3月24日，國網浙江電科院自主研發(fā)的“掛點金具紅外圖像發(fā)熱缺陷智能識別算法模塊”，在國網浙江公司無人機自主巡檢平臺完成試運行并轉入業(yè)務化運行，正式形成完整的“紅外大腦”，標志著浙江全境輸電線路五大類關鍵部件全部實現發(fā)熱缺陷AI智能識別，“能源生命線”的安全守護邁入智慧新征程。

據悉，輸電線路的無人機巡檢每日產生1.2萬張紅外圖像，傳統人工分析模式需3名技術人員連續(xù)奮戰(zhàn)20天才能完成分析?！巴ㄟ^五大專業(yè)算法，完成相同數量的紅外圖像分析僅需1小時。發(fā)熱缺陷檢出率達81%以上，誤報率控制在行業(yè)最低水平，有效推進輸電無人機紅外巡檢分析‘算法代人’?！眹W浙江電科院紅外算法研發(fā)負責人李特介紹，“相當于給每個基桿塔配備了24小時在線的‘全科醫(yī)生’，也意味著全省輸電線路可避免更多因設備故障而導致的意外停電事故?！?/p>

據悉，“紅外大腦”已在浙江全省超高壓輸電線路中應用，先后發(fā)現五大類關鍵部件37起發(fā)熱缺陷，并支撐運維單位完成消缺。此外，國網浙江電科院還將“紅外大腦”小型化，形成了邊緣算力檢測裝置，后續(xù)還將實現紅外無人機巡檢“邊飛邊識別”，現場發(fā)現缺陷、現場復測復核，進一步提高巡檢效率。

下一步，國網浙江電科院將繼續(xù)推進基于大模型的輸電線路發(fā)熱缺陷智能識別算法研發(fā)，推動電力運維從“被動響應”轉向“主動預防”，為新型電力運維建設提供浙江方案。