智能巡视

国家电网公司设备管理部为规范变电站远程智能巡视系统建设，特下发《500（330）千伏及以上变电站远程智能巡视系统技术规范（试行)》，正文从系统架构、基本要求、功能要求、性能要求、巡视点位要求、摄像机及预置位命名要求、系统接口、系统信息安全要求、运行环境及可靠性要求等方面进行了规范，同时在附录中对巡视主机与多个系统（上级系统、机器人及无人机系统、主辅设备监控系统）之间的接口、巡视任务参考点位表和主辅设备监控系统联动信号点表、数据分析对象和智能分析对象场景、摄像机配置原则和巡视报告、文件传输要求也进行了约束。

立足电网智能巡视业务，以巡检机器人为载体，以图像/视频流缺陷分析技术为核心，综合无人机、摄像头、声纹等各类感知终端，提供涵盖单站/区域型智能巡视、集控站智能巡视应用和PMS中台智能管控应用的系统解决方案，满足不同场景生产管控需求，全面提升变电站的监视、巡视、预警、决策和现场管控的智能化水平，有效支撑变电运维“两个替代”。

他指出，近年来，国家电网公司大力推广变电站在线智能巡视系统，并积极开展管理和技术创新，目前已安装配备了智能巡检机器人、视频摄像头、智能传感器等智能设备，全面实现视觉检测、红外测温、远程控制、智能分析、缺陷管理、继电器状态判别等功能的应用。同时，对目前图像识别技术、声纹诊断技术以及云边协同技术在电网变电运维中的应用现状进行介绍。未来，应以问题为导向，着眼于解决工作中的实际问题，有针对性地深化智能巡检关键技术的研究，同时在变电站深入开展智能联合巡检系统应用，辅助人工开展日常运维工作，减轻一线员工劳动负担，提质增效。

当前，基于深度学习目标检测技术的设备缺陷识别已经在变电站远程智能巡视中得到广泛应用，本报告先总体概述基于深度学习目标检测的技术发展路线图；其次通过对不同类别和场景设备缺陷识别算法的深度分析，给出相应的技术路线在算法层面和数据层面的优化，在算法层面，引入特征提取和表征能力更强的Transformer架构，再结合端到端的目标检测架构，实现检测效果大幅度提升；数据层面，采用数据生成和增广策略，如生成对抗网络和扩散模型，增加样本的多样性，从而进一步实现检测效果的提升；最后探讨基于深度学习的设备缺陷识别及设备状态评价技术研发趋势及应用前景。

电力物联网和透明电网的背景下,电力系统智能终端感知的海量视觉影像对传统的云计算处理模式提出了重大挑战,边缘计算作为云计算的重要补充已经得到了电力系统的广泛关注。为此,首先梳理了边缘计算的演变历程,阐述了电力视觉边缘智能的基本概念,然后构建了云-边-端协同的电力视觉边缘智能结构框架,重点讨论了边缘计算驱动下边缘智能的关键技术,最后列举了电力视觉边缘智能的几种典型应用场景。

分享变电站智能巡视系统建设与应用经验。通过开展智能巡视系统入网技术监督，规范智能巡视系统应用与评价，强化智能电网运监人才培养等一系列工作，构建远程智能巡视系统建管模式和智能变电运监管理体系，全面提升电网设备状态感知和故障处理能力，提高设备精益化管理水平和供电可靠性。

变电站远程智能巡视系统用于辅助运维人员远程开展站内设备例行巡视工作，部署在变电站端，主要具备变电设备智能巡视、智能识别、静默监视、智能联动、三维应用等功能。

遵循国网公司变电运维“两个替代”工作要求，通过人工智能、物联网等数字技术助力变电运维数字转型，提升变电设备运行状态智能感知水平，降低变电运维作业风险、提高设备管控能力，面向变电运维工作“例行巡视”等典型场景，研制变电站智能巡视系统，通过应用边缘计算、大数据、人工智能等先进技术，为运维人员开展远程无人巡视创造条件，从而提高工作效率，降低现场作业风险。以“机器代人”促使现场运维人员转变工作思维与作业方式，提升管理部门对生产实时业务管控力和专业管理穿透力，为全面深远且可持续地提升变电站运检业务的效率和效益奠定坚实的基础。

重庆明月山数字孪生变电站系统整体遵循国网公司PMS3.0顶层设计三区四层总体架构，横向贯通生产控制大区、管理信息大区、互联网大区，纵向覆盖感知层、网络层、平台层和应用层，依托电网资源业务中台，整合主设备监控系统、辅助设备监控系统、智能巡视系统、PMS系统各类数据资源

换流站数字孪生试点建设，以推进智能技术在生产全业务链条的集中全面应用为目标，以智慧运行（智能巡视、智能安全、智能操作）、智慧检修和智慧装备作为重点推进领域，最终实现巡视的无人（少人）化、设备状态的及时有效掌握、作业安全风险的全程可控以及设备操作的高效准确。本项目基于工业数字孪生PaaS级工具链建设换流站整体数字孪生底板，基于该孪生底板实现设备内部结构展示、教学培训与设备仿真操作等场景交互，助力运行维护人员实时、全方位掌控换流站全站运行设备动态信息，并对设备操作、运行风险进行全面可视化评估。