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1.視頻圖像智能分析技術在發電行業的應用

視覺技術在電力系統應用方案

Industry applicati

        大數據、云計算、物聯網、移動互聯、人工智能等一系列技術日新月異,“互聯網+”、“工業4.0”等概念相繼提出并實踐,工業生產模式正在發生重大變革。但與此相比,當前電網運檢模式明顯滯后于技術發展,電網運維、檢修日常工作仍沿襲20年前傳統,大量工作仍采用人工就地操作、手動抄錄、現場頻繁往返等形式,電網建設的各類在線監測、輔助監控、巡檢機器人等業務系統數據,綜合應用程度不高,“孤島”問題明顯。

        安徽炬視科技有限公司致力于人工智能技術研究,探索“機器代人”運檢模式,實現對電網設備各類狀態和信息的自動巡視、自動識別、智能預警、智能決策,從而降低運維人員工作負荷,提高運維工作效率,提升運檢管理人員對設備狀態的管控力和運檢管理的穿透力。把人工智能技術有效到結合到電力系統的發電、輸電、變電、配電業務領域,使得業務更智能,效率更高效。

系統概述

電廠是整個電力的重要部分,電廠擔負著向各行各業、向千家萬戶發電的重要作用,電廠的運行情況直接影響變電站的供電質量。但是電廠分布廣、運行環境復雜,為了保證電廠安全可靠運行,又降低維護工作量,通過AI視頻圖像智能分析技術實現無人值守,智能運維。

AI人工智能技術在電廠的應用

2.視頻圖像智能分析技術在輸電線路的應用

        傳統高壓輸電線路的防護主要依賴于人工巡檢,信息獲取方式傳統、來源單一,輸電線路沿途通道狀況、環境條件、地質條件、天氣狀況等對線路安全運行影響大,輸電線路“三跨”點事關公共安全和電網安全大計。
       輸電線路綜合智能隱患識別管理系統主要為了實現電網事故發生前的及時準確預知,將線路事故隱患消除于萌芽狀態,系統采用圖像智能建模分析技術,對高壓輸電線路桿塔上定期采集的沿線圖片進行檢測分析,識別其中有可能導致輸電線路被破壞的異常情況,將預警信息推送給管理人員,實現輸電線路的智能隱患識別分析





系統概要


標題名稱
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  • 在線預警

    在線預警

    根據狀態參數,發現線路存在的隱患,包括外力侵襲破壞等,及時發出預警,避免故障的發生;

  • 輔助決策

    輔助決策

    對輸電線路狀態進行預測和趨勢分析,分析結果將為運行調度單位提供決策的信息支持;

  • 狀態檢修

    狀態檢修

    根據綜合的線路運行過程中的狀態信息,并按照設備狀態檢修導則,實現輸電線路狀態檢修;

  • 風險評估

    風險評估

    根據輸電通道周邊環境信息,以及運行狀態信息,評價輸電線路未來的運行風險。

        輸電線路綜合智能隱患識別系統實現了對高壓輸電線路實時監測,系統中的監測監控裝置對輸電線路周邊狀況及環境參數進行全天候監測,獲得數據通過4G或者光纖等方式傳輸數據到系統主站,有助于及時全面了解輸電線路的運行狀態,有效減少由于各種因素引起電力事故。輸電線路狀態監測平臺由SCADA系統和各個高級應用模塊構成,對相應的在線監測數據、報警數據、結合歷史數據進行統計分析,可實現氣象、覆冰在線監測、視頻圖像監控、導線弧垂、導線溫度、導線相間風偏、桿塔傾斜、桿塔振動、絕緣子污穢、絕緣子串風偏在線監測等多種可擴展的應用系統。
    

       隨著系統的投入使用,將實現對輸電線路的運行狀態和環境進行集中、全面、實時的監測,對事故隱患提出預警,為生產管理提供決策信息支持,為調度提供輔助決策信息。這套系統的應用必將為用戶帶來巨大的社會價值和經濟價值。

3.視頻圖像智能分析技術在變、配電站智能運維的應用

       變電(配電)站監控職能調整至調控部門后,運檢部門缺乏對設備有效監視手段,運維人員對站內信息的響應及時性不足。電網規模大幅增長,變電站、配電站數量顯著增加,運檢工作量日漸繁重,但人員增長有限,結構化問題突出,隨著變電站無人值守、運維一體化、“2+N”值班模式的推進,人員能力已經基本挖掘,運檢工作量與運檢人員的矛盾日益突出。

       隨著電力體制的深化改革,無人值守模式已得到大力推廣,傳統變電站建設、運行、檢修模式正逐漸向智能變電站轉變。國家電網在繼承傳統變電站、智能站、新一代智能站的基礎上,提出的“更安全、更可靠、更智能”的第三代智能化變電站研究。為提高運檢管理人員對設備狀態的管控力和運檢管理的穿透力,國網運檢部組織開展了廣泛調研,組織了運檢管控系統的試點建設,并牽頭開展了第三代智能變電站技術研究。

      “變電站(配電站)智能輔助管控系統”創新項目是在此背景下,結合安徽電網現狀,基于人工智能技術的研究提出的,旨在打破現有業務系統信息孤島,實現運檢全業務監控及信息主動推送,探索“機器代人”運檢模式,緩解運檢專業結構性缺員等問題。



系統概要



        站端輔助監控系統在不同的建設時期選用了不同的技術和不同廠家的產品,標準不統一、技術路線不一致,并且目前智能輔助控制系統在變電站中多為*運行,與站內其它業務系統融合較少,未能對變電站的生產管理、運檢等業務提供有效支撐。

        智能輔助管控系統集安防、消防、環境、SF6、視頻、門禁、在線監測、紅外監測等多系統監測于一體,實現輔助系統數據融合、智能聯動告警等。并且結合人工智能技術,對現場定期采集的或實時采集的各類設備圖像進行檢測分析、識別設備運行狀態,根據規則進行智能預警,實現設備運行狀態的自動巡檢和在線二次校核。

        智能輔助管控系統對站內的,壓板運行狀態巡檢識別,各種開關刀閘狀態、翻牌器運行狀態巡檢識別,數字式/指針式儀表讀數,各種標志標石的狀態識別,一旦有安全防患,及時預警、及時處理,做到事中處理,人機結合。



       自動巡視:將可見光監視、紅外感知、物聯網傳感、移動通信技術應用于運維巡視,實現傳統以人工巡視、檢查、抄錄表計的周期性巡視模式轉變為以機器人、攝像機、測溫儀為載體的,自動獲取具備視頻、聲音、紅外等數據巡視記錄的“機器代人”自動巡視模式,減少人工簡單重復勞動,提高巡視質量和效率。
       自動識別:將深度學習、模式識別、神經網絡技術應用到運維巡視可見光圖片、紅外熱圖、色譜等源數據信息抽取,實現以傳統人工經驗的主觀判斷的識別模式轉變為基于可見光圖像表計讀數識別、開關分合狀態識別、熱成像溫度識別、監測圖譜信息識別的機器自動識別模式,替代人工表計讀數抄錄、試驗記錄等,減輕運維工作量。
       智能預警:將大數據分析技術融入到變電運維異常、缺陷管理,實現以異常被動告知、現場試驗、事后狀態評價的運維檢修模式轉變為基于變電設備*數據資源池的趨勢分析、智能診斷的主動預警模式,分類、分級主動推送預警信息,提升運維檢修的及時性。
       智能決策:將人工智能技術引入運檢工作的設備故障判別、檢修計劃管理中,實現傳統高度依賴人員責任心和能力的經驗決策模式轉變為依托運檢知識庫和分析算法模型的智能決策模式,機器AI智能判斷故障異常,主動推送檢修處置措施建議,自動生成分析報告,輔助運檢管理。


4.變電站一鍵順控雙確認視頻輔助系統

系統概要


        變電站刀閘操作采用人工方式,操作前需經接令、寫票、審核、模擬等環節。對同一操作任務來說,每次操作項目完全相同,但仍要執行上述流程,且每步操作需人員現場確認,重復工作量大,操作效率低。隔離開關利用輔助接點來確認分合閘位置,判別方法單一且不直觀,不滿足安規中設備位置“雙確認”判別要求。開關柜手車電動底盤蝸輪蝸桿傳動易發生偏移,引發手車卡澀,遙控操作不可靠,限制了順控技術的推廣應用。
        將先進的自動控制技術、傳感和物聯網技術、狀態自動識別和智能判斷技術應用于傳統的變電倒閘操作,將傳統人工填寫操作票為主的繁瑣、重復、易誤操作的倒閘操作模式轉變為操作項目軟件預制、操作內容模塊式搭建、設備狀態自動判別、防誤聯鎖智能校核、操作任務一鍵啟動、操作過程自動順序執行的一鍵順控模式,大幅減少無效勞動,大幅降低誤操作風險,大幅提升效率和效益。




視頻監控:具有對一次主設備狀態實時監控功能,支持視頻信息單畫面手動切換、單畫面自動 輪視、多畫面手動切換和多畫面自動輪視等多種監控方式,支持攝像機云臺操作、預置位調用和 3D 定位功能,應具有錄像回放功能;
視頻聯動:支持站端或調度端一鍵順控操作時,視頻聯動系統可即時聯動,對相應設備(隔離開關、開關、主變等)的所有場景在同一畫面上進行關聯性顯示,在同一畫面上顯示對該設備的智能分析結果;可根據已經設置好的策略進行錄像;
位置自動判別:支持隔離開關分合閘狀態自動判別,判別結論站端操作模式以硬接點形式輸出分閘到位、合閘到位、分合閘異常及分析失敗等狀態信號。


        根據國網相關技術規范,在站端加裝一體化數字攝像機、順控視頻站端主機,配合站端順控主機實現一鍵順控操作。具體一鍵順控流程為:順控主機下發順控預置信令經正向隔離裝置傳送至順控視頻站端主機,視頻站端主機調取站端對應的一次設備視頻監控數據,并啟動視頻智能分析功能,視頻站端主機全程監控隔離開關操作畫面并將對應的隔離開關分合閘狀態硬節點信號傳送給順控主機的測控裝置,支撐調度完成一鍵順控操作。

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