最近一段時間，以ChatGPT為代表的AI（人工智能）技術火爆全球，再次引起了人們對“AI替人”的討論。
      其實，AI技術早就在諸多行業應用。在電力巡檢領域，AI是怎樣引入的，又會產生哪些影響呢？

無人機巡線越來越先進

也帶來了一個挑戰

      過去，巡線主要靠人，一條線路上百基塔，隻能翻山越嶺一基一基走近查看，野外的巡檢路幾乎都要靠腳走。

      隨著電網建設加速，電力線路數量、長度不斷增加，單靠人工巡檢已無法滿足現代化電網的運維需求。

      2019年，國家電網公司編製《無人機智能巡檢作業體係建設三年工作計劃（2019—2021）》，各省級電力公司成立機巡管控中心、維保中心，探索建設無人機管控平台。至此，無人機自主巡檢應用成果遍地開花。

      近一兩年，無人機巡線進入智巡階段，即機巡3.0階段。通過現場或移動部署無人機機場/機巢，遠程控製無人機巡檢，獲取海量圖像。

圖片安徽送變電工程公司使用無人機對重要輸電通道進行立體巡檢。吳錦濤攝

——在山東濟南，82套“信鴿”無人機機場及管控係統已布點在重要線路、變電站、城區配電室。

——在福建平潭，全國首個海島無人機網格化自主巡檢示範區建成，可實現島內主網設備智能巡檢100%覆蓋。

——在江蘇泰州，全市5900千米的電力線路上空，每天都有無人機定時巡檢。

青藏聯網工程工作人員使用無人機巡線。閆昱翰 攝

      無人機給電力巡檢帶來了極大便利，但隨之而來的從海量數據中識別缺陷卻是個大工程。

      一基杆塔要拍多張圖片，拍完以後再拷貝出來，給有經驗的師傅查看缺陷。由於水平和判斷標準不同，巡視結果誤差較大。

      “管理數據全靠重命名，查看圖片全靠眼力好。”回想起多年前剛使用無人機巡檢的情景，青海電力超高壓公司機巡管控組員工羅龍感慨道。

      海量的機巡圖片給人工識別帶來沉重負擔。截至2022年，國家電網已在27個省級電力公司配置無人機2.5萬架，巡檢杆塔418萬基，產生巡檢圖像5000萬張。
      如何快速分析、識別圖片中的缺陷和隱患？

AI上場,成為圖像識別的“超級腦”

      無人機這雙“千裏眼”雖好，還需要一個與之匹配的智慧大腦。借人工智能的東風，“無人機+AI”組合應運而生。
      基於一線人員的核心訴求，國家電網公司積極探索AI在巡檢圖像缺陷識別方麵的應用。
      “為了提升無人機巡檢圖像人工智能識別實用化水平，我們統籌搭建了智能巡檢技術應用體係，建立了‘培育+遴選+應用提升’機製，希望打造‘統一開放、有序競爭、運作高效’的電網智能化生態。”國網設備部專責周立瑋說。

      作為支撐單位，中國電科院牽頭成立智能識別技術攻關團隊，研發無人機巡檢圖像缺陷識別微應用。

      “2018年，研發初版係統的時候，因輸電線路缺陷特征多樣性和數據樣本不足，AI算法對線路缺陷的發現率並不高，而且很容易誤報，缺陷識別結果必須結合人工校核判定。”中國電科院智能巡檢工程師付晶說。
      從圖片中快速準確識別銷釘缺失、螺母鬆脫等細小的危急缺陷，提高發現率、降低誤檢比，成了付晶麵臨的難題。
      相比於人臉識別等通用AI場景，電力智能巡檢存在關鍵金具缺陷尺寸小、巡檢缺陷樣本數量少、缺陷等級判定邏輯多、戶外複雜背景幹擾多的“兩小兩多”難題。
      基於“專業知識+AI算法”新範式，中國電科院上線無人機巡檢圖像缺陷識別微應用模塊，解決AI算法識別率和精準度的問題。

應用AI算法發現的銷釘缺失危急缺陷。中國電科院供圖

    

       “現在國家電網公司已實現無人機業務數據全線上流轉，無人機巡檢完成後係統自動將圖片關聯到杆塔設備拍攝部位，用AI算法可以快速自動識別出圖像中可能存在的缺陷，100張圖像隻需不到2分鍾即可完成全部檢測。”付晶說。

注：2022年，國家電網公司應用巡檢微應用集成最新AI算法，增加缺陷隱患類型至42類，降低識別誤檢比至2以下。相比2018年，AI算法對重點缺陷的總體發現率提升了近3倍，誤檢比降低80%。

今年，國家電網公司輸電專業無人機巡檢杆塔數量預計超500萬基，產生巡檢圖像近1億張。
圖片識別微應用如同一位永不疲憊、業務水平精湛的缺陷分析員，用火眼金睛不分晝夜地守護電力係統安全運行。

“千裏眼+超級腦”會完全替代人工嗎？

      現在，“千裏眼+超級腦”的組合已經顯示出了巨大的威力。
      國家電網27家省級電力公司實現了無人機巡檢數據全線上流轉，作業班組隻要從新一代資產管理係統PMS3.0拉取工單，再推送自主巡檢航線到現場無人機，就能實現遠程操控、一鍵起飛。
      在北鬥高精度導航的支持下，無人機依據規劃航線，5～10分鍾就能完成一基高塔上地線、絕緣子掛點、懸垂線夾等數十個地麵難以巡視部位的自主巡檢，圖像通過5G網絡實時回傳數據中心，調用AI算法準確識別銷釘缺失等微小缺陷，再通知現場班組及時消除缺陷隱患。

      那麽，隨著越來越多現場巡檢的工作交給無人機，海量照片處理工作交給算法不斷優化的AI，電力巡檢人員的工作會不會被全部替代呢？
      “受到現有深度學習模型理論檢測性能和GPU硬件性能限製，目前的AI算法還不能完全實現人工替代。不過，隨著巡檢大數據的不斷積累，大模型和芯片技術的不斷發展，預計5年後AI算法的識別率可以超過95%。”付晶說。
      “我們機巡中心有25個小夥，包括1名博士、5名碩士。他們天天研究無人機在電力行業怎麽飛、怎麽用。專業上，他們除了有學電力專業的，還有做人工智能和敲代碼的。”在國網福建電科院輸變電中心（機巡中心）副主任陳伯建看來，無人機替代人工，是一個比較長期的過程。

      

      “無人機+AI”雖然還不能完全“替人”，但“減人”是毋庸置疑的。那麽以後，少數運維人員需要什麽樣的素質？
      “不管技術如何創新，人的力量不可或缺。原來我們隻要掌握電力知識和輸電線路作業技能就可以了。如今，我們需要把無人機技術應用到作業中，個人技能要與智能化知識相結合。這對個人素質的要求提升了。”全國勞動模範、福建福州供電公司運檢部輸電帶電作業一班班長馮振波說。
       如今，像他這樣的老電工正逐漸轉型為實操技能與數字化管理知識兼具的複合型人才。他們在監控管理平台實時掌控無人機工作信息，科學應用AI。“坐在電腦前的藍領”正在成為電力巡檢工人的一種新身份。