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中飛賽維:智能巡檢,推動運維模式新變革

2020-05-04 15:43:37李書
產城 2020年12期
關鍵詞:測繪智能化人工智能

李書

目前,智能電網建設已上升為國家戰略,“綠色、高效、經濟、互動,更加安全可靠、與環境更加友好、具有現代智能化水平、可持續發展”是智能電網建設的總體目標,“智能化”也成為了實現“綠色高效”智能電網的主要手段。

隨著科學技術的快速發展,物聯網、人工智能、大數據、5G等現代信息技術、先進通信技術已逐漸與電力系統各環節深度融合,在中國電力市場里,具有狀態全面感知、信息高效處理等特征的智能電網建設大潮正激蕩起新的活力。響應智能電網建設的發展戰略,中飛賽維智能科技股份有限公司(以下簡稱“中飛賽維”)從2019年開始推進無人機智能巡檢、基于大數據和AI的智能識別、邊緣計算、智慧巡檢管控系統等先進技術及手段在電網智慧巡檢中的深度應用。

智能巡檢開發及應用

近年來,隨著社會對電力需求的持續上漲,對供電可靠性的要求更高,電網的復雜程度與安全運行壓力不斷加大,電力行業的智能化轉型迫在眉睫。為推動傳統電力提效增速發展,以無人機為代表的高新產品逐漸成為電力巡檢過程中的重要利器。“巡檢經歷了三個階段的發展:過去是完全依靠人力進行巡檢的傳統模式,巡視效率低,安全風險高,巡視準確性低;無人機作為輔助巡檢手段后,開展人巡+機巡的協同巡檢模式,顯著提升了巡檢的質效;隨著無人機技術的快速發展,目前正在進一步向無人機智能巡檢發展。”中飛賽維董事長韓云豪介紹道,隨著技術的發展,中飛賽維從2018年起就已經開始致力于無人機智能應用的開發。

在5G進一步增強無人機的通訊和數據傳輸能力,人工智能進一步提升無人機的智能交互、信息處理等能力的加持下,基于無人機的智能巡檢模式應運而生。投入應用后,智能巡檢不僅對輸電線路提供高視角、近距離的巡檢,實現了高空巡檢“全覆蓋”,同時,從“人眼判別”升級到“機器視覺和AI缺陷識別”,既提高工作效率,又提高精益度,為線路的運維提供了更精準可靠的巡檢結果。

2019年,中飛賽維開始著手于無人機智能巡檢模式的開發。通過采用中飛賽維自主研發的無人機智能航線規劃以及智能巡檢終端,基于高精度RTK定位(厘米級)技術,通過人工示教學習模式或三維點云(激光或可見光點云)航線規劃方式,實現了無人機的智能巡視功能。“一方面,機載AI實現了對目標物的自動識別定位,保證拍攝質量;另一方面,擺脫對無人機操作手技能的依賴,一鍵起飛即可完成數據的精準采集。”高效準確,節省人工成本,這對于面臨日趨激烈的市場競爭的電網企業而言,無疑是充滿吸引力。據韓云豪介紹,這一模式已于今年在四川、新疆、甘肅等地區大面積應用,未來將逐步擴大應用地區。

同時,在無人機自主巡檢的基礎上進一步探索,中飛賽維相繼研發了無人機全自動飛行系統。該系統通過遠程控制端設定或輸入飛行路徑后,無人機從野外自動機場遠程起飛,按設定路線執行飛行任務。任務執行完畢或電量不足時,無人機返航自動機場,實現精準降落歸倉,并通過機械臂自動更換電池,準備再次作業。“這滿足多行業巡檢、巡邏場景,可降低80%的成本、提高90%的效率,實現無人值守、自動飛行、遠程控制、智能處理。”韓云豪表示,該系統中的無人機搭載了中飛賽維自主開發的機載AI控制單元,支持機載端實時高頓運算,可實現多場景AI應用。

為改變傳統粗放式的無人機巡檢管理模式,中飛賽維推出了輸電線路無人機巡檢管控系統,內置任務計劃派工管理、無人機數據采集管理、巡視成果管理、消缺管理、統計和預警管理、輸電線路臺賬管理、無人機設備管理、無人機作業在線監控等多個管理模塊。通過將傳統輸電線路運檢中的任務規劃、巡檢數據采集、數據分析和存儲、消缺等各個分離的環節整合成一個系統,實現運檢工作內外作業、前后端數據的互聯互通,形成完整的無人機巡檢工作閉環,從而實現了無人機巡檢精細化、體系化、智能化、可視化、全流程化管理,達到提高電線路運檢科學管理水平的目的。

數據智能分析和價值挖掘

社會經濟的發展帶來了電網規模的不斷增長,輸電設備的巡檢要求也越來越高。無人機巡檢作為一種新型的智能巡檢方式已成為電網巡檢利器,相比傳統人工巡檢,智能化的無人機巡檢具有高質量、高效率、高效益和高安全性等優勢,顯著提高了電網運檢的精細化管理水平。即通過采用無人機搭載可見光相機對輸電線路桿塔本體設備進行拍照或錄像,按照電網相關標準查找出桿塔本體設備缺陷隱患,能為電網運維部門的消缺提供詳實依據,從而保證桿塔本體設備的安全可靠運行。

韓云豪表示:“在這一過程中,智能巡檢模式會產生大量的巡檢數據,如何實現海量數據的快速分析、如何實現數據的系統化管理、如何挖掘數據的深度應用價值成為了新的挑戰。人工智能的快速發展為數據智能識別提供了可能,目前我們雖然可以利用這些數據提前發現一些問題,但主要集中于表面,數據還應該發揮出更大的價值,我們在后臺開發了相應的軟件系統后,把所有存在硬盤里的數據系統化呈現,通過大數據分析,進行動態預測分析,可以看到未來可能產生的問題,預防某些問題的出現。”

為實現數據的快速分析,結合AI技術,中飛賽維開發出了圖像缺陷自動識別系統,是基于深度學習卷積神經網絡的圖像識別方法和小波矩的圖像識別方法,對機巡、人巡數據進行快速識別分析,支持絕大部分通道隱患類別和金具、絕緣子、防震錘以及銷釘級的桿塔本體部件缺陷類別。“中飛賽維的優勢在于我們多年積累的大量缺陷樣本,通過大量樣本的不斷深度學習,能不斷提升缺陷識別的準確性。” 韓云豪介紹,其處理速度能達到平均2張/秒,進一步減少了數據分析過程工作中的人力投入,提高數據分析智能化水平。

立足高起點,拓展新領域

自成立以來,中飛賽維相繼承接了國家電網、南方電網、蒙西電網及下屬各地市公司約50萬余基桿塔和約20萬余公里電網運檢數據采集和處理服務,是國內領先的巡檢方案以及智能化應用服務商。韓云豪表示,“未來,中飛賽維將利用自身獨特的技術、方案優勢,大力培育發展新興業務,在物聯網、人工智能、測繪、智慧城市等領域進行積極開拓”。

韓云豪表示,目前中飛賽維已經取得測繪資質,計劃從測繪領域打開跨行業的突破口。在測繪領域,通過無人機航空攝影技術拍攝,再經過外業調繪、補測,并進行繪制編輯,可最終生成符合要求的地形圖,可提供精度高達1:1000比例尺的數字地形圖,并能高效快速的提供海量的基礎地理信息數據,為各行業、應用的系統開發提供數據支撐。在城市交通領域,結合無人機傾斜攝影測量測繪技術,三維模型重建及監測、電子沙盤基礎測繪、地理信息系統、大數據、人工智能等技術,不僅可以進一步提高測繪效率與精度,還能有效提供智慧交通規劃建設、運營,為交通行業的規劃、施工提供綜合服務。

在未來的規劃中,中飛賽維將繼續以無人機智能應用、人工智能開發、智能平臺開發、大數據應用等為著力點,圍繞智能工業的發展,致力于為電力、石油化工、國土測繪、工程礦山、智慧城市等提供更多的優質解決方案。

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