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摘要：目前，变电站巡检工作主要采用人力、智能巡检机器人、视频监控等方式，巡检手段丰富但效率较低，且未有效解放人力资源。本文叙述一种全新的巡检方式，达到解放人力资源、提高巡视效率的目的。
关键词：智能巡检;视频监控;AI+IOT技術
1 前言
变电站巡检工作从最初的人工巡检、巡更巡检，发展到现在的视频巡视、机器人巡检有着漫长的历史。目前，最可靠、最主流的方式仍是人工巡检。根据2015年国家发改委、能源局发布《关于促进智能电网发展的指导意见》分析，到2020年我国变电站数量将从现有的2万座增加到3万座，这意味着变电站智能巡检领域有着百亿级的庞大需求市场。
由于我国在机器人技术水平、实用化程度方面均较落后，机器人智能巡检成本极高、性价比低、盲区多，市场化前景不佳。国网最新布置的平台型的视频巡检系统，大都采用高性能的前端采集设备，系统架构比较成熟，但缺少端、边、网、云整体泛在电力物联网的协同联动处理能力。故本文就一种新型的基于AI+IOT技术智能巡检策略进行深入探讨。
2 巡检现状
当前变电站巡检工作主要采用人力、巡检机器人、视频监控结合的方式，巡检手段丰富但效率较低，主要原因有三：
（1）人工巡检困难多：站多人少，巡检要求高，工作强度大。
（2）机器人巡检性价比低：使用成本高昂，盲区众多，设备异常识别不精准、不全面，智能识别、预警能力薄弱。
（3）视频监控不智能：不具备智能化，无自主观察细节、目标追踪、本地即时处理能力，实际应用中仍需大量人力投入。
国网公司“三型两网”战略对变电站巡检工作质量和效率提出更高要求，科学高效地完成变电站巡检成为运检人员迫切的需要。
3 基于AI+IOT技术的新型智能巡检方式
本课题通过深入研究，提出在现有视频巡检平台上，融合AI+IOT技术建设端边协同的变电站智能巡检平台的实施方案。方案实施后会使得变电视频监视智能化、联动化、体系化，通过端边云协同响应，实现从图像到视频多业务的持续学习与迭代、巡视策略自主联动、准确及时预测预警，解决人工巡检业务劳动强度大、管理复杂、安全风险高的难点问题。
（1）流程上，涵盖数据管理（生成、采集、标注）、识别预警（识别模型、协同复查、预警分析）、部署交互（在线迭代、敏捷部署、便捷交互）。
（2）功能上，实现细节自主观察、目标追踪、动态识别、多智能端协同复查。
（3）载体上，实现智能感知、边缘计算、云中心的体系化联动，由单点智能向体系智能演进。
本课题的研究具有以下创新点：
（1）端边协同、体系联动
摆脱传统信息系统和智能业务的单点智能局限，以端边云协同的智能处理架构，实现AI+IOT技术在变电巡检场景下的各层协同联动。在算力支持、应用部署、模型发布、性能与时延等维度上，端边云各自发挥特长能力、动态配合，合理匹配系统级资源，大幅提升智能业务处理效率、效能。
（2）自主智能、少人干预
传统智能业务更多集中于单个环节、单点决策。本项目广泛采用多任务触发、预警动作、多智能体协同等联动设计，在巡检全业务流程上实现智能自主化、减轻人员干预动作，有效提升管理运行效率和极大节约人财物等资源成本。
（3）全链打通、持续演进
从数据生成、采集、标注、到学习训练、场景化评测部署、应用反馈，形成智能视觉业务的全链条闭环，同时以上各环节直接在应用场景建立并完成，使智能视觉业务真正具有落地的生命力和可持续演进迭代的基础
4 结语
本课题可以在国网公司各电压等级的变电站、有视频监控条件的线路上实施，使得变电视频监视智能化、联动化、体系化，通过端边云协同响应，实现从图像到视频多业务的持续学习与迭代、巡视策略自主联动、准确及时预测预警，解决人工巡检业务劳动强度大、管理复杂、安全风险高的问题。
关键词：智能巡检;视频监控;AI+IOT技術
1 前言
变电站巡检工作从最初的人工巡检、巡更巡检，发展到现在的视频巡视、机器人巡检有着漫长的历史。目前，最可靠、最主流的方式仍是人工巡检。根据2015年国家发改委、能源局发布《关于促进智能电网发展的指导意见》分析，到2020年我国变电站数量将从现有的2万座增加到3万座，这意味着变电站智能巡检领域有着百亿级的庞大需求市场。
由于我国在机器人技术水平、实用化程度方面均较落后，机器人智能巡检成本极高、性价比低、盲区多，市场化前景不佳。国网最新布置的平台型的视频巡检系统，大都采用高性能的前端采集设备，系统架构比较成熟，但缺少端、边、网、云整体泛在电力物联网的协同联动处理能力。故本文就一种新型的基于AI+IOT技术智能巡检策略进行深入探讨。
2 巡检现状
当前变电站巡检工作主要采用人力、巡检机器人、视频监控结合的方式，巡检手段丰富但效率较低，主要原因有三：
（1）人工巡检困难多：站多人少，巡检要求高，工作强度大。
（2）机器人巡检性价比低：使用成本高昂，盲区众多，设备异常识别不精准、不全面，智能识别、预警能力薄弱。
（3）视频监控不智能：不具备智能化，无自主观察细节、目标追踪、本地即时处理能力，实际应用中仍需大量人力投入。
国网公司“三型两网”战略对变电站巡检工作质量和效率提出更高要求，科学高效地完成变电站巡检成为运检人员迫切的需要。
3 基于AI+IOT技术的新型智能巡检方式
本课题通过深入研究，提出在现有视频巡检平台上，融合AI+IOT技术建设端边协同的变电站智能巡检平台的实施方案。方案实施后会使得变电视频监视智能化、联动化、体系化，通过端边云协同响应，实现从图像到视频多业务的持续学习与迭代、巡视策略自主联动、准确及时预测预警，解决人工巡检业务劳动强度大、管理复杂、安全风险高的难点问题。
（1）流程上，涵盖数据管理（生成、采集、标注）、识别预警（识别模型、协同复查、预警分析）、部署交互（在线迭代、敏捷部署、便捷交互）。
（2）功能上，实现细节自主观察、目标追踪、动态识别、多智能端协同复查。
（3）载体上，实现智能感知、边缘计算、云中心的体系化联动，由单点智能向体系智能演进。
本课题的研究具有以下创新点：
（1）端边协同、体系联动
摆脱传统信息系统和智能业务的单点智能局限，以端边云协同的智能处理架构，实现AI+IOT技术在变电巡检场景下的各层协同联动。在算力支持、应用部署、模型发布、性能与时延等维度上，端边云各自发挥特长能力、动态配合，合理匹配系统级资源，大幅提升智能业务处理效率、效能。
（2）自主智能、少人干预
传统智能业务更多集中于单个环节、单点决策。本项目广泛采用多任务触发、预警动作、多智能体协同等联动设计，在巡检全业务流程上实现智能自主化、减轻人员干预动作，有效提升管理运行效率和极大节约人财物等资源成本。
（3）全链打通、持续演进
从数据生成、采集、标注、到学习训练、场景化评测部署、应用反馈，形成智能视觉业务的全链条闭环，同时以上各环节直接在应用场景建立并完成，使智能视觉业务真正具有落地的生命力和可持续演进迭代的基础
4 结语
本课题可以在国网公司各电压等级的变电站、有视频监控条件的线路上实施，使得变电视频监视智能化、联动化、体系化，通过端边云协同响应，实现从图像到视频多业务的持续学习与迭代、巡视策略自主联动、准确及时预测预警，解决人工巡检业务劳动强度大、管理复杂、安全风险高的问题。