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「人工智能科技獎」科技進步獎-輸電線路通道隱患分析識別和巡視裝置關鍵技術研發及產業化

來源: 山東省人工智能學會編輯: 創澤時間:2020/6/25 主題: 其他[ 加盟]

2020年6月,根據《山東省人工智能科學技術獎實施細則(試行)》的有關規定,首屆山東省人工智能科學技術獎授獎項目共23項,其中卓越貢獻獎2項,自然科學獎一等獎2項、二等獎1項,科技進步獎一等獎2項、二等獎3項,優秀青年獎3項,企業創新獎10項。本公眾號於即日起,推出“人工智能科技獎”板塊,集中展示首屆山東省人工智能科學技術獎獲獎完成人及單位的突出成就。

項目介紹

架空輸電線路的安全穩定運行關係到國計民生和社會穩定。輸電線路易受施工機械等通道隱患的外力破壞,造成跳閘或停電。本項目開展之前,外力破壞連續多年作為線路跳閘的最主要因素,占比高達50%以上,造成嚴重經濟和社會損失。因此,對輸電線路通道隱患進行實時監測、準確預警、及時處置,是保障輸電線路安全運行的關鍵,也是行業重大難題,主要挑戰包括:(1)常規輸電線路在線監測設備由於技術原因,功耗高、成本高、重量大、可靠性差、壽命短,亟需突破技術瓶頸,研製低功耗、低成本、小型一體化、高可靠、長壽命,可以規模化應用的通道圖像在線監測設備;(2)大量通道圖像自動采集後,人工識別圖像中是否存在安全隱患,工作量大、效率低下,對通道圖像中複雜背景下各類隱患目標智能識別和預警的難題亟待突破;(3)隱患監測、識別問題解決後,需要快速隱患處置技術支撐體係,實現對隱患進行高效處置,控製跳閘停電事故發生風險。

本項目屬於人工智能領域,在山東省重大科技專項、企業自主項目的支持下,經過5年持續努力,引入人工智能技術解決了以上行業難題,取得了係列成果:(1)首次提出了基於人工智能圖像識別技術的輸電線路隱患圖像分析方法,解決了人工識別工作量大、效率低的難題;(2)首次突破了在線監測裝置及係統規模化應用的主要技術障礙;(3)首次提出了評價處置到位程度的定量計算方法,開發了告警接收、處置安排及消警反饋的移動智能巡檢終端及其APP應用,融合人工智能、移動應用的可視化遠程巡檢係統,實現隱患實時監測、智能分析、預警推送和快速處置的全流程閉環。

本項目已授權發明專利2項、實用新型專利8項、軟件著作權9項,牽頭製定團體標準1項,論文2篇。中國電力企業聯合會組織專家對本項目進行了鑒定,鑒定結論為國際先進。截至2019年底,本項目已經在全國應用可視化智能巡檢設備9萬餘套、移動智能巡檢終端10萬餘套,對提高線路巡檢效率、保障輸電線路安全起到了重要作用。多省市電網公司的應用表明,2019年跳閘率比2016年降低70%以上,經濟效益顯著。





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