电网巡检平台

需求的背景和应用场景

随着电网规模的不断扩大和电力设备的日益复杂化，传统的电网巡检方式已难以满足高效、准确的安全运维需求。电网设备在运行过程中，可能会因各种原因出现温度异常升高、表位指示错误、油位过低或过高、硅胶变色、漏油以及设备断裂等异常情况，这些异常若不能及时发现和处理，极有可能引发严重的安全事故，影响电网的稳定运行。因此，搭建一个智能的电网巡检平台显得尤为重要。该平台旨在通过定点采集电网设备的图像、视频信息，利用先进的人工智能技术进行自动识别与比对，及时发现并报警设备异常，从而有效提升电网运维的智能化水平和响应速度，降低人工巡检的成本和风险，确保电网的安全稳定运行。

要解决的关键技术问题

1. 图像与视频采集技术：需设计并实现一套稳定可靠的图像与视频采集系统，能够定点、定时、高质量地捕捉电网设备的运行状态。
2. AI模型识别技术：开发基于深度学习的AI模型，用于识别电网设备图像中的温度异常、表位异常、油位异常、硅胶异常、漏油以及断裂等六种异常情况。模型需具备高度的准确性和鲁棒性，以适应不同环境、不同设备状态下的识别需求。
3. 仪表内容识别技术：针对电网中的各类仪表，训练专门的内容识别模型，以准确读取仪表的示数或状态。此部分预算仅包含20种仪表的识别训练，若需扩展识别种类，需按每增加20种仪表增加5万元的费用进行预算调整。
4. 异常报警系统：构建一套智能报警机制，当AI模型识别出设备异常时，能够迅速触发报警，将异常信息（包括异常类型、位置、时间等）以直观的方式呈现给运维人员，并支持短信、邮件等多种报警方式。
5. 系统集成与兼容性：确保整个电网巡检平台能够与现有的电网管理系统无缝对接，实现数据共享和交互，提高运维效率。

效果要求

1. 提高巡检效率：通过智能化巡检，大幅缩短巡检周期，提高异常发现的及时性。
2. 增强准确性：利用AI模型的高精度识别能力，减少人为判断误差，提升异常识别的准确率。
3. 降低成本：通过自动化巡检，减少人工投入，降低巡检成本。
4. 提升安全性：及时发现并处理设备异常，有效预防安全事故，保障电网运行的安全稳定。
5. 可扩展性：平台设计需考虑未来扩展性，便于后续增加新的识别模型和功能，以适应电网技术的不断发展和更新。
6. 创新性：该平台将人工智能技术与电网运维相结合，实现了巡检方式的革新，为电网智能化运维提供了有力支撑。