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无人机+AI!国网公司无人机智慧巡检

2024-02-06分类:电力资讯 / 电力资讯来源:国家电网报
【CPEM全国电力设备管理网】 “嵌入”人工智能 无人机巡检更“聪明”


 


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国网湖南电力员工开展无人机自适应巡检,完成防冻融冰保电工作任务。国网湖南电力供图

编者按

目前,无人机巡检在输电设备验收、日常运维、隐患排查等多项生产工作中广泛应用,是赋能业务提质和基层减负的重要手段。按照国家电网有限公司人工智能规模化应用2023年专项行动方案,各单位加快推进输电无人机智能巡检应用场景专项攻坚和推广应用,推动人工智能深度嵌入业务流程,初步实现“自主飞、实时传、智能判”。

 

自主飞  轻量化模型实现精准拍摄

“报告,无人机已到达±800千伏宾金线1508号塔。”1月30日,国网湖南超高压输电公司输电线路运维飞手程煜可开展防冻融冰无人机自适应特巡任务。遥控器屏幕上出现了无人机自主拍摄的目标铁塔。到达拍摄点位后,无人机自动纠偏,调节好位置角度和亮度后拍下照片。

随着人工智能技术发展和无人机性能的提升,无人机巡检已经在电力行业规模化应用。此前,国网湖南省电力有限公司已完成湖南电网35千伏及以上线路激光点云航线规划,所属各单位的所有无人机均可通过电力北斗定位并开展作业。

2023年,为加强人工智能等数字技术与输电业务深度融合,按照国家电网有限公司工作部署,国网湖南电力开展专项攻坚工作。该公司在高效利用现有点云数据的同时开展人工智能、前端视觉技术研究,探索无人机巡检自适应技术。

“无人机自适应巡检作业不需要激光点云数据,但对操作实时性要求较高,控制信号延迟可能导致坠机。”国网湖南电力无人机作业管理中心主任万富力说。考虑到人工智能模型一般部署在电脑端、实时性不足,该公司突破传统人工智能模型的技术瓶颈,实现复杂神经网络模型轻量化部署至边缘端。轻量化模型无须挂载外部硬件,可在现有硬件配置下实现低算力算法部署及应用。

为了进一步提升轻量化模型的能力,国网湖南电力还从目标识别、视觉控制、环境分析三个方面入手攻关,将图像识别算法、避障规划算法部署到轻量化模型中。目前,轻量化模型实现了自动定位杆塔、控制无人机绕障飞行,可以精准识别杆塔类型与部件,自主调节无人机云台的拍摄角度和曝光度,精准拍摄巡检照片。

2023年12月,国网湖南电力应用基于轻量化模型的无人机巡检自适应技术,在无坐标与航线信息支持的情况下,在衡阳、韶山、张家界等地完成了10~220千伏线路的自适应巡检实践。与激光点云规划巡检相比,这种方式减少了现场扫描与规划步骤,工作效率提高2倍,节约费用60%,拍摄的巡检图片99%为高质量图片。


 

(杨嘉妮)

 

实时传  图像传输速率快1倍

1月25日,安徽马鞍山供电公司输电运检中心超高压运检一班飞手章丞在500千伏涂天线21号塔附近,利用无人机开展输电线路迎峰度冬专项巡检,全面排查线路隐患。巡检结束后,35张巡检图片两分钟内成功回传到无人机规模化应用平台。

“一名飞手每天平均巡检15基塔。以前一基塔的巡检图像回传到无人机规模化应用平台平均耗时5分钟,引入图像压缩还原技术后,现在1分钟就完成了,有助于提升我们的巡检效率。”章丞说。

无人机已经成为一线班组不可或缺的有力工具。国网安徽省电力有限公司贯彻落实国家电网有限公司人工智能规模化应用2023年专项行动方案,推动输电无人机智能巡检应用场景专项攻坚,协同推进数字技术与电网业务深入融合应用,夯实无人机规模化应用平台软硬件基础,提升了电力北斗定位服务、图像采集等数字技术的支撑能力。

现在,巡检人员只需要把无人机带到现场并开机,无人机会自动加载规划好的航线,精准定位航线中的坐标位置,自主对杆塔的各个部位巡检拍照。目前,国网安徽电力输电无人机巡检作业每天会产生2万~3万张巡检图片。

“以前,图像资料回传速度慢、视频卡顿等问题比较突出,监控人员无法及时掌握现场情况。为了实现‘实时传’,我们开展数据全链路排查,梳理主要卡点和堵点,围绕网络通道和图像数据量两个重点攻关突破。”安徽电力信通公司数字化应用中心专责刘佳说,该公司提高网络传输带宽,优化网闸参数配置,同时利用图像压缩还原技术,将图像压缩为原始大小的十分之一,让图像传输速率快了1倍。该公司还应用流媒体直播技术,提高视频接入兼容性,解决视频卡顿问题,实现超150路视频同时访问。

同时,国网安徽电力还结合铁塔类型、拍照点位,为无人机规模化应用平台和无人机遥控终端设置了巡检图像命名规则。每次无人机按规定航线拍照后,产生的巡检图像会自动按照标准化规则命名,省去了人工手动命名处理环节。

2023年下半年,国网安徽电力完成“实时传”各项功能验证,支撑相关技术用于输电无人机智能巡检。目前,安徽电网输电无人机每日飞行400余架次、巡检铁塔1500余基,巡检作业质效和智能化水平大幅提升。


 

(吴庆捷 袁泉 付颖)

 

智能判  缺陷识别覆盖9大类场景

2月1日,在江苏苏州供电公司输电无人机智慧巡检中心,输电运检班班员刘晨通过新一代设备资产精益管理系统无人机巡检微应用发布无人机自主巡检指令。收到指令后,220千伏渭塘变电站内的无人机从固定机巢起飞并沿着设定轨迹平缓飞行,开始自主巡检。

国网江苏省电力有限公司以无人机公共服务平台为承载基础,融合电力气象、三维模型、人工智能、统一视频和电力北斗5项关键技术,打造无人机数字化支撑体系,实现先进数字技术在输电无人机智能巡检全环节应用。

“国网江苏电力完成了江苏省10万千米架空输电线路、28万基输电杆塔的三维激光点云扫描,为全省无人机航迹自动规划和一键自主飞行打好了基础。”国网江苏电力数字化部安全运行处副处长蒋承伶介绍。当前,该公司无人机航迹规划覆盖江苏省适航区内24万基输电杆塔,实现了无人机作业信息与巡检作业工单的自动关联。通过移动作业端的巡检APP集成的人工智能算法,无人机还能自主识别前进路线中的障碍,保证飞行安全。

目前,国网江苏电力基于省侧人工智能平台归集了无人机巡检缺陷样本25万余张,部署的人工智能缺陷识别模型覆盖9大类80余小类场景,以中台服务化的方式为业务应用提供标准调用接口,高质量支撑无人机巡检智能化应用。经人工确认后的缺陷图片还会自动归集至省侧人工智能平台样本库,用于模型的后续训练。

“针对小尺寸目标场景识别率较低的问题,我们开展基于视觉注意力的深度学习检测技术研究,分离无人机巡检图像复杂背景,聚焦缺陷目标,实现小尺寸金具类目标整体识别率由2023年年初的80.3%提升至目前的85.7%。针对无人机巡检多个场景整体误报率较高的问题,我们细分缺陷形态和等级,通过研究生成式人工智能等技术,增补缺失形态的缺陷样本,实现整体误报率下降20个百分点左右。”国网江苏电力无人机巡检作业智慧管控中心主任唐一铭介绍。

2023年,国网江苏电力共完成52.34万基杆塔无人机巡检,调用人工智能算法1305.3万次,识别并处置缺陷17.44万处。

 

(武家胜 刘晨 马康)

 

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江苏苏州供电公司输电运检中心发出指令后,无人机从固定机巢飞出开展自主巡检。苏州供电公司供图

 

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