭配正负样本协同优化策略，为变电设备缺陷检测装上了反应灵敏的“超级大脑”。

 

7月23日，云端系统在对220千伏新街变2号主变高清视频巡视图片开展自动分析时，精准锁定了主变套管升高座处一处隐蔽的渗漏油点，运维人员赴现场核实后第一时间完成消缺处置。传统站端小模型时代，模型高度依赖“缺陷样本库”进行训练，而像渗漏油这类样本数量少的缺陷，模型“没见过就不会认”。采用“大小模型组合”体系后，依托大模型强大的泛化能力和上下文理解能力，系统准确区分了干扰因素与真实缺陷，最终精准锁定主变套管升高座处这类隐蔽的渗漏油点，实现了从“基于像素的机械比对”到“基于语义的智能理解”的技术跃迁。

 

实测数据更直观展现了技术升级带来的显著成效。以一轮典型例行巡视任务的告警数据为对比基准，新系统较传统站端小模型的缺陷检出率提升40%，误报率大幅下降63%。更具价值的是，这套系统构建起了“样本自动回流、模型自动训练、自动化评测发布”的完整闭环迭代体系——运维人员每审核确认一张告警图片，都会自动汇入样本库为模型“充电”，实现系统能力随使用时长持续进化，越用越精准。

 

在体系架构层面，云端统一模式彻底打破了过去“一站一模型、厂家各不同”的分散化困局。如今，变电站高清视频、无人机、巡检具身机器人等多元巡检手段采集的所有影像数据，全部汇聚至云端进行统一识别分析，基层班组无须再对接不同厂家、不同版本的零散小模型，跨系统运维的额外负担得到根本性减轻。

 

“以前一轮巡视下来，光是人工审核图片就得花上大半天，现在系统自动生成标准化报告，运维人员只需要做最终复核确认，能把更多精力投入到缺陷深度分析和现场处置上。”泰州供电运维专职戴红波表示，这套系统是基层班组数字化减负的“及时雨”，带来的不只是算法层面的技术升级，更是作业模式的系统性优化。

 

近年来，泰州供电持续推动人工智能技术与电网运维场景深度融合，云端AI变电智巡应用的全面落地，标志着泰州电网变电巡视正式告别“站端小模型”时代，完成向“云端大模型”智能巡检体系的跨越。

 

来源：中国电力报