從“人巡”到“智巡” 擁抱AI的電網運檢是什么樣?

　　“告警!2號變電站高壓斷路器發現異物!”隨著監控大屏上發出緊急告警聲，某供電局運維站監控室內，運維人員迅速獲取了現場部署的智能攝像機推送的視頻信息，并通知最近的巡檢人員前往排查。

　　也許，在很多人看來這一設備運維管理流程再正常不過，但卻對電力人運檢工作帶來極大的改觀。這意味著他們再也不用跑斷腿去進行電網的運行維護，而是以主動感知徹底改變了運檢模式、提升了效率。

　　目前，將人工智能技術運用在電網運檢管控已在快速探索和實踐中，無論是利用無人機、巡檢機器人、智能攝像機，亦或物聯網、智能分析決策平臺等，均顯著實現了電網運檢模式的革新。

　　而且，在新冠肺炎疫情爆發的當下，從“人巡”到“智巡”，擁抱人工智能的電網運檢更顯得十分必要。可以想象，利用智能運檢系統，無需進行大量人力投入，便可輕松實現對電網設備狀態、人員行為、區域安全等全場景智能化監控，從而極大地提高工作效率。疫情要求規避人群集中風險，智能巡檢可以確保巡視不停、保障不停。

　　AI使能電力運檢勢在必行

　　事實上，利用人工智能、大數據、物聯網等新技術改變業務模式、降低運營風險和管理成本、推進科學決策已在各行各業普遍展開，并取得顯著成效。工業生產模式也正發生重大變革，新技術相繼提出并實踐。

　　不過，人工智能在電網系統中的應用和發展還處于初級階段，但更為急迫，尤其對于變電運檢來說。至于說為什么?那就不得不提到目前變電站運檢與視頻監控存在的普遍不足。

　　當前，變電站和變電運檢模式普遍滯后于技術發展。變電設備運維、檢修日常工作仍沿襲早期傳統，大量工作采用人工就地操作、手動抄錄、現場頻繁往返等形式，工作效率不佳，且常有漏報誤報的安全風險。

　　此外，應變電站無人值守和安全生產運行的需求而產生的電力遙視系統如安防視頻監控解決方案，雖彌補了SCADA系統在監控方面的一些盲點，但缺乏針對電力自身行業需求的特性。這包括：無法自主地感知設備運行狀態和監視站內人員作業行為，無法自主識別和提取海量視頻數據中的價值信息等。并且，傳統上多路視頻數據大多選擇實時上傳監控中心，這顯然占用了大量傳輸網絡帶寬資源，對視頻數據全量存儲也浪費了大量IT資源。

　　擁抱人工智能技術，如何找到行之有效的方法改變這一現狀?

　　亞聯發展攜手華為推動智能運檢新模式

　　亞聯發展聯合華為基于Atlas人工智能計算平臺推出了變電站智能運檢解決方案，這一方案將傳統的人工監測變成機器自動識別，解放了電網運檢人力，提高了運維效率，有效地保障了電網的安全、穩定運行。

　　事實上，上文所提及的某供電局的智能化監控案例正是基于這一方案進行的應用實踐，顯然其已經嘗到擁抱AI的甜頭，這對于廣大的電網系統來說更應該得到普及。針對電網自身業務需求，基于電網的業務規范邏輯，利用計算機視覺和圖像識別技術實現對電力設備狀態、人員行為、生產安全的全方位監測所發揮的價值潛力巨大。

　　那么，亞聯發展變電站智能運檢解決方案到底是如何實現從人工運檢到智能運檢的?

　　從系統架構不難看出：在中心側，通過部署華為Atlas800訓練一體機完成視頻樣本數據的目標標注，統一進行圖像識別算法模型訓練、調優、部署和管理，并基于Atlas800+Atlas300上部署的算法模型對上傳中心側的視頻圖像數據進行實時或離線推理解析。Atlas人工智能計算平臺是華為基于昇騰系列AI處理器，打造的面向“端、邊、云”的全場景AI基礎設施方案，并且具備超強的算力。以Atlas 300舉例，能夠實現單卡64T FLOPS INT8的超強算力，從而提供業界領先的性能與能效比，為深度學習和推理提供支撐。Atlas 800 AI服務器支持多個Atlas 300 AI加速卡或板載加速模塊，適應各種視頻圖像分析場景。主要應用于視頻分析、深度學習訓練等推理、訓練場景中。

　　在邊緣側，按需部署AI推理計算設備，按變電站場景需求個性化部署算法模型，對接入多種視頻圖像數據進行實時分析，監視變電站內設備狀態、人員作業、生產安全等情況，及時發現異常情況進行風險預警，實現24小時實時智能視覺主動監控。

　　進一步說，通過AI能力的加持，智能運檢解決方案一方面利用深度學習框架和深度神經網絡對豐富電網業務視頻樣本數據進行識別算法模型訓練和優化，另一方面配合邊緣計算和華為昇騰AI計算平臺能夠實現高效精準研判。同時基于優質的數據倉庫建設，實現對海量視頻圖像數據以及解析后的圖像結構化數據的全生命周期管理。

　　并且，新的智能運檢方案并不是意味著將變電站原有視頻監控系統推倒重來，而是能夠充分利用原有視頻監控系統，通過植入AI能力，變被動監控為主動監控。同時，采用邊緣計算技術，還有效解決了海量視頻數據傳輸帶寬瓶頸的問題。

　　總之來說，亞聯發展與華為聯合推出的智能運檢解決方案緊密結合電網業務場景需求，提供了事前解析積累、事中實時追蹤、事后線索提取等專業場景化的應用功能，最大化發揮了視頻圖像信息在電力業務中的應用價值。從而大幅減少了電網系統人力物力和IT資源的投入，實現變電站的無人化巡視、無人化操作及智能安防。

　　AI嘗鮮智能運檢，迎接新時代

　　目前，這一智能運檢解決方案已在多個省市的供電局變電站項目得到應用。例如在開文講到的某供電局變電站項目中，系統上線之前，人工兩天一巡，系統上線之后，實現了實時在線智能分析和告警，提高了巡視效率。有些供電局變電站，通過上線視頻智能分析系統，實現了近100路視頻的實時智能自主解析，以及設備狀態和人員行為等16種算法模型的智能識別功能，節省了人力和物力。

　　此外，一系列試點實施項目已經上線或測試運行。毫無疑問，隨著電網規模的不斷增長，依靠人力為主的傳統運維檢修模式已經面臨瓶頸。用人工智能等新技術能夠明顯提升運檢智能化水平，這也是提升電網安全穩定運行的有效手段。

　　從人眼判圖到機器識圖，從被動搶修到主動運維，從人工驅動到智能驅動，轉變電網運檢方式，擁抱AI的智能運檢讓電力能源的明天更美好!