(國(guó)網(wǎng)四川省電力公司檢修公司，四川 成都 610041)

0 引 言

近些年，隨著中國(guó)經(jīng)濟(jì)和社會(huì)的快速發(fā)展，電力需求也與日俱增，發(fā)電量和用電量都呈逐年上升趨勢(shì)。早在“十二五”期間，中國(guó)的電網(wǎng)建設(shè)規(guī)模就已躍居世界首位，到目前為止中國(guó)已經(jīng)建設(shè)成了南方、西北、華東、華中、華北和東北六大跨省區(qū)電網(wǎng)，輸電線路總長(zhǎng)度已超過(guò)了1 150 000 km。據(jù)國(guó)際咨詢機(jī)構(gòu)Global Data報(bào)告稱，到2020年，中國(guó)的輸電線路總里程將增加至1 590 000 km以上，占世界近一半的里程數(shù)，輸電線路建設(shè)的年復(fù)合增長(zhǎng)率將達(dá)到6%，高于全球3%的增速。

電網(wǎng)作為國(guó)民經(jīng)濟(jì)的重要支撐，電力線路的穩(wěn)定性和可靠性與人們的生活和生產(chǎn)活動(dòng)密切相關(guān)，若電網(wǎng)線路出現(xiàn)故障，將會(huì)給社會(huì)帶來(lái)不可低估的經(jīng)濟(jì)損失，為此電網(wǎng)巡檢工作顯得十分重要，戰(zhàn)略地位與剛性需求非常突出。

1 電網(wǎng)巡檢的歷史變遷

早期，受制于技術(shù)以及各項(xiàng)軟硬件條件不足，中國(guó)的電力巡檢主要以人力巡檢為主。經(jīng)過(guò)多年的技術(shù)演進(jìn)和設(shè)備的發(fā)展，電力巡檢方式逐漸出現(xiàn)了人力巡檢為主、載人直升機(jī)和無(wú)人機(jī)巡檢協(xié)同配合的新局面。由于載人直升機(jī)有許多局限，所以，無(wú)人機(jī)電力巡線和人力巡線的結(jié)合成為電力行業(yè)的主要趨勢(shì)[1]。

1)傳統(tǒng)人工巡檢：完全依賴純?nèi)肆ρ簿€，因自然環(huán)境復(fù)雜，導(dǎo)致此方式成本高、花費(fèi)時(shí)間長(zhǎng)，且困難大、風(fēng)險(xiǎn)高、效率較低。

傳統(tǒng)的人工巡檢主要靠巡檢人員到達(dá)巡檢位置后，通過(guò)望遠(yuǎn)鏡或手持紅外設(shè)備對(duì)塔桿進(jìn)行巡查，或者登上鐵塔使用相關(guān)儀器對(duì)絕緣子等進(jìn)行檢測(cè)。雖能第一時(shí)間發(fā)現(xiàn)隱患并進(jìn)行處理，但是由于中國(guó)地形地貌環(huán)境較為特殊，導(dǎo)致輸電線路分散、面積廣，所處地形復(fù)雜，自然環(huán)境惡劣。傳統(tǒng)人工巡線往往需翻山越嶺，效率極其低下，通常一個(gè)班組在山區(qū)一天只能巡視2座鐵塔，遇到惡劣天氣往往無(wú)法巡檢。同時(shí)，由于巡檢人員素質(zhì)參差不齊，漏檢誤檢時(shí)有發(fā)生[2]。另一方面，預(yù)計(jì)到2020年,中國(guó)輸電線路總長(zhǎng)度預(yù)計(jì)將達(dá)1 590 000 km，若以每公里人工成本2萬(wàn)元/年計(jì)算，電網(wǎng)公司每年在電力巡檢上的花費(fèi)將超過(guò)300億元，且呈連年增長(zhǎng)趨勢(shì)，成本巨大。

中國(guó)電力行業(yè)長(zhǎng)期依賴人工進(jìn)行線路巡檢的作業(yè)模式，如今無(wú)論是從生產(chǎn)效率還是成本考慮，顯然已越來(lái)越不適應(yīng)電力行業(yè)發(fā)展的需要。

2)無(wú)人機(jī)巡檢+人工處理：無(wú)人機(jī)巡線代替人力完成影像的采集，解放前端人力成本，不過(guò)影像的處理仍需人工檢查，枯燥繁瑣，且易遺漏。

無(wú)人機(jī)是無(wú)人駕駛飛機(jī)(unmanned aerial vehicle，UAV)的簡(jiǎn)稱，是利用無(wú)線電遙控設(shè)備和自備的程序控制裝置的不載人飛機(jī)。從某種角度來(lái)看，無(wú)人機(jī)可以在無(wú)人駕駛的條件下完成復(fù)雜空中飛行任務(wù)和各種負(fù)載任務(wù)。下面文中無(wú)人機(jī)是指可搭載相關(guān)設(shè)備，用于電力巡檢的無(wú)人機(jī)。

節(jié)省人工成本、提供安全系數(shù)和效率，是無(wú)人機(jī)巡線將逐步代替人工的必然邏輯。相比傳統(tǒng)的人工巡檢方式，它可以在作業(yè)難度較大的崇山峻林和江河湖泊之間輕松作業(yè)，不僅更加高效且更加安全。在作業(yè)精度上，也逐漸實(shí)現(xiàn)了跟專業(yè)攝像機(jī)相當(dāng)?shù)木刃Ч切┯萌斯ず茈y發(fā)現(xiàn)的線路受損部分，通過(guò)無(wú)人機(jī)空中巡視，可以清楚地進(jìn)行研判[3]。

經(jīng)過(guò)幾年的探索，無(wú)人機(jī)已經(jīng)在電力巡檢、故障處置以及電網(wǎng)建設(shè)放線等領(lǐng)域發(fā)揮越來(lái)越重要的作用。目前，市場(chǎng)正處于人工巡檢向無(wú)人機(jī)巡檢的過(guò)渡期，國(guó)家電網(wǎng)公司、南方電網(wǎng)公司已基本完成對(duì)無(wú)人機(jī)電力巡檢的前期試點(diǎn)及經(jīng)驗(yàn)總結(jié)工作，無(wú)人機(jī)電力巡檢進(jìn)入推廣階段，市場(chǎng)規(guī)模潛力巨大。以南方電網(wǎng)為例，計(jì)劃到2020年，基本實(shí)現(xiàn)“機(jī)巡為主+人巡為輔”的協(xié)同巡檢目標(biāo)，無(wú)人機(jī)的市場(chǎng)占有率將達(dá)到70%。

2 國(guó)家戰(zhàn)略導(dǎo)向下的產(chǎn)業(yè)升級(jí)

雖然無(wú)人機(jī)巡檢已顯著提升生產(chǎn)效率，但仍存在因人工檢查不當(dāng)造成的問(wèn)題遺漏。隨著人工智能(artificial intelligence，簡(jiǎn)稱AI)技術(shù)的不斷成熟，用人工智能技術(shù)來(lái)解決無(wú)人機(jī)電網(wǎng)巡檢目前的痛點(diǎn)，進(jìn)行產(chǎn)業(yè)再升級(jí)，已成為目前業(yè)界一致的看法。

2.1 人工智能帶來(lái)的熱潮

隨著新一輪科技革命進(jìn)程加快，人工智能正在全球范圍內(nèi)加速興起，中國(guó)也越來(lái)越重視人工智能所帶來(lái)的影響和變化，從國(guó)家頂層設(shè)計(jì)方面制定了一系列政策。2017年3月，在十二屆全國(guó)人大五次會(huì)議的政府工作報(bào)告中，“人工智能”首次被寫入政府工作報(bào)告。2017年7月國(guó)務(wù)院發(fā)布了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，將人工智能提升為國(guó)家戰(zhàn)略高度，并為我國(guó)發(fā)展人工智能技術(shù)和應(yīng)用指明了方向。2017年10月，人工智能進(jìn)入十九大報(bào)告，將推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，人工智能時(shí)代已然來(lái)臨。

人工智能技術(shù)是在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、超級(jí)計(jì)算等新技術(shù)以及經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展強(qiáng)烈需求的共同驅(qū)動(dòng)下發(fā)展演進(jìn)的，它作為一項(xiàng)基礎(chǔ)技術(shù)，能夠滲透至各行各業(yè)，并助力傳統(tǒng)行業(yè)實(shí)現(xiàn)跨越式升級(jí)，提升行業(yè)效率，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)各領(lǐng)域從數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化向智能化加速躍升。人工智能正在逐步成為掀起互聯(lián)網(wǎng)顛覆性浪潮的新引擎。

2.2 AI賦能電網(wǎng)智能巡檢

當(dāng)前采用無(wú)人機(jī)對(duì)電網(wǎng)線路進(jìn)行巡檢雖然已經(jīng)在電網(wǎng)系統(tǒng)內(nèi)部快速落地與推廣，但是在精細(xì)化巡檢中，由于目前由無(wú)人機(jī)巡檢電網(wǎng)線路采集的影像，仍然依賴人工對(duì)影像進(jìn)行查看，操作人員需要不斷放大縮小觀察各重點(diǎn)部位細(xì)節(jié)，才能識(shí)別出其中的故障和隱患；此外，巡檢采集的影像總量巨大，人工檢查枯燥繁瑣且很難保證故障隱患的全面、及時(shí)發(fā)現(xiàn)。

隨著人工智能技術(shù)的成熟，通過(guò)AI來(lái)解決目前電力巡檢生產(chǎn)階段的痛點(diǎn)，已經(jīng)成為行業(yè)的共識(shí)。對(duì)無(wú)人機(jī)巡線影像數(shù)據(jù)進(jìn)行AI處理，可以完全消除人為干擾因素，達(dá)到全流程自動(dòng)化，極大提升巡檢效率，降低運(yùn)維成本。

3 無(wú)人機(jī)巡檢+AI智能處理方案

這里創(chuàng)新性的提出了“無(wú)人機(jī)巡檢+AI智能處理”方案，通過(guò)人工智能可以讓電力巡檢變成一件簡(jiǎn)單化、標(biāo)準(zhǔn)化、智能化的事情，重塑生產(chǎn)效率。

1)簡(jiǎn)單化的工作：巡線工人動(dòng)動(dòng)手指即可完成，輕松成為可能。

圖1 無(wú)人機(jī)巡檢+AI智能處理方案

圖2 人工智能處理平臺(tái)技術(shù)架構(gòu)

2)標(biāo)準(zhǔn)化的巡檢流程：剔除人為干擾因素，讓一切有章可循。

3)智能化的一鍵檢測(cè)：檢測(cè)報(bào)告自動(dòng)生成，極大提升效率。

3.1 總體方案簡(jiǎn)介

基于大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能基礎(chǔ)技術(shù)，結(jié)合無(wú)人機(jī)線路巡檢的實(shí)際業(yè)務(wù)需求，構(gòu)建無(wú)人機(jī)線路巡查的人工智能分析技術(shù)服務(wù)：識(shí)別無(wú)人機(jī)線路巡查中的故障發(fā)生點(diǎn)，對(duì)判明的故障點(diǎn)進(jìn)行明確的標(biāo)記與類別提示，便于檢查人員快速判別。通過(guò)人工智能的識(shí)別，大幅降低人工檢視分析的工作量，并提升故障點(diǎn)的檢出率，減少人員因素導(dǎo)致的漏檢發(fā)生。該無(wú)人機(jī)巡檢+AI智能處理方案主要由以下幾個(gè)功能模塊組成，見(jiàn)圖1所示。

1)數(shù)據(jù)采集：利用無(wú)人機(jī)飛巡執(zhí)行數(shù)據(jù)采集任務(wù)，并通過(guò)地面控制平臺(tái)將數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)回傳。2)大數(shù)據(jù)分析：對(duì)采集到的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注、分類、清洗，并進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析。3)人工智能平臺(tái)處理：通過(guò)深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)建模，對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行智能化、自動(dòng)化的處理，一鍵生成報(bào)告。其中人工智能處理平臺(tái)是整個(gè)方案的核心部分(見(jiàn)圖2)。

如圖2所示，人工智能處理平臺(tái)的技術(shù)架構(gòu)主要由以下幾方面組成：

1)計(jì)算平臺(tái)(GPU服務(wù)器集群)

GPU(graphic processing unit)中文名為圖形處理器，它擁有超高的運(yùn)算速度。GPU擅長(zhǎng)于圖像處理，主要應(yīng)用于圖像、視頻游戲等領(lǐng)域。

2)計(jì)算框架

如可采用Google的開(kāi)源框架Tensorflow，它是谷歌進(jìn)行研發(fā)的第二代人工智能學(xué)習(xí)系統(tǒng)，其命名來(lái)源于本身的運(yùn)行原理。Tensor(張量)意味著N維數(shù)組，F(xiàn)low(流)意味著基于數(shù)據(jù)流圖的計(jì)算，TensorFlow為張量從流圖的一端流動(dòng)到另一端計(jì)算過(guò)程。TensorFlow是將復(fù)雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)傳輸至人工智能神經(jīng)網(wǎng)中進(jìn)行分析和處理過(guò)程的系統(tǒng)。

3)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

為了實(shí)現(xiàn)整個(gè)系統(tǒng)，對(duì)數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)標(biāo)注的xml文檔進(jìn)行了處理，形成了特定的TFrecord格式的數(shù)據(jù)，從而可以更好的與Tensorflow框架進(jìn)行數(shù)據(jù)的傳入傳出。

4)算法設(shè)計(jì)

通過(guò)設(shè)計(jì)專有的故障識(shí)別算法，從而實(shí)現(xiàn)整個(gè)目標(biāo)識(shí)別的模塊。

5)業(yè)務(wù)功能

主要是指輸電線路巡線過(guò)程中的相關(guān)應(yīng)用場(chǎng)景，如絕緣子破損故障，防震錘脫落及移位故障，輸電線路間隔棒脫落故障等，并且可根據(jù)業(yè)務(wù)需求方便地進(jìn)行拓展。

3.2 方案的創(chuàng)新性

無(wú)人機(jī)巡檢+AI智能處理方案為全自動(dòng)化的解決方案，從前端的無(wú)人機(jī)飛巡到后端的AI識(shí)別，提供一站式的服務(wù)。此方案在業(yè)界具備一定的創(chuàng)新性：首先是理念創(chuàng)新，將人工智能技術(shù)與電力巡線業(yè)務(wù)進(jìn)行結(jié)合，通過(guò)AI賦能傳統(tǒng)行業(yè)，提升產(chǎn)業(yè)新動(dòng)能；其次是技術(shù)創(chuàng)新，將遷移學(xué)習(xí)引入算法框架以及目標(biāo)識(shí)別框架進(jìn)行故障判斷，提升準(zhǔn)確率，并且通過(guò)不斷的落地實(shí)施，通過(guò)飛巡圖像數(shù)據(jù)的積累，經(jīng)過(guò)清洗與處理，形成有效數(shù)據(jù)資產(chǎn)。

遷移學(xué)習(xí)(transfer learning) 顧名思義就是把已學(xué)訓(xùn)練好的模型參數(shù)遷移到新的模型來(lái)幫助新模型訓(xùn)練?？紤]到大部分?jǐn)?shù)據(jù)或任務(wù)是存在相關(guān)性的，所以通過(guò)遷移學(xué)習(xí)可以將已經(jīng)學(xué)到的模型參數(shù)(也可理解為模型學(xué)到的知識(shí))通過(guò)某種方式來(lái)分享給新模型，從而加快并優(yōu)化模型的學(xué)習(xí)效率，不用像大多數(shù)網(wǎng)絡(luò)那樣從零學(xué)習(xí)(starting from scratch，tabula rasa)。

在無(wú)人機(jī)電網(wǎng)巡線領(lǐng)域，可充分利用其他領(lǐng)域積累的海量數(shù)據(jù)和已經(jīng)建好的模型，降低前期工作量及難度。首先通過(guò)海量源數(shù)據(jù)(如通信鐵塔的防震錘圖片)進(jìn)行AI建模，利用faster rcnn網(wǎng)絡(luò)生成原始數(shù)據(jù)模型；其次結(jié)合電網(wǎng)防震錘特征，通過(guò)遷移學(xué)習(xí)算法等進(jìn)行模型遷移，生成目標(biāo)數(shù)據(jù)模型；最終通過(guò)目標(biāo)數(shù)據(jù)模型對(duì)待檢測(cè)電網(wǎng)防震錘圖片進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別和檢測(cè)(見(jiàn)圖3)。

圖3 遷移學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用流程

最后是產(chǎn)品創(chuàng)新，針對(duì)目前需要人工檢索圖像的弊端，創(chuàng)新性地提出一鍵輸入及檢測(cè)服務(wù)，大大提高檢測(cè)效率。通過(guò)AI智能處理賦能無(wú)人機(jī)巡檢，也從各個(gè)方面極大地提升了電網(wǎng)客戶的體驗(yàn)，產(chǎn)生很大的價(jià)值。所提方案的具體優(yōu)勢(shì)見(jiàn)表1所示。

表1 方案的優(yōu)勢(shì)體現(xiàn)

3.3 方案的應(yīng)用情況

前期應(yīng)用該方案面向試點(diǎn)線路完成了基于玻璃絕緣子及銷釘?shù)闹悄茏R(shí)別研究，通過(guò)對(duì)兩條典型線路的絕緣子缺失故障的分析，在絕緣子識(shí)別方面已經(jīng)達(dá)到了召回率99.3%,準(zhǔn)確率97.6%的結(jié)果，在絕緣子缺陷識(shí)別已經(jīng)達(dá)到了召回率99%，準(zhǔn)確率93%的結(jié)果。具體識(shí)別效果如圖4所示。

圖4 玻璃絕緣子識(shí)別效果(上方為原圖，下方為識(shí)別結(jié)果圖)

在銷釘識(shí)別方面(目標(biāo)圖片切片后)已經(jīng)達(dá)到了召回率95%，準(zhǔn)確率81%的結(jié)果，在銷釘缺失識(shí)別(目標(biāo)圖片切片后)已經(jīng)達(dá)到了召回率91%，準(zhǔn)確率73%的結(jié)果。具體識(shí)別效果如圖5所示。

圖5 銷釘識(shí)別效果(上方為原圖，下方為識(shí)別結(jié)果圖)

4 結(jié) 語(yǔ)

《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》將人工智能提升到國(guó)家戰(zhàn)略層面，電網(wǎng)行業(yè)也積極響應(yīng)國(guó)家號(hào)召啟動(dòng)了基于人工智能的一系列專項(xiàng)規(guī)劃，AI賦能無(wú)人機(jī)電力巡檢正是其中最重要的一環(huán)，它是人工智能與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的深度融合，是電網(wǎng)行業(yè)成像技術(shù)全面化、影像處理機(jī)器化、機(jī)器巡檢自主化和運(yùn)檢工作智能化的基礎(chǔ)，更是落實(shí)國(guó)家供給側(cè)改革的重要舉措。

相信在不久的將來(lái)，人工智能技術(shù)將深入到電網(wǎng)行業(yè)的各個(gè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)，降本增效，助推企業(yè)升級(jí)轉(zhuǎn)型，為國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供更強(qiáng)動(dòng)力。