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新能源及节能技术

需求背景

随着我国经济的快速发展以及城市规模的不断扩大，居民用电和商业用电需求与日俱增。在巨大用电量需求下，输电网络规模不断扩大，与此同时给输电网的检修和维护带来巨大工作量和挑战。目前，我国长距离输电主要采用的是高压、超高压架空电力线路。输电线路杆塔及其上面各部分电气元件由于长期暴露在外界环境中，容易受到材料老化、雷击、污秽以及其它因素侵扰，从而导致输电线路发生故障。因此，定期对输电线路上的各种设备进行巡检对于保证电力系统的安全、可靠运行具有重要意义。

传统输电线路巡检中，相关人员往往通过爬塔或是利用望远镜等方式对输电线路上的电力设备进行检查。该方式不仅巡检效率低，而且存在人身安全隐患以及存在巡检“盲区”等缺陷。近年来，无人机以其机动性好、响应速度快、成本低以及零伤亡等优势，广泛应用于地质勘测、气象探测、灾害监测以及消防救援等领域。利用无人机进行高压输电线路巡检是目前一个研究热点和方向。相比于传统巡检方式，无人机巡检不仅可以节约时间、提高效率，而且可以极大减少巡检工作中人力和物力的投入。然而，由于无人机采集数据众多，其故障检测精度和速度严重依赖于检测人员的经验和精神状态，给检测人员带来巨大工作负担，耗费大量人力资源。

随着计算机水平的高速发展，人工智能成为当前炙手可热的新兴方向， 全球范围内越来越多的国家与机构组织开始聚焦人工智能技术的创新以及在各行各 业的应用。中华人民共和国于2016年发布了《“十三五”国家科技创新规划》，将人工智能技术作为推动我国新一代信息技术发展的重点方向，并形成了相关指导意见。 随着《新一代人工智能发展规划》的正式发布，我国人工智能创新发展步入快车道。 与国家科技创新规划呼应，国家电网公司在近期编制发布的《国家电网公司2030 年中长期科技发展规划》，指出基础和共性技术领域中的重点任务就是运用“行业领域融合渗透的人工智能技术”，提出“研发具备推理、感知、自我训练学习能力的人机交互智能系统，在电网运检和营销客户服务领域推广应用，实现80％以上的电网运检缺陷自动智能识别，90％以上客户问题智能响应”。

因此，在智能电网发展背景下，面向高压输电线路复杂巡检环境，开展以无人机为巡检平台，实现输电线路多类故障目标自动、准确检测具有重要意义，同时它也是一个极具挑战性的课题。

需解决的主要技术难题

1、数据采集

结合AI人工智能技术和超高压巡检技术的要求，定义AI智能巡检内容及要求；同时收集前期巡检各类问题的样本图片或视频。

2、 故障检测、目标识别核心算法确定

考虑到电力设施巡检中含有小目标元件，而且巡检图像易受光照、尺度、角度变化影响，通过对比目前国际上性能较为优秀的深度学习算法如YOLOV3、Faster-RCNN、SSD等，最终选取适合本项目的深度学习算法。在其基础上调整网络结构，通过引入逻辑判断进一步提升该算法在电力设施巡检中的检测精度。

3、软件系统设计

本阶段主要是将系统的整个框架进行模块划分。具体包括：1）利用采集的视频和图片数据训练本项目所设计的目标检测算法；2）服务器人性化界面设计。

4、系统集成

本阶段主要是完善和测试前四个阶段工作，并对其进行进一步优化，最终将所有功能进行集成。

期望实现的主要技术目标

研制一套高压输电线路故障自动检测系统。

1、优化基于YOLO-v3算法的检测算法，搭建一套完整的电力设施设备问题巡检分析服务系统。

2、对1280*720图片的处理速度达到每秒60帧以上。

3、实现对MP4、AV1、MKV视频格式全兼容智能巡检。

4、根据用户需求设置个性化界面，扩展目标，加大系统扩展性能。

效益指标

目前普遍采用的检测系统对于时长为1小时的待检测视频，利用人工进行缺陷检测时至少需要花费3个小时以上的时间才能检测完。而利用本项目开发的系统检测时，当视频播放完后，即刻显示检测结果（即需要1小时时间）。利用人工检测耗时耗力，而且检测过程中往往受检测人员精神状态的影响，对于某些故障还需要人眼反复确认。而本项目所开发的系统可以实现自动化检测，可以全天进行视频检测，并且可以进行实时处理，所需要的费用仅需要电费和初期的设备费。后期对于某个元件有问题的情况下仅需要少量费用更换元件即可。此外，随着后期样本的丰富，本项目检测系统的精度也会逐步提高。因此，本系统的推广使用，将大大减少电力系统问题巡检的人工成本，极大地提高工作效率，确保电力线路及设施设备的安全运营。

需求解析

解析单位：重庆市高新区 解析时间：2022-10-28

徐爽

重庆育成发展有限公司

部长

综合评价

该项目描述较为清晰，主要创新点在于 （1）本项目技术开发中拟采用目前世界公认检测性能最好的深度学习检测算法之一的YOLO-v3。在项目实施过程中，对该算法进行了改进，对其中的网络结构进行了优化。该算法相比于目前的各类检测算法，不仅精度更高，而且实时性更好。 （2）本项目拟开发的高压输电线路故障自动检测系统具有操作简单、方便，可以对无人机或直升机采集到的海量视频或图片数据进行自动检测和识别。 （3）本项目所开发的系统可以进行二次开发，拓展故障检测的模型和类别。 （4）本项目采用深度学习检测框架，随着样本的丰富，检测精度会越来越高。 （5）本项目采用模块化设计，结构简单，便于移植，可以将本项目的检测框架移植到其他相关检测领域。

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