变电站的运行质效关系到电网安全与供电可靠。变电设备规模持续扩大，“成长的烦恼”随之而来——变电设备规模与现有运维力量不匹配的问题日益凸显，传统运维模式面临效率与精度的双重瓶颈。
破局之道，在于向科技要生产力。国网江苏省电力有限公司深化人工智能（AI）技术应用，在智能巡检、现场管控等变电运维关键场景实现突破。从“人工研判”到“智慧决策”，AI打造了变电运维新范式。
近年来，依托新一代集控系统，“无人值守+集中监控”的变电站管理模式已推广至江苏全省，发挥了减负提效的重要作用。
但新问题出现了——命名不规范等因素导致海量设备信息与新一代集控系统中的监控信息不一致。“以新设备投运验收为例，监控人员要逐条核对遥信、遥测、遥控等信息，效率低且容易出差错。”国网江苏电力设备部变电处副处长潘恒介绍。
2025年起，国网江苏电力上线监控信息智能分析应用。它借助AI技术，通过嵌入的“符号逻辑+神经网络”混合技术框架，实现设备信息从“关键词匹配”到“语义级理解”的跨越。监控人员仅需上传现场设备信息，该应用便可自动修正错字、漏字及术语偏差。
成效立竿见影。监控信息智能分析应用在南京供电公司率先试点后，变电监控信息整体映射正确率达94%，勘误准确率达85%，校核效率提升了86.11%。
7月28日，泰州供电公司徐庄变电运维班值班室内，运维人员何逸打开云端AI变电智能巡检系统，不到10分钟，一份精准标注设备缺陷的标准化巡检报告便自动生成。
此前，受算法能力限制，变电站智能巡检系统“看不清、认不准”，漏报、误报时有发生。何逸介绍，每轮巡检结束后，运维人员要人工复核数百张巡检图片，设备缺陷往往被海量无效信息淹没。
6月30日，云端AI变电智能巡检系统上线应用。它采用“大模型+N个专业小模型”的异构融合算法，为变电设备缺陷检测装上了反应灵敏的“超级大脑”。单一的小模型高度依赖缺陷样本库，而渗漏油等样本数量少的缺陷，小模型“没见过就不会认”。大小模型组合模式搭配正负样本协同优化策略，使智能巡检系统有效排除干扰因素，锁定隐蔽缺陷。
云端AI变电智能巡检系统还具备自主迭代能力。运维人员每审核确认一张缺陷图片，该系统都会自动将缺陷图片汇入样本库，让模型越用越精准。经验证，使用该系统后，设备缺陷检出率提升40%，误报率下降63%。
7月25日，在盐城220千伏高阳变电站进站通道内，作业人员陈洁刚一进入设备区，高清摄像头立即抓拍人脸，变电作业现场AI管控系统同步完成人员身份与作业资质核验，全程无人介入。此前，江苏电网220千伏及以上变电站已实现高清视频全覆盖，可满足智能巡检、远程督查操作确认等日常业务需求，但在现场管控环节，视频监控仍未代替人工作业。
变电作业现场AI管控系统在不大量新增硬件的前提下，充分利用现有高清视频等资源，通过云边协同发挥最大效能。在云端，该系统与安监风控系统实现数据贯通，建成可动态更新的标准化人脸生物特征库；在边端，该系统部署人脸、车辆检测算法，对视频画面开展实时抽帧分析。该系统能识别高清摄像头捕获的人脸信息并与库中人员资质、工作票等数据比对，精准判断无票进站、无资质作业等违章行为并推送告警短信。
目前，变电作业现场AI管控系统已覆盖江苏电网6个地市共148座110千伏及以上变电站，实现人员从进站到离场的全流程管控，识别准确率达95%，人工核验量减少50%以上，自查并避免了多起严重违章行为，为变电作业现场筑牢了安全防线。
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