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基于端-边-云架构赋“智”电力输变电场景

发表时间: 2020-08-14 10:20:51

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    由于输电网规模持续稳定增长,输电线路运检队伍长期处于总量缺员和结构性缺员并存的严峻局面,传统的人工巡检方式存在巡视范围不全面、质量不高、效率低,以及特殊地形和气象条件下巡视困难等问题,无法满足电网高可靠性要求。

    同时,在不同变电站/配电站分散部署的智能设备所收集的信息仍未有效汇聚,电力智能设备之间缺乏足够的信息提取与共享机制,制约了其智能化水平的进一步提升。电力行业迫切需要将人工智能技术应用于电力设备巡检、现场作业监督、设备状态监测、设备缺陷预警等领域,解决生产设备增长与人员紧缺的矛盾,降低设备及人身风险,提高设备质量与生产效率。

    随着智能电网和电力物联网的高速发展,现有的巡检方式已无法满足电力巡检需求。需要融合电力设备状态检(监)测技术,整合输电、变电、配电各个电力环境实现设备数据在线检(监)测,以大数据平台和云计算为基础,以电力物联网为纽带,关联PMS系统及其它异构数据,为各环节电力场景智能化落地提供支撑。

    浩方信息电力输变配智能一体化解决方案基于云-边-端协同架构,利用中心云持续学习与边端云协同学习,提升电力场景识别智能能力,利用端到端的算法模型、知识推送,实现AI赋能边缘。通过大样本数据进行模型训练实现输电、变电、配电等场景异常的准确高效识别,包括视频监控、表计、开关、指示灯等数值/状态的智能识别,有效辅助运维人员开展例巡、特巡、重大活动保障等工作,大幅度提高输电、变电、配电智能化水平,保障供电质量。

设备端智能感知:

  • 输电线路视频、变配电设备海量数据实时感知;

  • 输电线路/变配电设备/作业人员相关视觉、语音等感知数据的快速前端推理;

  • 高吞吐率、低功耗、低时延、高安全

边缘侧协同推理:

  • 小规模局部数据管理;

  • 提供轻量级边缘智能推理;


  • 面向输变配各环节定制化个性服务;

  • 电力智能设备实时控制与快速调度;

云端深度训练:

  • 汇聚边缘侧海量多模态数据提供大规模计算能力与弹性伸缩能力;

  • 基于结构化传感数据深度挖掘与分析决策;

  • 基于非结构化感知数据的深度学习训练与推理分析;


电智能化应用场景

    基于浩方信息在前期项目形成的输电线路视频图像分析框架和图像识别样本积累,目前基本已实现架空输电线路以下常见的异常场景识别和预警,并且基于视频图像分析框架可快速支持小样本场景的学习能力:

  • 大型机械靠近

  • 烟火识别

  • 线路异常识别(舞动、断线、散乱)

  • 巡检目标识别

  • 异物悬挂识别

  • 销钉缺失识别

  • 防震锤倾斜识别

变配电智能化应用场景

    针对变配电环境的设备运行状态、异常故障、环境监测等应用需求,基于图像识别、音频识别等人工智能技术,开展运行状态感知、设备缺陷识别、异常故障诊断、故障识别等人工智能应用,开展人工智能深度融合应用,实现环境安全感知、设备运行状态感知、人员行为安全感知等功能,提升配电的智能化水平。

变电站环境安全智能检测

  • 挂空漂浮物检测

  • 异物(小动物)入侵检测

  • 烟火检测

  • 周界安全检测

  • 车牌智能检测

变电站设备智能检测

  • 开关变位检测(多开关状态识别、文字开关状态识别、图片开关状态识别)

  • 仪表读数识别

  • 设备指示灯异常状态识别

  • 设备数据采集与分析

人员行为安全智能检测

  • 人员作业安全(安全帽检测、人脸识别)

  • 人员行为安全(吸烟行为识别)

  • 虚拟围栏越界告警(带电区域人员进入识别)


应用价值


资源集约化

  • 通过构建适用于各个电力环节的人工智能训练平台,共享智能化成果,避免重复建设;

业务智能化

  • 利用监控终端对现场作业人员进行安全监控,自动智能识别违章违规行为,降低人工干预成本;

  • 利用智能化技术辅助开展作业安全管控,降低作业安全风险;

场景典型化

  • 基于输电、变电、配电等电力场景特点,沉淀典型AI识别场景模型,并形成应用落地;

平台服务化

  • 以平台化模式构建人工智能能力平台,为各类业务场景提供基础AI能力;

  • 在云端完成各类场景提供模型深度推理训练;

  • 在边缘侧部署不同的模型应用实现AI能力下沉;





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