王去非、张贤明、沈斌
嘉兴市众业供电服务有限公司海盐力源分公司 浙江省海盐县 314300
摘要：近年来，随着以大数据、人工智能为代表的工业4.0的兴起，电网智能化运行成了电网企业提升运营能力的重要途径。然而，随着电网建设规模的不断扩大，设备数量日益增加、电网结构日益复杂以及员工人数的短缺，现阶段的电力企业难以保障电网检修工作的有序、高效、优质开展，电网检修向智能化迈进是迫切且必需的。本文分析了电网检修的现状，研究了面向电网检修的人工智能技术，提出了人工智能在电网检修中的应用方向，为提升电网检修智能化水平、保障电网安全运行提供了新的思路。
关键词：人工智能；电网；检修
1 电网智能化检修现状
早期的电网检修工作由于技术手段等各类软硬件条件的不足，主要以人力检修为主。经过多年的技术升级和新设备投运，电网检修中逐渐出现了无人机、机器人等智能检修设备，但这些设备存在技术要求较高、投入巨大、部分技术成熟度较低等问题，并不能满足复杂多样的电网检修工作。为此，现阶段的电网检修工作主要以传统的人工检修方式和半智能化的检修方式共存的形式存在，并且人工检修在电网检修中仍占据着主要地位。
传统的人工检修方式是由检修人员、调度员等检修过程涉及的人员借助传统通信设备通过手工方式共同完成的，由于电网检修工作涉及的检修现场自然环境复杂，检修工作量巨大等原因，人工方式成本高、花费时间长，并且检修工作开展是否顺利主要依赖于检修人员个人的技术能力素养，造成了人工检修风险度高、效率低。
目前，电网智能化检修方式不成熟的另一个重要原因就是各系统数据信息壁垒还未完全打通，数据应用困难，即使现阶段有成熟的技术也难以落实到实际的工作中去，无法有效提高电网检修工作的智能化水平。
2 面向电网检修的人工智能技术
2.1 图像识别技术
随着数码摄像与计算机视觉技术的快速发展和广泛应用，高清视频监视、红外热像、移动设备高清摄像等技术不断成熟，使得图像识别技术发展随之加快。图像识别技术是指对图像进行对象识别，从而识别各种不同模式的目标和对象。图像识别实现过程包括：图像获取；通过平滑、变换、增强、滤波等对图像预处理；抽取、选择图像特征；训练确定判决规则的分类器；在特征空间中对识别对象分类。目前，图像识别技术广泛应用于安防、交通、智能检测、金融等多个应用领域。
在电网检修工作过程中，一方面，巡检过程中人员可通过手持移动设备或智能检测设备采集可见光、红外、紫外等图像信息，这些图像具有体量大、增长速度快且价值密度低的数据特征，以人工方式筛选和判定，效率低下且准确度较低；另一方面，在被检修设备的识别确认、设备故障的诊断、操作过程的监控、人员施工的管理等过程中，传统方法是通过施工人员和现场监督人员进行人为判定，导致设备部件判定失误，操作过程步骤缺失，人员安全措施不到位等情况时有发生，严重的将危及检修人员生命安全和电网供电安全。为此，针对电网检修过程中所涉及的相关图像进行自动识别检测，提取相关的特征，对于准确把握检修设备状态缺陷，把控检修流程与人员管理具有重要的技术价值。
2.2 自然语言处理技术
自然语言处理技术是人工智能领域中的一个重要研究方向，主要目标是研究实现人与计算机之间用自然语言进行有效的通信。中文文本的识别处理流程主要包括：文本预处理，文本的分段、分句、分词、停用词过滤等；文本表示，即将文本转换为计算机可识别和处理的形式；分类器的选择、构造、训练及测试。自然语言处理技术目前已深入各行各业，例如文字检测、标牌信息识别等。
3 人工智能在电网检修中的应用
3.1 传统检修向智能化跨进
在传统的电网检修过程中，首先需要进行检修方案制定、检修工作编排；然后通过调度操作将指令下发到各个基层电力检修单位，再由各单位检修班组根据检修指令开展检修工作。针对电网检修整个过程中的检修计划编制、现场检修操作等过程中的难点，依托知识图谱、机器学习、自然语言处理、语音识别等技术，构建电网检修知识图谱。针对检修过程中的检修计划人工编制方式向自动编制跨进，计划编制人员只需审核检修计划编制的合理性，从而减少了大量检修计划编制的工作量，同时提高了检修计划编制的合理性。在检修任务实施的过程中，检修人员可通过语音交互与可穿戴设备进行人机交互。检修过程中，实现语音调取检修方案，可通过图像识别、文字识别等实现设备身份确认、铭牌识别、故障识别，对于检修人员解决不了的故障难题，可请求专家远程实时指导。智能化的现场检修辅助功能解放了检修人员双手的同时，提高了检修作业效率，提升了检修工作成效。现场检修监督人员可通过手持或可穿戴设备对检修人员和检修过程进行监督管理，例如通过图像识别检测检修人员穿戴的合规性、检修人员操作流程的合规性，监督操作步骤等，并通过移动端设备实时记录整个检修过程，提高了现场监督人员监督工作效率，避免了因疏忽而导致的安全事故发生，保障了检修人员的生命安全和减少了电网的经济损失。
3.2 智能化巡检升级
通过图像识别、自然语言处理、语音识别等技术提高现有巡检设备智能化程度，实现电网智能化巡检设备的升级优化。当前，在电力线路巡检过程中，采用了大量的无人机进行线路巡检。无人机巡检过程中所拍摄的视频或图像需要无人机操作者或其他检修人员通过肉眼进行辨别，在自然环境中无论是强光还是暗沉情况都将对人工判断造成较大的影响，从而致使巡检判断失误。变电站巡检机器人在日常的巡检过程中，需要监测设备状态、表计变化等，目前较多的变电站巡检机器人通过将图像传回指挥中心，然后由专业人员进行检测的方式开展工作，或是通过标准方位和标准图像进行图像对比的方式进行巡检异常判断，这种方式花费了大量的人力物力，取得的效果也不尽如人意。通过在现有的无人机或巡检机器人中加入图像识别、文字识别、语音识别等人工智能技术，通过远程语音指挥以及现场实时拍摄识别、设备故障识别预警、表计异常识别预警等，实现现有智能化检测的升级，减少了大量人工介入工作量，提高了巡检工作效率及工作质量。
3.3 人工智能与多技术融合应用
智能化的电网检修作业不仅是对传统检修方式的改善和对机器设备性能的升级优化，未来，在数据处理技术、5G技术、边缘计算技术、AR/VR可穿戴技术、北斗定位技术等不断发展进步的基础上，电网检修将打通电网相关数据的信息壁垒，汇集所有的电网检修以及与检修相关的数据，形成电网检修数据湖，依托知识图谱及大数据分析等技术构建一个电网检修智慧大脑与数据应用平台，实现对检修计划方案自动编制及优化，以及检修作业过程中更多的智能辅助支持。
4 结语
现阶段电网智能化检修应用还处于发展的初级阶段，人工检修方式在电网检修工作中还占有较大的比例。为提高电网检修工作的智能化程度，需要电力企业依托人工智能发展，从电网检修的各个环节入手，构建电网检修全过程智能化辅助功能，真正实现电网智能化检修的终极目标。
参考文献
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