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摘要：线路巡视是日常运行维护不可或缺的一环，正常情况下，班组长安排人员巡线是为了了解线路运行状况，及时发现线路缺陷和威胁线路安全运行的情况，为线路检修提供依据并确定检修内容，从而有效预防事故发生、防止事故扩大。由于高空巡视使用观测工具的局限性，巡视人员不能全方位地了解线路和设备情况，不能有效发现部分特定位置的缺陷，汇报巡视结果缺陷情况不全面或无缺陷，对后续缺陷的处理或线路运行极为不利。在架空故障巡线时，也会因为观测不到线路上方的状况，不容易发现故障点，导致故障处理时间和停电时间相应增加，对优质服务的提升产生了较大影响。
关键词：人工智能;输电线路;安全运行
引言
针对输配电装备运维难点和电力系统数据特征，通过研究多源信息采集与处理技术，依托不同平台，借助数据融合法全方位获取输电线路运行过程中的各项数据，如设备状态、实时状态、电网运行指标等，从而对多源异构数据进行处理，并进行规范化使用，实现视频、图像、文本等多源电网数据的源端融合。通过研究基于大数据分析的输变电设备评估模型及状态诊断方法，实现电网装备状态评价的智能化、专业化、信息化和互动化。通过研究基于人工智能和大数据的输配电装备健康预警技术，实现输配电装备的实时感知、在线监测、科学预警、智能诊断。并以上述技术为基础，开发基于大数据的输配电装备智能化远程运维系统，根据输配电装备运维需要，深入挖掘、分析装备运行数据，形成智能运维报告。
一、输电线路施工安全风险管控的关键意义
从目前情况来看，输电线路项目的施工安全管控工作效果好坏，会直接关系到施工场地作业工人的个人安全，因此这不单是管理者需要做好的工作，更加需要施工场地工人认识到安全生产的关键性，唯有如此才能规范施工行为，防止或减少安全事故产生的次数。因此，作为项目施工管理人员，应当选用多种方式，提升施工人员的安全责任意识，使其可以主动做好安全防护措施，规范个人的工作行为，这样才能有效避免安全事故的产生。可见，施工企业在进场开工阶段，加大安全风险管控力度，能够保障项目顺利开工，从而确保施工品质、施工安全达到预期目标。
二、人工智能在输电线路安全运行中的应用
2.1输电线路在线监测
在人工智能应用领域中，专家系统是重要的组成部分。对于电力系统而言，开发输电线路在线监测专家系统是极为必要的，其目的在于通过分析监测系统收集的数据，推断出输电线路可能存在的故障点及所发故障的原因，包含知识库、数据库、解释机制、推理机以及人机接口五个部分。监测系统获取数据信号的手段主要有远程可视、线路安全运行、避雷器等。将所收集的数据信息分别构建成静态数据库和动态数据库，当监测系统运行时，远程可视监控模块将率先启动，并将现场情况转化为可视图像，避雷器、安全运行模块相继启动，系统将会根据各个模块的数据分析结果，启动综合分析模块，从而对结果进行全面的判断，其结果可以作为输电线路早期故障的重要诊断依据，具有一定的参考意义。
2.2加大安全培训力度
作为施工企业，如果想要强化作业工人的安全责任意识，就应在进场开工前对其做好相应的安全培训工作，以此扩充施工人员的安全常识储备量，使其拥有安全责任意识，这样才能在施工中主动遵从相应的规程标准完成工作内容，用以减少各类安全问题、安全事故產生的可能性。为了实现这个目标，在安全培训工作开展期间，施工企业应当预先将以前类似工程项目中常见的安全事故，以事例的方式告知施工人员，使其可以认识到安全施工的关键性，继而防范类似事故的产生。除此之外，施工企业还应定期委派安全管理人员，亲自到施工团队中开展安全动员大会，推广和宣传安全施工的重要性，这样才能时刻警示施工人员，强化其安全责任意识。
2.3图像数据处理
无人机巡检图像数据主要来源于光学影像数据和激光雷达点云数据。其中，激光雷达点云数据的处理已具有较高的智能自动化处理水平，应用商业软件再加上少量的人工干预即可。而光学影像数据，包括可见光影像、红外影像等数据的智能化处理尚不成熟，还在处在初步研究阶段。目前，可将光影像数据智能化处理是输电线路无人机巡检图像处理领域的热门研究方向。传统的电力设备图像数据处理方法是基于人工设计特征提取的机器学习图像目标检测方法[6]。然而，该方法存在检测对象单一的问题，且存在漏检、错检的风险。在输电线路巡检中，有将近900多种常规缺陷，并且电力设备的型号众多，设备之间外形差异较大，基于上述传统图像处理方法仅能检测单一或少数几种电力设备，缺乏基本的通用性和较高的可靠性，因而实际工程应用价值较低[7]。随着计算机性能的不断提升和智能算法的不断发展，有学者提出可建立大型的数据集，将深度学习算法引入输电线路无人机巡检图像的数据处理中。从现有研究来看，深度学习技术在该领域中确实具有更大的优势和发展潜力[8]。但是，目前还难以建立起比较完善的数据集，制约了深度学习技术在输电线路无人机巡检图像数据智能处理中的发展。未来可通过不同单位和公司的合作方式，建立完善的电力设备缺陷数据集，将深度学习技术的优势在无人机巡检图像数据智能处理中的优势发挥出来。
2.4无人机VR巡检
由于边缘物联代理智能识别准确率和识别场景的限制，运维人员需要对存在问题的图片和视频进行二次审核，同时需要确认输电线路现场情况，此时可以利用VR技术，通过5G网络对无人机进行远程操控，实现无人机VR巡检。为实现无人机VR巡检，在无人机上搭载360°全景摄像头。利用5G网络高速度、大带宽、低延时、高精度的特点，运维人员可以在中心机房通过输电线路无人机巡检平台，对无人机进行远程操控，同时运维人员需要佩戴VR眼镜，通过5G网络使现场拍摄视频与VR眼镜实现同步，自由的进行全方位多角度观看，使运维人员能够身临其境的对输电线路的每个细节进行巡查，并对周围环境进行评估。360°全景摄像头拍摄的现场真实图像。
结束语：
文章围绕输电线路高空巡检中的高效检修工具开展研究与开发工作，主要介绍了几种应用性能较好的检修装置，例如，输电线路带电补装开口销工具，可以有效提高输电线路高空检修的安全性和效率，检修人员不需要进入强电场区域;新型导线异物清除装置，不仅越障能力强，还可通过摄像头拍摄和判断是否有异物存在，利用携带的装置进行异物清除，实现自动化处置;导线滑车装置便于安装间隔棒，节省作业时间。以上检修工具的研发和应用提高了输电线路高空巡检效率，降低了作业强度，保证了作业质量和作业人员安全，有广泛的实际应用价值。
参考文献
[1]杨之望，王鲁杨.人工智能在输电线路安全运行中的应用[J].上海电力学院学报，2019，35（03）：231-235.
[2]麦俊佳，郭圣，徐振磊，曾懿辉.输电线路多旋翼无人机自动驾驶智能巡检系统[J].计算机系统应用，2019，28（04）：105-110.
[3]杨雪城.输电线路运行安全影响因素分析及防治措施分析[J].山东工业技术，2016（07）：192.
江苏怡宁能源实业集团有限公司
关键词：人工智能;输电线路;安全运行
引言
针对输配电装备运维难点和电力系统数据特征，通过研究多源信息采集与处理技术，依托不同平台，借助数据融合法全方位获取输电线路运行过程中的各项数据，如设备状态、实时状态、电网运行指标等，从而对多源异构数据进行处理，并进行规范化使用，实现视频、图像、文本等多源电网数据的源端融合。通过研究基于大数据分析的输变电设备评估模型及状态诊断方法，实现电网装备状态评价的智能化、专业化、信息化和互动化。通过研究基于人工智能和大数据的输配电装备健康预警技术，实现输配电装备的实时感知、在线监测、科学预警、智能诊断。并以上述技术为基础，开发基于大数据的输配电装备智能化远程运维系统，根据输配电装备运维需要，深入挖掘、分析装备运行数据，形成智能运维报告。
一、输电线路施工安全风险管控的关键意义
从目前情况来看，输电线路项目的施工安全管控工作效果好坏，会直接关系到施工场地作业工人的个人安全，因此这不单是管理者需要做好的工作，更加需要施工场地工人认识到安全生产的关键性，唯有如此才能规范施工行为，防止或减少安全事故产生的次数。因此，作为项目施工管理人员，应当选用多种方式，提升施工人员的安全责任意识，使其可以主动做好安全防护措施，规范个人的工作行为，这样才能有效避免安全事故的产生。可见，施工企业在进场开工阶段，加大安全风险管控力度，能够保障项目顺利开工，从而确保施工品质、施工安全达到预期目标。
二、人工智能在输电线路安全运行中的应用
2.1输电线路在线监测
在人工智能应用领域中，专家系统是重要的组成部分。对于电力系统而言，开发输电线路在线监测专家系统是极为必要的，其目的在于通过分析监测系统收集的数据，推断出输电线路可能存在的故障点及所发故障的原因，包含知识库、数据库、解释机制、推理机以及人机接口五个部分。监测系统获取数据信号的手段主要有远程可视、线路安全运行、避雷器等。将所收集的数据信息分别构建成静态数据库和动态数据库，当监测系统运行时，远程可视监控模块将率先启动，并将现场情况转化为可视图像，避雷器、安全运行模块相继启动，系统将会根据各个模块的数据分析结果，启动综合分析模块，从而对结果进行全面的判断，其结果可以作为输电线路早期故障的重要诊断依据，具有一定的参考意义。
2.2加大安全培训力度
作为施工企业，如果想要强化作业工人的安全责任意识，就应在进场开工前对其做好相应的安全培训工作，以此扩充施工人员的安全常识储备量，使其拥有安全责任意识，这样才能在施工中主动遵从相应的规程标准完成工作内容，用以减少各类安全问题、安全事故產生的可能性。为了实现这个目标，在安全培训工作开展期间，施工企业应当预先将以前类似工程项目中常见的安全事故，以事例的方式告知施工人员，使其可以认识到安全施工的关键性，继而防范类似事故的产生。除此之外，施工企业还应定期委派安全管理人员，亲自到施工团队中开展安全动员大会，推广和宣传安全施工的重要性，这样才能时刻警示施工人员，强化其安全责任意识。
2.3图像数据处理
无人机巡检图像数据主要来源于光学影像数据和激光雷达点云数据。其中，激光雷达点云数据的处理已具有较高的智能自动化处理水平，应用商业软件再加上少量的人工干预即可。而光学影像数据，包括可见光影像、红外影像等数据的智能化处理尚不成熟，还在处在初步研究阶段。目前，可将光影像数据智能化处理是输电线路无人机巡检图像处理领域的热门研究方向。传统的电力设备图像数据处理方法是基于人工设计特征提取的机器学习图像目标检测方法[6]。然而，该方法存在检测对象单一的问题，且存在漏检、错检的风险。在输电线路巡检中，有将近900多种常规缺陷，并且电力设备的型号众多，设备之间外形差异较大，基于上述传统图像处理方法仅能检测单一或少数几种电力设备，缺乏基本的通用性和较高的可靠性，因而实际工程应用价值较低[7]。随着计算机性能的不断提升和智能算法的不断发展，有学者提出可建立大型的数据集，将深度学习算法引入输电线路无人机巡检图像的数据处理中。从现有研究来看，深度学习技术在该领域中确实具有更大的优势和发展潜力[8]。但是，目前还难以建立起比较完善的数据集，制约了深度学习技术在输电线路无人机巡检图像数据智能处理中的发展。未来可通过不同单位和公司的合作方式，建立完善的电力设备缺陷数据集，将深度学习技术的优势在无人机巡检图像数据智能处理中的优势发挥出来。
2.4无人机VR巡检
由于边缘物联代理智能识别准确率和识别场景的限制，运维人员需要对存在问题的图片和视频进行二次审核，同时需要确认输电线路现场情况，此时可以利用VR技术，通过5G网络对无人机进行远程操控，实现无人机VR巡检。为实现无人机VR巡检，在无人机上搭载360°全景摄像头。利用5G网络高速度、大带宽、低延时、高精度的特点，运维人员可以在中心机房通过输电线路无人机巡检平台，对无人机进行远程操控，同时运维人员需要佩戴VR眼镜，通过5G网络使现场拍摄视频与VR眼镜实现同步，自由的进行全方位多角度观看，使运维人员能够身临其境的对输电线路的每个细节进行巡查，并对周围环境进行评估。360°全景摄像头拍摄的现场真实图像。
结束语：
文章围绕输电线路高空巡检中的高效检修工具开展研究与开发工作，主要介绍了几种应用性能较好的检修装置，例如，输电线路带电补装开口销工具，可以有效提高输电线路高空检修的安全性和效率，检修人员不需要进入强电场区域;新型导线异物清除装置，不仅越障能力强，还可通过摄像头拍摄和判断是否有异物存在，利用携带的装置进行异物清除，实现自动化处置;导线滑车装置便于安装间隔棒，节省作业时间。以上检修工具的研发和应用提高了输电线路高空巡检效率，降低了作业强度，保证了作业质量和作业人员安全，有广泛的实际应用价值。
参考文献
[1]杨之望，王鲁杨.人工智能在输电线路安全运行中的应用[J].上海电力学院学报，2019，35（03）：231-235.
[2]麦俊佳，郭圣，徐振磊，曾懿辉.输电线路多旋翼无人机自动驾驶智能巡检系统[J].计算机系统应用，2019，28（04）：105-110.
[3]杨雪城.输电线路运行安全影响因素分析及防治措施分析[J].山东工业技术，2016（07）：192.
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