1.视频图像智能分析技术在发电行业的应用

视觉技术在电力系统应用方案

Industry applicati

        大数据、云计算、物联网、移动互联、人工智能等一系列技术日新月异,“互联网+”、“工业4.0”等概念相继提出并实践,工业生产模式正在发生重大变革。但与此相比,当前电网运检模式明显滞后于技术发展,电网运维、检修日常工作仍沿袭20年前传统,大量工作仍采用人工就地操作、手动抄录、现场频繁往返等形式,电网建设的各类在线监测、辅助监控、巡检机器人等业务系统数据,综合应用程度不高,“孤岛”问题明显。

        安徽炬视科技有限公司致力于人工智能技术研究,探索“机器代人”运检模式,实现对电网设备各类状态和信息的自动巡视、自动识别、智能预警、智能决策,从而降低运维人员工作负荷,提高运维工作效率,提升运检管理人员对设备状态的管控力和运检管理的穿透力。把人工智能技术有效到结合到电力系统的发电、输电、变电、配电业务领域,使得业务更智能,效率更高效。

系统概述

电厂是整个电力的重要部分,电厂担负着向各行各业、向千家万户发电的重要作用,电厂的运行情况直接影响变电站的供电质量。但是电厂分布广、运行环境复杂,为了保证电厂安全可靠运行,又降低维护工作量,通过AI视频图像智能分析技术实现无人值守,智能运维。

AI人工智能技术在电厂的应用

2.视频图像智能分析技术在输电线路的应用

        传统高压输电线路的防护主要依赖于人工巡检,信息获取方式传统、来源单一,输电线路沿途通道状况、环境条件、地质条件、天气状况等对线路安全运行影响大,输电线路“三跨”点事关公共安全和电网安全大计。
       输电线路综合智能隐患识别管理系统主要为了实现电网事故发生前的及时准确预知,将线路事故隐患消除于萌芽状态,系统采用图像智能建模分析技术,对高压输电线路杆塔上定期采集的沿线图片进行检测分析,识别其中有可能导致输电线路被破坏的异常情况,将预警信息推送给管理人员,实现输电线路的智能隐患识别分析





系统概要


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  • 在线预警

    在线预警

    根据状态参数,发现线路存在的隐患,包括外力侵袭破坏等,及时发出预警,避免故障的发生;

  • 辅助决策

    辅助决策

    对输电线路状态进行预测和趋势分析,分析结果将为运行调度单位提供决策的信息支持;

  • 状态检修

    状态检修

    根据综合的线路运行过程中的状态信息,并按照设备状态检修导则,实现输电线路状态检修;

  • 风险评估

    风险评估

    根据输电通道周边环境信息,以及运行状态信息,评价输电线路未来的运行风险。

        输电线路综合智能隐患识别系统实现了对高压输电线路实时监测,系统中的监测监控装置对输电线路周边状况及环境参数进行全天候监测,获得数据通过4G或者光纤等方式传输数据到系统主站,有助于及时全面了解输电线路的运行状态,有效减少由于各种因素引起电力事故。输电线路状态监测平台由SCADA系统和各个高级应用模块构成,对相应的在线监测数据、报警数据、结合历史数据进行统计分析,可实现气象、覆冰在线监测、视频图像监控、导线弧垂、导线温度、导线相间风偏、杆塔倾斜、杆塔振动、绝缘子污秽、绝缘子串风偏在线监测等多种可扩展的应用系统。
    

       随着系统的投入使用,将实现对输电线路的运行状态和环境进行集中、全面、实时的监测,对事故隐患提出预警,为生产管理提供决策信息支持,为调度提供辅助决策信息。这套系统的应用必将为用户带来巨大的社会价值和经济价值。

3.视频图像智能分析技术在变、配电站智能运维的应用

       变电(配电)站监控职能调整至调控部门后,运检部门缺乏对设备有效监视手段,运维人员对站内信息的响应及时性不足。电网规模大幅增长,变电站、配电站数量显著增加,运检工作量日渐繁重,但人员增长有限,结构化问题突出,随着变电站无人值守、运维一体化、“2+N”值班模式的推进,人员能力已经基本挖掘,运检工作量与运检人员的矛盾日益突出。

       随着电力体制的深化改革,无人值守模式已得到大力推广,传统变电站建设、运行、检修模式正逐渐向智能变电站转变。国家电网在继承传统变电站、智能站、新一代智能站的基础上,提出的“更安全、更可靠、更智能”的第三代智能化变电站研究。为提高运检管理人员对设备状态的管控力和运检管理的穿透力,国网运检部组织开展了广泛调研,组织了运检管控系统的试点建设,并牵头开展了第三代智能变电站技术研究。

      “变电站(配电站)智能辅助管控系统”创新项目是在此背景下,结合安徽电网现状,基于人工智能技术的研究提出的,旨在打破现有业务系统信息孤岛,实现运检全业务监控及信息主动推送,探索“机器代人”运检模式,缓解运检专业结构性缺员等问题。



系统概要



        站端辅助监控系统在不同的建设时期选用了不同的技术和不同厂家的产品,标准不统一、技术路线不一致,并且目前智能辅助控制系统在变电站中多为*运行,与站内其它业务系统融合较少,未能对变电站的生产管理、运检等业务提供有效支撑。

        智能辅助管控系统集安防、消防、环境、SF6、视频、门禁、在线监测、红外监测等多系统监测于一体,实现辅助系统数据融合、智能联动告警等。并且结合人工智能技术,对现场定期采集的或实时采集的各类设备图像进行检测分析、识别设备运行状态,根据规则进行智能预警,实现设备运行状态的自动巡检和在线二次校核。

        智能辅助管控系统对站内的,压板运行状态巡检识别,各种开关刀闸状态、翻牌器运行状态巡检识别,数字式/指针式仪表读数,各种标志标石的状态识别,一旦有安全防患,及时预警、及时处理,做到事中处理,人机结合。



       自动巡视:将可见光监视、红外感知、物联网传感、移动通信技术应用于运维巡视,实现传统以人工巡视、检查、抄录表计的周期性巡视模式转变为以机器人、摄像机、测温仪为载体的,自动获取具备视频、声音、红外等数据巡视记录的“机器代人”自动巡视模式,减少人工简单重复劳动,提高巡视质量和效率。
       自动识别:将深度学习、模式识别、神经网络技术应用到运维巡视可见光图片、红外热图、色谱等源数据信息抽取,实现以传统人工经验的主观判断的识别模式转变为基于可见光图像表计读数识别、开关分合状态识别、热成像温度识别、监测图谱信息识别的机器自动识别模式,替代人工表计读数抄录、试验记录等,减轻运维工作量。
       智能预警:将大数据分析技术融入到变电运维异常、缺陷管理,实现以异常被动告知、现场试验、事后状态评价的运维检修模式转变为基于变电设备*数据资源池的趋势分析、智能诊断的主动预警模式,分类、分级主动推送预警信息,提升运维检修的及时性。
       智能决策:将人工智能技术引入运检工作的设备故障判别、检修计划管理中,实现传统高度依赖人员责任心和能力的经验决策模式转变为依托运检知识库和分析算法模型的智能决策模式,机器AI智能判断故障异常,主动推送检修处置措施建议,自动生成分析报告,辅助运检管理。


4.变电站一键顺控双确认视频辅助系统

系统概要


        变电站刀闸操作采用人工方式,操作前需经接令、写票、审核、模拟等环节。对同一操作任务来说,每次操作项目完全相同,但仍要执行上述流程,且每步操作需人员现场确认,重复工作量大,操作效率低。隔离开关利用辅助接点来确认分合闸位置,判别方法单一且不直观,不满足安规中设备位置“双确认”判别要求。开关柜手车电动底盘蜗轮蜗杆传动易发生偏移,引发手车卡涩,遥控操作不可靠,限制了顺控技术的推广应用。
        将先进的自动控制技术、传感和物联网技术、状态自动识别和智能判断技术应用于传统的变电倒闸操作,将传统人工填写操作票为主的繁琐、重复、易误操作的倒闸操作模式转变为操作项目软件预制、操作内容模块式搭建、设备状态自动判别、防误联锁智能校核、操作任务一键启动、操作过程自动顺序执行的一键顺控模式,大幅减少无效劳动,大幅降低误操作风险,大幅提升效率和效益。




视频监控:具有对一次主设备状态实时监控功能,支持视频信息单画面手动切换、单画面自动 轮视、多画面手动切换和多画面自动轮视等多种监控方式,支持摄像机云台操作、预置位调用和 3D 定位功能,应具有录像回放功能;
视频联动:支持站端或调度端一键顺控操作时,视频联动系统可即时联动,对相应设备(隔离开关、开关、主变等)的所有场景在同一画面上进行关联性显示,在同一画面上显示对该设备的智能分析结果;可根据已经设置好的策略进行录像;
位置自动判别:支持隔离开关分合闸状态自动判别,判别结论站端操作模式以硬接点形式输出分闸到位、合闸到位、分合闸异常及分析失败等状态信号。


        根据国网相关技术规范,在站端加装一体化数字摄像机、顺控视频站端主机,配合站端顺控主机实现一键顺控操作。具体一键顺控流程为:顺控主机下发顺控预置信令经正向隔离装置传送至顺控视频站端主机,视频站端主机调取站端对应的一次设备视频监控数据,并启动视频智能分析功能,视频站端主机全程监控隔离开关操作画面并将对应的隔离开关分合闸状态硬节点信号传送给顺控主机的测控装置,支撑调度完成一键顺控操作。

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