據(jù)報道，近日，由國網(wǎng)電力空間技術有限公司聯(lián)合華北電力大學等單位研發(fā)的輸電線路紅外缺陷智能識別系統(tǒng)，在我國主要超特高壓線路運維方面實現(xiàn)了產業(yè)化應用。這是國內首次將人工智能(AI)技術規(guī)�；瘧�用于輸電線路發(fā)熱檢測，為保障電網(wǎng)安全穩(wěn)定運行提供了新的技術手段。

　　據(jù)了解，輸電線路發(fā)熱檢測是電力系統(tǒng)運維的重要環(huán)節(jié)，可以及時發(fā)現(xiàn)線路缺陷隱患，防止線路跳閘停電等事故的發(fā)生。然而，以往用人工智能識別紅外影像數(shù)據(jù)的流程比較復雜，且需由人工現(xiàn)場判別畫面中的發(fā)熱故障點，易受檢修人員經(jīng)驗、注意力等因素的影響而造成遺漏;此外，紅外視頻數(shù)據(jù)量龐大，復檢工作難度極大且效率低下，易造成絕緣子掉串等危險事件。而利用新研發(fā)的輸電線路紅外缺陷智能識別系統(tǒng)，僅需一鍵上傳巡檢紅外視頻就能快速抽幀并智能識別發(fā)熱缺陷，可輔助線路運維單位及時消除線路跳閘停電的隱患。

　　此次技術攻關團隊結合業(yè)務場景，采用“最小化標注 + 階梯式學習 + 干擾點屏蔽”的技術路線，實現(xiàn)了紅外缺陷隱患的智能識別，模型識別準確率達 90% 以上。

　　據(jù)介紹，目前該系統(tǒng)在國網(wǎng)電力空間技術有限公司部署應用，系國內首次將人工智能技術規(guī)�；瘧�用于輸電線路發(fā)熱檢測。以 240 基桿塔的紅外視頻為例，傳統(tǒng)人工數(shù)據(jù)復核需要 5 個小時，現(xiàn)在采用該系統(tǒng)，從上傳視頻到完成分析只需要 2 個小時，且過程中無需人工干預。