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“算法模型是实现输变电智能巡检、管控的基础。样本越多、样本数据越多,算法模型越智能,对隐患、缺陷的判别越准确。”国网安徽电力信息通信公司技术专责吴跃说。
随着智能电网建设的不断深入,国网安徽电力近年来先后在±1100千伏古泉站、1000千伏芜湖站等8座特高压站以及6个特高压密集通道部署了1万余套微拍装置、2万余个高清摄像头以及123台巡检机器人、386架无人机,建设了8个变电在线智能巡检系统、1个省级输电全景智慧管控平台。这些系统和平台每天平均收纳近百万张图片样本。
过去,这些图片样本需要通过外接设备导入人工智能训练平台,由专业的算法工程师手动将拍到隐患、缺陷的图片样本挑拣出来,利用人工智能训练模块对算法模型进行训练后,再用离线方式把算法模型部署回原来的系统或平台。随着样本采集点的增加,样本数量越来越多,管理难度越来越大,这样的导入训练流程越来越耗时费力。
2020年10月份,国网安徽电力联合安徽南瑞继远电网等单位共同研发的输变电设备智能服务中心系统上线运行。经过4个多月的测试和优化,目前,该系统已具备样本自动采集上传、样本自动训练、模型自动部署功能。
“打个比方说,输变电设备智能服务中心系统就像一个学校,人工智能训练模块就是老师,图片数据样本就是课本,算法模型就是学生。这个过程就相当于,老师用课本给学生们授课,学生能力提升后再自动回到工作岗位上。”安徽南瑞继远电网输变电设备智能服务中心系统研发负责人黄文礼说。
目前,输变电设备智能服务中心系统中已存储了1000多万张图片样本,数量还在以每天数十万张的速度增加。算法模型经过海量样本数据的训练后,迭代更新的速度加快,在被重新部署回输电全景智慧管控平台和变电在线智能巡检系统后,具备了更高的识别率。
“在输变电设备智能服务中心系统投运后,输电全景智慧管控平台对缺陷隐患的识别准确率提升了10.8个百分点,目前已达到87.3%。”黄文礼说,“输变电设备智能服务中心系统能支撑输电、变电场景中的日常巡检、自动巡检、主动判别等应用,解决了过去样本管理不精细、模型迭代较慢、算法效果无法评价等一系列难题。”
3月8日,输电全景智慧管控平台发出±800千伏灵绍线2236号铁塔处烟雾告警。安徽电力检修公司员工郭可贵等人立刻赶到现场,发现是有人乱扔的烟头引发小片荒草燃烧。输电运检人员立即清理了现场。郭可贵说:“以前这样的缺陷隐患得经人工巡检后才会发现,现在系统能有这么高的辨识度,我们的工作负担又减轻了不少。”
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4月11日上午,国网冀北电力全面启动极端天气防范应对工作,万余名干部职工到岗到位,迅速进入Ⅲ级应急响应状态,全力确保电网安全稳定运行。目前,国网冀北电力已集结主网应急抢修队伍55支、配网抢修队伍497支、应急救援基干分队56支,应急抢修人员5256人全员待命。同时,76台发电车、520台发电机、257
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四月伊始,春回大地,内蒙古电网新能源发电迎来开门红。继全网新能源单月发电量2024年11月首次突破百亿千瓦时后,已连续5个月保持超百亿千瓦时纪录,每月新能源发电量占比均超过30%。3月份全网新能源发电量134亿千瓦时,同比增长38%,发电量占比达到39.55%,创历史新高。近年来,内蒙古电力集团内蒙古
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