我国首次将 AI 技术规模化用于输电线路发热检测

近日，国网电力空间技术有限公司联合华北电力大学等单位成功研发出输电线路红外缺陷智能识别系统，并在我国超特高压线路运维中实现了产业化应用。这一人工智能技术的首次规模化应用于输电线路发热检测，为电网安全稳定运行提供了强有力的技术支撑。据科技日报报道，这一创新技术的诞生，将极大地改变传统的线路检修方式。

一直以来，输电线路发热检测是电力系统运维的关键环节，对于预防线路跳闸停电等事故有着至关重要的作用。过去依赖人工识别红外影像数据的流程复杂且效率低下，容易受到人为因素如检修人员经验和注意力分散的影响而导致缺陷隐患的遗漏。面对庞大的红外视频数据量，复检工作更是困难重重。

如今，有了这款新研发的输电线路红外缺陷智能识别系统，只需一键上传巡检红外视频，系统就能迅速抽帧并智能识别出发热缺陷，为线路运维单位消除跳闸停电隐患提供了有力帮助。据IT之家了解，此次技术攻关团队采用了“最小化标注+阶梯式学习+干扰点屏蔽”的技术路线，成功实现了红外缺陷隐患的智能识别，模型的识别准确率高达90%以上。

目前，该系统已在国网电力空间技术有限公司部署应用。以240基杆塔的红外视频为例，传统人工数据复核需要耗时5个小时，而现在使用该系统，从视频上传至分析完成仅需2个小时，且整个过程中无需任何人工干预。这一技术的应用不仅提高了工作效率，更为电力系统的稳定运行提供了强有力的保障。