“告警!2號(hào)變電站高壓斷路器發(fā)現(xiàn)異物!”隨著監(jiān)控大屏上發(fā)出緊急告警聲，某供電局運(yùn)維站監(jiān)控室內(nèi)，運(yùn)維人員迅速獲取了現(xiàn)場部署的智能攝像機(jī)推送的視頻信息，并通知最近的巡檢人員前往排查。

　　也許，在很多人看來這一設(shè)備運(yùn)維管理流程再正常不過，但卻對(duì)電力人運(yùn)檢工作帶來極大的改觀。這意味著他們?cè)僖膊挥门軘嗤热ミM(jìn)行電網(wǎng)的運(yùn)行維護(hù)，而是以主動(dòng)感知徹底改變了運(yùn)檢模式、提升了效率。

　　目前，將人工智能技術(shù)運(yùn)用在電網(wǎng)運(yùn)檢管控已在快速探索和實(shí)踐中，無論是利用無人機(jī)、巡檢機(jī)器人、智能攝像機(jī)，亦或物聯(lián)網(wǎng)、智能分析決策平臺(tái)等，均顯著實(shí)現(xiàn)了電網(wǎng)運(yùn)檢模式的革新。

　　而且，在新冠肺炎疫情爆發(fā)的當(dāng)下，從“人巡”到“智巡”，擁抱人工智能的電網(wǎng)運(yùn)檢更顯得十分必要?？梢韵胂?，利用智能運(yùn)檢系統(tǒng)，無需進(jìn)行大量人力投入，便可輕松實(shí)現(xiàn)對(duì)電網(wǎng)設(shè)備狀態(tài)、人員行為、區(qū)域安全等全場景智能化監(jiān)控，從而極大地提高工作效率。疫情要求規(guī)避人群集中風(fēng)險(xiǎn)，智能巡檢可以確保巡視不停、保障不停。

　　AI使能電力運(yùn)檢勢在必行

　　事實(shí)上，利用人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等新技術(shù)改變業(yè)務(wù)模式、降低運(yùn)營風(fēng)險(xiǎn)和管理成本、推進(jìn)科學(xué)決策已在各行各業(yè)普遍展開，并取得顯著成效。工業(yè)生產(chǎn)模式也正發(fā)生重大變革，新技術(shù)相繼提出并實(shí)踐。

　　不過，人工智能在電網(wǎng)系統(tǒng)中的應(yīng)用和發(fā)展還處于初級(jí)階段，但更為急迫，尤其對(duì)于變電運(yùn)檢來說。至于說為什么?那就不得不提到目前變電站運(yùn)檢與視頻監(jiān)控存在的普遍不足。

　　當(dāng)前，變電站和變電運(yùn)檢模式普遍滯后于技術(shù)發(fā)展。變電設(shè)備運(yùn)維、檢修日常工作仍沿襲早期傳統(tǒng)，大量工作采用人工就地操作、手動(dòng)抄錄、現(xiàn)場頻繁往返等形式，工作效率不佳，且常有漏報(bào)誤報(bào)的安全風(fēng)險(xiǎn)。

　　此外，應(yīng)變電站無人值守和安全生產(chǎn)運(yùn)行的需求而產(chǎn)生的電力遙視系統(tǒng)如安防視頻監(jiān)控解決方案，雖彌補(bǔ)了SCADA系統(tǒng)在監(jiān)控方面的一些盲點(diǎn)，但缺乏針對(duì)電力自身行業(yè)需求的特性。這包括：無法自主地感知設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)和監(jiān)視站內(nèi)人員作業(yè)行為，無法自主識(shí)別和提取海量視頻數(shù)據(jù)中的價(jià)值信息等。并且，傳統(tǒng)上多路視頻數(shù)據(jù)大多選擇實(shí)時(shí)上傳監(jiān)控中心，這顯然占用了大量傳輸網(wǎng)絡(luò)帶寬資源，對(duì)視頻數(shù)據(jù)全量存儲(chǔ)也浪費(fèi)了大量IT資源。

　　擁抱人工智能技術(shù)，如何找到行之有效的方法改變這一現(xiàn)狀?

　　亞聯(lián)發(fā)展攜手華為推動(dòng)智能運(yùn)檢新模式

　　亞聯(lián)發(fā)展聯(lián)合華為基于Atlas人工智能計(jì)算平臺(tái)推出了變電站智能運(yùn)檢解決方案，這一方案將傳統(tǒng)的人工監(jiān)測變成機(jī)器自動(dòng)識(shí)別，解放了電網(wǎng)運(yùn)檢人力，提高了運(yùn)維效率，有效地保障了電網(wǎng)的安全、穩(wěn)定運(yùn)行。

　　事實(shí)上，上文所提及的某供電局的智能化監(jiān)控案例正是基于這一方案進(jìn)行的應(yīng)用實(shí)踐，顯然其已經(jīng)嘗到擁抱AI的甜頭，這對(duì)于廣大的電網(wǎng)系統(tǒng)來說更應(yīng)該得到普及。針對(duì)電網(wǎng)自身業(yè)務(wù)需求，基于電網(wǎng)的業(yè)務(wù)規(guī)范邏輯，利用計(jì)算機(jī)視覺和圖像識(shí)別技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)電力設(shè)備狀態(tài)、人員行為、生產(chǎn)安全的全方位監(jiān)測所發(fā)揮的價(jià)值潛力巨大。

　　那么，亞聯(lián)發(fā)展變電站智能運(yùn)檢解決方案到底是如何實(shí)現(xiàn)從人工運(yùn)檢到智能運(yùn)檢的?

　　從系統(tǒng)架構(gòu)不難看出：在中心側(cè)，通過部署華為Atlas800訓(xùn)練一體機(jī)完成視頻樣本數(shù)據(jù)的目標(biāo)標(biāo)注，統(tǒng)一進(jìn)行圖像識(shí)別算法模型訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)、部署和管理，并基于Atlas800+Atlas300上部署的算法模型對(duì)上傳中心側(cè)的視頻圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)或離線推理解析。Atlas人工智能計(jì)算平臺(tái)是華為基于昇騰系列AI處理器，打造的面向“端、邊、云”的全場景AI基礎(chǔ)設(shè)施方案，并且具備超強(qiáng)的算力。以Atlas 300舉例，能夠?qū)崿F(xiàn)單卡64T FLOPS INT8的超強(qiáng)算力，從而提供業(yè)界領(lǐng)先的性能與能效比，為深度學(xué)習(xí)和推理提供支撐。Atlas 800 AI服務(wù)器支持多個(gè)Atlas 300 AI加速卡或板載加速模塊，適應(yīng)各種視頻圖像分析場景。主要應(yīng)用于視頻分析、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練等推理、訓(xùn)練場景中。

　　在邊緣側(cè)，按需部署AI推理計(jì)算設(shè)備，按變電站場景需求個(gè)性化部署算法模型，對(duì)接入多種視頻圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，監(jiān)視變電站內(nèi)設(shè)備狀態(tài)、人員作業(yè)、生產(chǎn)安全等情況，及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常情況進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，實(shí)現(xiàn)24小時(shí)實(shí)時(shí)智能視覺主動(dòng)監(jiān)控。

　　進(jìn)一步說，通過AI能力的加持，智能運(yùn)檢解決方案一方面利用深度學(xué)習(xí)框架和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)豐富電網(wǎng)業(yè)務(wù)視頻樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別算法模型訓(xùn)練和優(yōu)化，另一方面配合邊緣計(jì)算和華為昇騰AI計(jì)算平臺(tái)能夠?qū)崿F(xiàn)高效精準(zhǔn)研判。同時(shí)基于優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)，實(shí)現(xiàn)對(duì)海量視頻圖像數(shù)據(jù)以及解析后的圖像結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的全生命周期管理。

　　并且，新的智能運(yùn)檢方案并不是意味著將變電站原有視頻監(jiān)控系統(tǒng)推倒重來，而是能夠充分利用原有視頻監(jiān)控系統(tǒng)，通過植入AI能力，變被動(dòng)監(jiān)控為主動(dòng)監(jiān)控。同時(shí)，采用邊緣計(jì)算技術(shù)，還有效解決了海量視頻數(shù)據(jù)傳輸帶寬瓶頸的問題。

　　總之來說，亞聯(lián)發(fā)展與華為聯(lián)合推出的智能運(yùn)檢解決方案緊密結(jié)合電網(wǎng)業(yè)務(wù)場景需求，提供了事前解析積累、事中實(shí)時(shí)追蹤、事后線索提取等專業(yè)場景化的應(yīng)用功能，最大化發(fā)揮了視頻圖像信息在電力業(yè)務(wù)中的應(yīng)用價(jià)值。從而大幅減少了電網(wǎng)系統(tǒng)人力物力和IT資源的投入，實(shí)現(xiàn)變電站的無人化巡視、無人化操作及智能安防。

　　AI嘗鮮智能運(yùn)檢，迎接新時(shí)代

　　目前，這一智能運(yùn)檢解決方案已在多個(gè)省市的供電局變電站項(xiàng)目得到應(yīng)用。例如在開文講到的某供電局變電站項(xiàng)目中，系統(tǒng)上線之前，人工兩天一巡，系統(tǒng)上線之后，實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)在線智能分析和告警，提高了巡視效率。有些供電局變電站，通過上線視頻智能分析系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了近100路視頻的實(shí)時(shí)智能自主解析，以及設(shè)備狀態(tài)和人員行為等16種算法模型的智能識(shí)別功能，節(jié)省了人力和物力。

　　此外，一系列試點(diǎn)實(shí)施項(xiàng)目已經(jīng)上線或測試運(yùn)行。毫無疑問，隨著電網(wǎng)規(guī)模的不斷增長，依靠人力為主的傳統(tǒng)運(yùn)維檢修模式已經(jīng)面臨瓶頸。用人工智能等新技術(shù)能夠明顯提升運(yùn)檢智能化水平，這也是提升電網(wǎng)安全穩(wěn)定運(yùn)行的有效手段。

　　從人眼判圖到機(jī)器識(shí)圖，從被動(dòng)搶修到主動(dòng)運(yùn)維，從人工驅(qū)動(dòng)到智能驅(qū)動(dòng)，轉(zhuǎn)變電網(wǎng)運(yùn)檢方式，擁抱AI的智能運(yùn)檢讓電力能源的明天更美好!