Page 72 - 电力与能源2021年第一期
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6 6                      何   涛, 等: 机器智能在电力运检全过程中的应用研究

                                                               陷自动识别和在线监测系统开发方面; 紫外成像
              1  机器智能技术概述
                                                               检测主要根据电气设备电晕状态, 对异常电晕的
              1.1  机器智能的定义                                     属性、 发生部位和严重程度进行判断和缺陷定级;
                   机器智能, 定义为机器利用各类智能技术自                        局部放电检测主要针对设备局部放电时, 产生的
              主完成任务的能力。机器智能属于人工智能的一                            各类信号包括特高频信号、 超声波信号、 高频信号
              部分, 但是区别在于, 人工智能强调在信息空间中                         等进行检测; 油气类检测技术相对成熟, 已有国家
              实现智能化, 而机器智能侧重于信息物理空间, 即                         和行业标准可供参考; 设备结构检测主要包括声
              在 CPS 中实现智能技术, 关注并利用智能芯片和                        学振动检测技术、 基于超声的设备内部缺陷检测、
              智能软件技术实现各种类别机器的智能化                    [ 2 ] 。    基于 声 学 成 像 设 备 异 响 检 测, 但 整 体 应 用 还 未
              1.2  机器智能的原理                                     普及。
                   机器智能是新一代自动化的延伸, 用来辅助                       2.1.2  设备和环境状态在线监测
              人类改变工作的性质, 让工作变得更加高效。其                               电力设备状态在线监测主要分为变电和输电
              基础是计算, 核心是会学习的机器, 它将人类带入                         在线监测。
              智能化社会。机器智 能可以模仿人类的多种能                                变电在线监测主要是应用先进传感、 监测及
              力: 感知力, 如 AI的视觉功能, 对图像的识别能                       通信技术搭建的监测系统, 实现实时掌握设备关
              力; 行动力, 使机器像人一样行动, 比如处理多种                        键状态量、 预测设备状态发展趋势、 保障设备健康
              不同情况下的物体搬运任务; 人的智商, 在网络模                         稳定运行, 解决了离线检测需要停电进行、 检测工
              型与算法研究的基础上, 利用人工神经网络组成                           作量大、 设备状态掌握不及时等问题。
              实际的应用系统; 创造力, 机器像人一样具备学习                             输电线路在线监测主要是在输电线路设备上
              创造能力, 称之为“ 深度学习”。其核心是建立模                         安装可实时记录设备运行状态特征量的测量系统
              拟人脑进行分析学习的神经网络, 在此基础上分                           及技术, 实现状态实时检测和检修。随着现代通
              析和解释数据。                                          信技术的成熟与推广, 输电线路在线监测被广泛
              1.3  机器智能的研究现状                                   应用于杆塔倾斜、 覆冰、 微气象、 导线舞动、 视频 /
                  2018 年美国国际战略研究所发布了《 美国机                      图像等的在线监测。
              器智能国家战略报告》, 提出了机器智能对包括经                         2.2  设备智能巡检应用
              济、 社会等各方面的广泛影响, 以及美国在战略制                        2.2.1  机器人巡检
              定方面的一些差距, 并给出了具体的意见和建议。                              目前, 国内已得到实际应用的机器人主要有
              国内的机器智能技术发展也日益得到重视, 戴琼                           以下几类: 变电站巡检机器人、 架空输电线路带电
              海院士认为机器思维、 机器决策研究, 也是脑科学                         维护机器人、 电缆隧道巡视机器人和架空配电线
              研究的一个非常重要的补充; 潘云鹤院士提出通                           路带电作业机器人。变电站巡检机器人主要利用
              过自主智能把机器人和制造装备提升为自主智能                            基于激光和视觉融合的定位导航、 复杂环境下的
              机器人和自主智能机器机械; 许宁生院士也提出                           识别定位技术、 刀闸开关及仪表读数识别技术, 并
              了复旦的 ABC 大脑计划; 甘中学教授等进一步提                        辅以扩展工具, 实现设备状态检测、 检测数据分
              出人机物三元群智智能, 其目标就是能够发展具                           析、 带电水冲洗等功能。
              有自我进化能力的机器智能技术, 使机器智能逐                               架空输电线路带电维护机器人主要利用移动
              步进化到自主智能的一个水平               [ 2 ] 。              越障技术、 带电作业技术、 绝缘子串检测技术、 图
                                                               像识别技术等, 实现输电线路运行状态、 通道环境
              2  机器智能在电力运检全过程的应用
                                                               等监测。
              2.1  电网状态感知应用                                        电缆隧道巡检机器人与变电站巡检机器人类
              2.1.1  带电检测                                      似, 主要实现电缆隧道环境可视化监测、 红外测温
                   目前, 带电检测主要包括红外热像检测、 紫外                      等功能, 目前部分地区试点了利用机器人开展隧
              成像检测、 局部放电检测、 油气类检测、 设备结构                        道有害气体监测。
              检测等。红外热像检测主要针对红外热图像的缺                                架空配电线路带电作业机器人作为一个移载
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