电网运检有了AI以后会是怎样的体验

电网运检有了AI以后会是怎样的体验

也许，在很多人看来这一设备运维管理流程再正常不过，但却对电力人运检工作带来极大的改观。这意味着他们再也不用跑断腿去进行电网的运行维护，而是以主动感知彻底改变了运检模式、提升了效率。

而且，在新冠肺炎疫情爆发的当下，从“人巡”到“智巡”，拥抱人工智能的电网运检更显得十分必要。可以想象，利用智能运检系统，无需进行大量人力投入，便可轻松实现对电网设备状态、人员行为、区域安全等全场景智能化监控，从而极大地提高工作效率。疫情要求规避人群集中风险，智能巡检可以确保巡视不停、保障不停。

不过，人工智能在电网系统中的应用和发展还处于初级阶段，但更为急迫，尤其对于变电运检来说。至于说为什么？那就不得不提到目前变电站运检与视频监控存在的普遍不足。

当前，变电站和变电运检模式普遍滞后于技术发展。变电设备运维、检修日常工作仍沿袭早期传统，大量工作采用人工就地操作、手动抄录、现场频繁往返等形式，工作效率不佳，且常有漏报误报的安全风险。

此外，应变电站无人值守和安全生产运行的需求而产生的电力遥视系统如安防视频监控解决方案，虽弥补了SCADA系统在监控方面的一些盲点，但缺乏针对电力自身行业需求的特性。这包括：无法自主地感知设备运行状态和监视站内人员作业行为，无法自主识别和提取海量视频数据中的价值信息等。并且，传统上多路视频数据大多选择实时上传监控中心，这显然占用了大量传输网络带宽资源，对视频数据全量存储也浪费了大量IT资源。

拥抱人工智能技术，如何找到行之有效的方法改变这一现状？

亚联发展联合华为基于Atlas人工智能计算平台推出了变电站智能运检解决方案，这一方案将传统的人工监测变成机器自动识别，解放了电网运检人力，提高了运维效率，有效地保障了电网的安全、稳定运行。

那么，亚联发展变电站智能运检解决方案到底是如何实现从人工运检到智能运检的？

在边缘侧，按需部署AI推理计算设备，按变电站场景需求个性化部署算法模型，对接入多种视频图像数据进行实时分析，监视变电站内设备状态、人员作业、生产安全等情况，及时发现异常情况进行风险预警，实现24小时实时智能视觉主动监控。

并且，新的智能运检方案并不是意味着将变电站原有视频监控系统推倒重来，而是能够充分利用原有视频监控系统，通过植入AI能力，变被动监控为主动监控。同时，采用边缘计算技术，还有效解决了海量视频数据传输带宽瓶颈的问题。

总之来说，亚联发展与华为联合推出的智能运检解决方案紧密结合电网业务场景需求，提供了事前解析积累、事中实时追踪、事后线索提取等专业场景化的应用功能，最大化发挥了视频图像信息在电力业务中的应用价值。从而大幅减少了电网系统人力物力和IT资源的投入，实现变电站的无人化巡视、无人化操作及智能安防。

AI尝鲜智能运检，迎接新时代

目前，这一智能运检解决方案已在多个省市的供电局变电站项目得到应用。例如在开文讲到的某供电局变电站项目中，系统上线之前，人工两天一巡，系统上线之后，实现了实时在线智能分析和告警，提高了巡视效率。有些供电局变电站，通过上线视频智能分析系统，实现了近100路视频的实时智能自主解析，以及设备状态和人员行为等16种算法模型的智能识别功能，节省了人力和物力。

从人眼判图到机器识图，从被动抢修到主动运维，从人工驱动到智能驱动，转变电网运检方式，拥抱AI的智能运检让电力能源的明天更美好！