吳言楓：人工智能技術(shù)在變電運檢領(lǐng)域的探索與實(shí)踐

國電南京自動(dòng)化股份有限公司高級設計師 吳言楓：尊敬的各位領(lǐng)導，各位來(lái)賓：大家上午好!首先感謝會(huì )議方為我們提供這么好的平臺，讓我們共聚在此，暢談技術(shù)，了解人工智能賦能綠色低碳轉型的研究成果。下面由我代表公司對人工智能在智慧運檢領(lǐng)域的探索與實(shí)踐情況進(jìn)行介紹。

今天的報告分三部分：發(fā)展方向、探索實(shí)踐、探索方向三個(gè)方面，和各位做個(gè)交流。

首先是發(fā)展背景。人工智能可以說(shuō)是第四次科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的重要驅動(dòng)力量，也是電力行業(yè)作為科技和產(chǎn)業(yè)的重要部分，研究人工智能技術(shù)如何在電力系統應用中結合業(yè)務(wù)落地應用，對于推動(dòng)電力行業(yè)技術(shù)進(jìn)步和產(chǎn)業(yè)發(fā)展發(fā)揮也具有重要作用。

在國家層面，從2015年開(kāi)始，提出人工智能新興產(chǎn)業(yè)培育;2017年，將人工智能提升到了國家戰略地位;加快人工智能場(chǎng)景應用，促進(jìn)數字技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟深度融合是未來(lái)的發(fā)展趨勢。在行業(yè)政策層面，國南網(wǎng)也發(fā)布了建設方案、專(zhuān)項規劃和白皮書(shū)，促進(jìn)人工智能技術(shù)在電網(wǎng)行業(yè)應用落地。

經(jīng)過(guò)這么多年的發(fā)展，國際上普遍認為人工智能技術(shù)將呈現三個(gè)階段，即弱人工智能、強人工智能和超級人工智能，從1950年開(kāi)始一直到現在，我們基本上還處于弱人工智能時(shí)代，即利用現有智能化技術(shù)，來(lái)改善我們經(jīng)濟社會(huì )發(fā)展所需要的一些技術(shù)條件和發(fā)展功能，到2050年前后，隨著(zhù)腦科學(xué)的突破，我們將達到強人工智能時(shí)代，它將非常接近于人的智能，未來(lái)隨著(zhù)腦科學(xué)和類(lèi)腦智能的極大發(fā)展，將邁入超級人工智能時(shí)代，到了那個(gè)時(shí)候人工智能就成為一個(gè)超強的智能系統。

目前，人工智能方向已經(jīng)形成了“理論研究->核心共性技術(shù)->應用技術(shù)”的完整框架體系。隨著(zhù)計算能力的提高、數據的豐富以及智能算法的進(jìn)展，人工智能正在從弱人工智能向強人工智能轉變，可以服務(wù)變電站、集控站、新能源場(chǎng)站、虛擬電廠(chǎng)等多元業(yè)務(wù)場(chǎng)景，賦能業(yè)務(wù)提質(zhì)，支撐電力行業(yè)數字化轉型和新型能源體系建設。

隨著(zhù)復雜大電網(wǎng)對電力系統可靠性的要求越來(lái)越高，傳統運檢模式已無(wú)法滿(mǎn)足電力系統安全可靠運行要求，人工智能技術(shù)的發(fā)展給運檢行業(yè)帶來(lái)了新的機遇，傳統輸變電運檢向智能運檢方向發(fā)展，是筑實(shí)能源互聯(lián)網(wǎng)的物質(zhì)基礎和提升電網(wǎng)本質(zhì)安全的必由之路。

智慧運檢在發(fā)展過(guò)程中主要聚焦在狀態(tài)感知、健康診斷、運行維護、檢修搶修、生產(chǎn)管控五個(gè)領(lǐng)域。涵蓋本體智能、運行監視、智慧管理、健康診斷、安全管控、生產(chǎn)管控六大場(chǎng)景。

接下來(lái)介紹的是我們在智慧運檢領(lǐng)域的研究實(shí)踐。

電力應用具有“運維工作量大、數據多、設備隱蔽性故障和趨勢分析復雜、設備運維不方便、安全可靠實(shí)時(shí)性要求高”的特點(diǎn)，而人工智能在技術(shù)上具有自適應性、數據驅動(dòng)決策、故障診斷與預防、復雜問(wèn)題的處理及實(shí)時(shí)響應等五方面優(yōu)勢，結合這些優(yōu)勢，我們進(jìn)行了系列的技術(shù)探索。

總體架構上，我們打造了一個(gè)強大的數字底座，構建了面型變電設備多源異構數據融合的數字化平臺，實(shí)現多源數據跨區、跨域融合匯聚，通過(guò)一體化建模實(shí)現全場(chǎng)景數據統一管理和數據處理。為上層模型訓練、機器學(xué)習、人工智能應用等提供數字平臺支撐。

在此基礎上，由于設備的不同特征分析，采用的算法都有差異，因此需要打造一個(gè)適應多種算法的算法塢，支持基于元算子的算法構建，建立了適應多種算法的電力人工智能業(yè)務(wù)支撐平臺，為各類(lèi)算法提供統一的數據、模型等服務(wù)支撐，以設備健康評估、智能巡視、故障診斷等業(yè)務(wù)場(chǎng)景為抓手，實(shí)現算法模型自動(dòng)訓練與更新，賦能平臺算力。

下面介紹一下智慧運檢領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)。

首先介紹的是智能感知技術(shù)。由于機器人、無(wú)人機、攝像頭、聲紋裝置等設備通信協(xié)議不一致，接入工作量巨大且容易出錯，智能感知技術(shù)可以實(shí)現多類(lèi)型設備自動(dòng)接入，通過(guò)IP搜索、MQTT連接信息檢測等方式發(fā)現潛在設備，進(jìn)行規約探測判斷類(lèi)型，自動(dòng)將該設備接入到系統平臺中。

然后介紹的動(dòng)態(tài)建模技術(shù)。在接入以后，就涉及到建模問(wèn)題。通過(guò)基于元數據的模型動(dòng)態(tài)建模技術(shù)，可以將設備屬性整理為元屬性，并通過(guò)特征工程挖掘屬性規則，新的設備接入時(shí)，自動(dòng)識別類(lèi)別和元屬性，完成自動(dòng)設備動(dòng)態(tài)建模。

接下來(lái)介紹數據治理技術(shù)。在采到數據以后，針對周期性數據、偶發(fā)性數據、離散數據的不同特點(diǎn)，可以采用不同的機器學(xué)習網(wǎng)絡(luò )進(jìn)行數據治理，實(shí)現同源數據比較、異常數據修正和缺失數據填補。

接下來(lái)介紹智能巡檢技術(shù)。設備狀態(tài)存在多維度的感知，目前業(yè)內各種數據分析由多個(gè)專(zhuān)業(yè)廠(chǎng)商實(shí)現，分析數據結果格式?jīng)]有統一的標準。因此，需要將語(yǔ)義、視頻圖像、聲紋、信號等數據轉換至共享空間，通過(guò)融合編碼方式對語(yǔ)義分割、圖像識別、頻譜分析的結果進(jìn)行關(guān)聯(lián)，解決多源異構數據標準化難題，提高數據利用率。設備常規及隱蔽問(wèn)題需要可見(jiàn)、紫外、紅外等一種或多種不同光譜進(jìn)行發(fā)現，利用多波段數據構建兼容放電、溫度異常判別、設備缺陷識別等能力的圖像識別模型，捕捉異常情況，解決隱蔽性缺陷難以發(fā)現的難題。

下面一個(gè)關(guān)鍵技術(shù)是知識圖譜技術(shù)。目前狀態(tài)檢修主要依靠專(zhuān)家經(jīng)驗分析，分析處置難度大，耗時(shí)長(cháng)，以設備評價(jià)導則和檢修記錄為基礎，構建知識圖譜，根據多參量狀態(tài)評價(jià)結果快速篩選檢修計劃和方案，提高設備的檢修效率和準確性。

最后一個(gè)關(guān)鍵技術(shù)是因果推斷技術(shù)。因果推理是通過(guò)觀(guān)察和分析數據，推斷出變量之間的因果關(guān)系。早期的因果推斷主要依賴(lài)于隨機化實(shí)驗、傾向性匹配得分等被動(dòng)推理方式，根據現場(chǎng)數據變化給出原因，如果推理錯誤無(wú)法進(jìn)行反饋修正。融合元學(xué)習的因果推斷技術(shù)可以從大規模數據中發(fā)現因果關(guān)系，主動(dòng)處理潛在的混雜變量和偏差，當現場(chǎng)處置和因果原因分析存在差異的情況，進(jìn)行主動(dòng)學(xué)習實(shí)現推理自修正，變被動(dòng)學(xué)習為主動(dòng)學(xué)習，提高推理準確性。

下面介紹一下實(shí)踐應用情況。我們利用三維精細化建模技術(shù)，實(shí)現設備動(dòng)態(tài)化仿真以及虛實(shí)畫(huà)面融合。以動(dòng)態(tài)數據驅動(dòng)三維模型，通過(guò)時(shí)空語(yǔ)義分析實(shí)現測點(diǎn)與模型的關(guān)聯(lián)，當設備預警時(shí)，定位至異常設備。我們圍繞數字孿生、異常分析、故障診斷、狀態(tài)評價(jià)、檢修決策、數字可視化的思路，開(kāi)展了設備狀態(tài)監測和智能診斷評估的應用。在寧夏靈州 ±800 kV 特高壓直流換流站，應用了電纜基建損傷識別技術(shù)和直流控制電纜故障識別技術(shù)，實(shí)現了電纜故障的預警和直流電源系統的狀態(tài)評價(jià)，提高了絕緣檢測的范圍和精度以及采集穩定性。我們也研究了智能巡檢系統，系統具備自動(dòng)巡視、智能識別、智能分析、實(shí)時(shí)監控、智能聯(lián)動(dòng)等功能，在新疆14座750kV變電站智能巡視系統中成功應用。通過(guò)上述技術(shù)的探索應用，我們構筑了基于數據自動(dòng)采集、智能分析、遠程控制的智慧運檢體系，實(shí)現了監控運檢業(yè)務(wù)的全流程數字化。

最后是我們在賦能綠色低碳轉型的探索。

國電南自在人工智能方面的戰略發(fā)展方向，公司綜合考慮電力行業(yè)應用場(chǎng)景以及AI技術(shù)的能力支撐，按學(xué)習預測、分析決策、感知識別、行業(yè)知識提取生成四個(gè)方向進(jìn)行專(zhuān)業(yè)規劃，著(zhù)手四大基本能力，推動(dòng)公司傳統產(chǎn)業(yè)轉型升級和戰略新興產(chǎn)業(yè)培育壯大。

基于上述能力，我們實(shí)現了基于XGBoot和伯努利采樣的用戶(hù)動(dòng)態(tài)畫(huà)像描述方法，根據實(shí)際的設備運行特性和用戶(hù)的特性進(jìn)行建模，實(shí)現可調節潛力的分析。通過(guò)多類(lèi)型分布式電源和新型負荷場(chǎng)景下資源高效聚合和精準調控，實(shí)現了對多元異質(zhì)集群的特性分析以及它的調節能力、響應時(shí)間及響應范圍的描述。提出了基于能源解耦和雙重激勵的售電服務(wù)策略，根據用戶(hù)的需求和市場(chǎng)情況，通過(guò)策略實(shí)現個(gè)性化的套餐推薦。最后基于以上技術(shù)，研制了發(fā)售服一體化的技術(shù)支持系統，可以適應電力市場(chǎng)發(fā)展趨勢，實(shí)現整體的數據貫通和業(yè)務(wù)上的協(xié)同。

在此基礎上，我們也形成了一些創(chuàng )新突破成果，入選能源局能源綠色低碳轉型典型案例，先后獲得了一系列獎項，包括國家科技進(jìn)步獎、中國電力科學(xué)技術(shù)獎、國家發(fā)明獎、中國專(zhuān)利金獎等國家或行業(yè)重量級獎項，入選國家能源局2021年度能源領(lǐng)域首臺(套)重大技術(shù)裝備項目清單，被評為國資委國有企業(yè)數字技術(shù)十大典型成果。

最后，再次感謝主辦方，讓我們攜手共進(jìn)，打造布局合理、創(chuàng )新能力一流、競爭力強的電力人工智能生態(tài)，賦能新質(zhì)生產(chǎn)力，助推綠色低碳高質(zhì)量發(fā)展!