AI“慧眼”高效识别变电站缺陷

云端AI变电智能巡检系统

9月11日，在江苏泰州供电公司靖江变电运维班组值班室内，运维人员闻丹银点开云端人工智能（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巡检报告便自动生成。

此前，传统的站端智能巡检系统受算法能力限制，存在巡检图片“看不清、认不准”的问题，需要运维人员复核，耗时耗力。6月30日，泰州供电公司联合江苏电力信息技术有限公司研发的云端AI变电智能巡检系统上线。该系统采用“光明电力大模型+N个专业小模型”的异构融合算法，搭配正负样本协同优化策略，为变电设备缺陷检测装上了反应灵敏的“超级大脑”。

系统开发初期，团队对行业内变电站智能巡检全过程开展深度调研，梳理出3个共性痛点：传统站端部署架构下，识别模型分散、与应用强耦合，后续迭代升级难度大；站端算力受限，整体识别能力偏弱，不同设备缺陷识别精度差异明显；无标准化样本归集机制，难以搭建高质量巡检样本库，制约模型训练效果。针对这些问题，团队明确了“云端统一架构、大小模型协同”的核心技术方向。

攻关推进过程中，团队遇到了多重技术挑战。打通数据壁垒是首道难关。泰州电网变电站的高清视频、无人机航拍画面、巡检机器人采集的多源异构影像等分散在不同厂商建设的站端系统中，协议、格式、接口标准互不统一，无法实现跨系统共享。团队逐一对接厂商完成协议适配，统一通信标准和数据格式，打通站端与主站全链路通道，让所有巡检数据安全高效地在云端汇聚。

如何平衡大模型的泛化理解能力与小模型的快速响应优势是决定系统实用性的关键。团队对多款通用视觉大模型、行业内成熟的巡检小模型开展多轮性能比对，在各类现场数据集上反复测试识别效果，经过数十次方案论证和现场试验，最终敲定“光明大模型+N个专业小模型”的异构融合算法架构，以兼顾全场景识别覆盖程度与特定缺陷的毫秒级响应速度。

针对传统模型迭代慢、适配性差的问题，团队搭建起“样本自动回流、模型自动训练、自动化评测发布”的全闭环迭代体系，突破过去小模型更新周期长、难以适配现场动态工况的瓶颈，让整套智能巡检系统能随着使用时长增加持续自主进化，做到越用越精准、越用越高效。

9月6日，云端AI变电智能巡检系统在对220千伏生祠变电站2号主变压器本体开展自动分析时，精准锁定了主变压器本体北面一处隐蔽的渗漏油点。运维人员赴现场核实后，联合检修人员第一时间消除了缺陷。应用传统站端小模型时，模型高度依赖缺陷样本库进行训练，像渗漏油这类样本数量少的缺陷，模型“没见过就不会认”。采用“大小模型组合”体系后，云端AI变电智能巡检系统依托大模型强大的泛化能力和上下文理解能力，准确区分了干扰因素与真实缺陷，最终精准锁定渗漏油点，实现了从“基于像素的机械比对”到“基于语义的智能理解”的技术跃迁。

实测数据直观展现了技术升级带来的成效。以一轮典型例行巡检任务的告警数据为对比基准，云端AI变电智能巡检系统与传统站端小模型相比，缺陷检出率提升40%，误报率下降63%。如今，泰州电网变电站的影像数据全部汇聚至该系统云端开展统一识别分析，减少了运维人员跨系统操作的工作量。“以前一轮巡检下来，光是人工审核图片就得花上大半天，现在系统自动生成标准化报告，运维人员只需要复核确认，能把更多精力投入到缺陷深度分析和现场处置上。”泰州供电公司运维专责戴红波说。

近年来，泰州供电公司持续推动人工智能技术与电网运维场景深度融合。云端AI变电智能巡检系统的全面落地，标志着泰州电网变电巡检实现了从“站端小模型”向“云端大模型”智能巡检的转变。