电力巡检知识介绍

2020-08-05 15:20:56 阅读量 56

摘要:电力智能巡检技术体系充分运用大数据、云处理、物联网、移动互联与人工智能等先进信息通信技术,构建了智能电力巡检技术生态,打通了数据生产到技术应用的链路。

电力大数据分析

基于智能电网建设及其他已有系统发展完善所积累的数据基础,融合电力内外部数据,运用机器学习和人工智能算法,解决大数据处理阶段所面对的数据规模剧增与数据多模态问题。

电力知识图谱

利用自然语言识别技术,基于专业知识、运行操作规则、调度指令和报告、营销档案等语料,分领域构建电力知识图谱,支撑电力调度机器人、电力智能运维和智能客服等应用,最终形成新一代电力智能搜索和问答解决方案,为电网自主自控运行打下基础。

电力设备识别与缺陷检测

基于输、变、配、用以及可再生能源业务场景影像及标注数据,构建电力运检影像库;通过电力影像智能标注与检测识别,构建电力设备智能检测与缺陷识别模块;研究轻量化模型设计与边缘计算关键技术,使得检测终端单独具备检测识别能力,为电网本质安全提升提供智能电网解决方案。

智能机器人自主感知

将人工智能技术整合应用于电力巡检、电网巡查、营业服务等场景,提升电力机器人智能水平。

边缘计算

在靠近物或数据源头的网络边缘侧,通过传感器等设备完成数据的初次处理,即称为“边缘计算”。它可以作为联接物理和数字世界的桥梁。

轻量级终端智能算法

由于硬件资源的限制,边缘设备难以支持大型软件的运行,因此在边缘设备上部署应用,需要选择合适的深度学习框架和神经网络模型,根据现实需求选用消耗更少计算和存储资源的轻量级库和算法。

边缘计算迁移策略

在网络边缘处,将海量边缘设备采集或产生的数据进行部分或全部计算的预处理,过滤无用数据,即“边缘计算迁移”。边缘计算迁移可以降低传输带宽,但也应当在能耗、计算延时和传输数据量等指标之间寻找最优平衡。

边云协同

“边”指边缘计算,“云”指云端数据处理。边云协同系统包含四部分功能:架构、算力在线分配、协同通信网、迭代进化。架构依赖于云服务器的性能与智能终端的应用需求;算力在线分配实现边云协同性能最优化,平衡系统效率与安全等各方面的因素;协同通信网实现业务的快速传输,算力的快速分配;迭代进化根据终端提供的数据,不断优化边缘计算参数,实现在线升级。

物联接入与管控

建设电力物联网巡检平台,支撑传感设备、智能终端、物联网关的统一接入与管控,实现电网运行、电力设备、周边环境的全面感知与实时分析预警,形成物联数据的采集、通信、接入、管理、服务的一体化解决方案。

大数据管理分析

建设大数据平台,通过统一的控制接口与数据交互规范,整合流式采集、批量采集等数据集成框架技术,搜索引擎技术和存储引擎技术,实现对数据加速访问及分析挖掘;同时提供各类型数据存取、数据加工处理、算法模型服务,支持定制化开发。

人工智能服务

整合主流AI计算框架,提供丰富的深度学习算法和模型库,利用容器技术实现对基础资源的统一调度管理及环境快速部署,并支持模型从数据集选择、开发、训练到发布成服务全流程一站式的管理,通过建立面向对电网领域的人工智能服务平台,为电网多领域的业务应用提供算法、模型及服务的支撑,打造“平台+应用+服务”生态链条。

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