从“人巡”到“智巡” 拥抱AI的电网运检是什么样？

拥抱AI的电网运检通过智能设备、物联网、AI计算平台等技术实现从人工巡检到智能化主动监控的转变，显著提升效率、降低成本并保障安全，推动电网运检向无人化、精准化和全场景智能化发展。具体表现如下：

一、从“人巡”到“智巡”的核心变革

传统电网运检依赖人工现场操作，存在效率低、漏报误报风险高、人力成本高等问题。例如，变电站设备巡检需人工就地操作、手动抄录数据，且传统视频监控系统仅能实时上传视频流，占用大量网络带宽和存储资源，却无法自主分析设备状态或人员行为。AI技术的引入彻底改变了这一模式：通过无人机、巡检机器人、智能摄像机等设备，结合物联网和智能分析平台，实现电网设备状态、人员行为、区域安全的全场景智能化监控。例如，某供电局利用智能摄像机实时推送高压断路器异物告警，运维人员无需现场巡查即可快速定位问题，巡检效率从“两天一巡”提升至实时在线分析。

图：传统运检模式（左）与智能运检模式（右）对比，AI技术使监控从被动转为主动二、AI赋能电网运检的关键技术1. 智能设备与边缘计算

• 智能摄像机、无人机、巡检机器人：替代人工完成设备外观检查、温度测量等任务，并通过AI算法实时识别异常（如设备发热、异物入侵）。
• 边缘计算：在变电站本地部署AI推理设备，对视频图像进行实时分析，避免海量数据上传导致的带宽瓶颈。例如，边缘侧设备可24小时监测设备状态，发现异常立即预警。

2. AI计算平台与算法模型

• 华为Atlas人工智能计算平台：提供超强算力支持（如Atlas 300单卡64T FLOPS INT8算力），用于训练和部署图像识别模型。
• 深度学习框架：通过标注电网业务视频样本数据，训练针对设备缺陷、人员违规行为等的识别模型，并持续优化精度。
• 全生命周期数据管理：对海量视频图像数据及解析后的结构化数据进行存储、分析和追溯，为运维决策提供依据。

3. 系统架构创新

• 中心侧：部署Atlas 800训练一体机，完成模型训练、调优和管理，并对上传数据实时或离线推理。
• 边缘侧：按需部署AI推理设备，个性化适配变电站场景，实现本地化实时分析。
• 兼容性：充分利用原有视频监控系统，通过植入AI能力升级为“主动监控”，避免资源浪费。

图：亚联发展与华为联合推出的智能运检解决方案架构，实现中心侧与边缘侧协同工作三、AI运检的实际应用价值1. 效率提升与成本降低

• 实时监控与预警：某供电局上线智能系统后，实现近100路视频实时解析，支持16种算法模型（如设备状态、人员行为识别），节省人力投入50%以上。
• 减少现场巡查：传统“两天一巡”变为实时分析，故障响应时间从小时级缩短至分钟级。

2. 安全风险防控

• 主动运维：通过AI识别设备缺陷（如断路器异物、绝缘子裂纹）和人员违规操作（如未戴安全帽、误入危险区域），提前干预避免事故。
• 疫情期间的非接触式运维：智能巡检减少人员聚集，确保电网巡视与保障不停摆。

3. 推动无人化与智能化

• 变电站无人化巡视：AI系统替代人工完成巡检任务，结合机器人自动操作，实现“无人值守”。
• 智能安防：通过行为分析算法，实时监测区域安全，防范外力破坏或非法入侵。

四、典型案例与未来展望

• 某供电局实践：系统上线后，高压断路器异物告警响应时间从人工巡查的2小时缩短至10分钟，且误报率降低80%。
• 多省市推广：该解决方案已在多个供电局变电站落地，支持100路以上视频实时分析，算法模型准确率超95%。
• 行业趋势：随着电网规模扩大，传统人力运维模式已达瓶颈。AI技术将进一步融合大数据、物联网，实现运检从“人工驱动”到“智能驱动”的全面转型。

结语：从“人巡”到“智巡”，AI技术正在重塑电网运检模式。通过智能设备、边缘计算与AI平台的协同，电网运维实现了从被动抢修到主动预防、从人工巡检到无人化操作的跨越。这一变革不仅提升了效率与安全性，更为电力行业应对未来挑战（如新能源并网、极端天气）提供了关键技术支撑，助力构建更智能、更可靠的能源体系。

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