舊有努力“差點勁”,AI推動電力運檢智能化再升級
丘陵山間,茂林深處,激流河谷……無論是悶熱異常還是狂風大雨,只要有輸電鐵塔或電力基站的地方,常常能看到幾個電力運檢工人連走帶爬趕來巡視。
有業(yè)內人士統(tǒng)計過,一名普通線路工人三十年巡線所走過的山路可繞赤道1周。
經濟的發(fā)展推動輸電線路密度快速上升,隨之而來的是電力運檢任務不斷加重。點多面廣的設備布局下,電力運檢工人的巡查線路覆蓋著許多常人不會到達的區(qū)域,在過去數十年中,除了跋山涉水,登高、野外作業(yè)等帶來的人身安全風險更成為痛點。
現在,變化正在發(fā)生。
新基建浪潮下,電力作為重要的基礎設施升級對象正在加速落地人工智能、物聯網等前沿技術,圍繞電力運檢的去人工、智能化解決方案不斷涌現和落地。
這其中,在華為推動的昇騰AI計算生態(tài)下,來自山東的智洋創(chuàng)新打造了一個基于物聯網和人工智能的智能運檢技術方案,已經成為業(yè)界典型案例,助力電力運檢形成全新的模式。
舊有努力“差點勁”,AI推動電力運檢智能化再升級
一方面因為運檢任務越來越重而工人無法等比例增加,另一方面因為“斷電”造成的后果越來越無法承受,傳統(tǒng)電力企業(yè)聯合外部技術服務伙伴在運檢這件事上已經有過許多積極探索,與其他傳統(tǒng)領域不一樣,這里并不是一個全然沒有數字化、智能化底子的場景。
但是,過去的探索,始終沒有實現對傳統(tǒng)運檢的完全替代,自身也有許多不足。
例如,監(jiān)測設備智能算力弱,需要持續(xù)回傳拍攝數據到后臺由人工處理,智能效果不佳、帶寬資源跟不上;在塔桿供電依賴太陽能的情況下,設備本身電能消耗卻嚴重、斷線率高;無法實現7*24小時拍攝,間隔過長可能遺漏現場問題等等。
憑借底層化的AI能力,智洋創(chuàng)新的智能運檢技術方案完成了電力運檢的再升級。該方案將Atlas 200 AI加速模塊內置到監(jiān)拍裝置上,具備三大優(yōu)勢:
能力方面,大幅度提升了前端監(jiān)測設備的智能水平,實現實時在線監(jiān)測分析,與人工相比減少了監(jiān)視的漏報與誤報;
部署方面,在高智能水平的情況下實現了較低的功耗,適配普遍依賴太陽能的電力系統(tǒng)檢測設備,達到監(jiān)測不間斷的成效;
經濟性方面,在發(fā)現問題時才進行上報,底層化、獨立化的邊緣計算能力降低了對公網流量、云端存儲與計算資源的占用,優(yōu)化了整體系統(tǒng)成本。
線路與鐵塔場景下,智洋創(chuàng)新這套技術方案可以對采集的圖片進行智能分析,及時、準確發(fā)現隱患。較為典型的,如識別出吊車、挖掘機、水泥泵車、推土機等大型施工機械帶來的隱患:
站所場景內,其終端集成了設備大類、環(huán)境大類、人員大類等十余種算法模型,對安全帽佩戴、人員姿態(tài)、表計讀數、開關分合、地面積水、煙霧明火等都可以進行精準識別:
總體上,這套方案實現了對幾乎所有依靠視覺影像的電力運檢業(yè)務邏輯的自動化執(zhí)行,運檢工人“跑斷腿”、“高風險”等痛點被極大程度解決,而遠程瀏覽、直接針對問題派出人力的做法,也讓運檢工作效率得到顯著提升,人力需求大幅減少。

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