10月31日-11月2日，2019年輸電新技術應用交流會暨第7屆eptc輸電技術年會（簡稱“eptc年會”）在四川成都召開。本次大會中，來自全國各地的輸電技術專家就進一步提高架空輸電線路技術創新能力，加強科技成果交流與應用力度，促進科技成果轉化，探討輸電線路技術未來發展趨勢展開交流分享。

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作為行業領先的ai視覺方案提供商indemind攜電網輸電線路智能監測平臺應邀參加本次eptc年會，cto閆東坤博士進行了《基于ai視覺技術實現輸電線路的自主檢測》主題分享，向現場領導與專家展示了indemind以人工智能、大數據、計算機視覺等技術在電力行業的創新成果。

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“近年來，我國電網建設經歷了高速發展，十二五期間，規模已躍居世界首位，電網輸電線路總長度超過118萬公里。傳統輸電線路巡檢方式愈發捉襟見肘，已逐漸無法滿足電網龐大的巡檢需求。”indemind cto閆東坤博士在“輸電線路智能巡檢技術專題論壇”上說到。

在此背景下，indemind聯合國網重慶能源服務有限公司合作開發了電網輸電線路智能監測平臺。該平臺通過ai視覺、人工智能、邊緣計算等技術，從線路入侵、導線異動、桿塔狀態、氣象災害四個維度，實現對電網輸電線路7×24小時全區域、全自主的精細化監控、識別、預警，可提升輸電線路的狀態感知能力、主動監測預警能力、輔助診斷決策能力以及運檢管控能力。據悉，indemind電網輸電線路智能監測平臺已在重慶部分地區掛網運行。

4大監測維度，3大監測理念，解鎖人工智能輸電運檢新模式

“2019年初，國家電網公司正式提出泛在電力物聯網建設戰略目標，在此背景下，我們認為輸電線路巡檢應突破傳統監測方式，應用新的監測理念，打造出符合泛在電力物聯網建設需求的輸電線路運檢新模式。”

分享中，閆東坤博士詳細地向在場專家與領導介紹了indemind電網輸電線路智能監測平臺的監測維度與監測理念：

1. 線路入侵監測，無死角實時監測塔下及兩塔之間區域，對異物掛線、工程車輛入侵、人員入侵及超高樹竹等常見輸電線路故障因素進行智能分類識別，上報人工復檢，并根據風險預案進入警備模式，開啟不間斷圖像識別，提高識別效果的同時，降低運檢成本。

2. 導線異動監測，無需掉電安裝，即可實時監測導線垂直、水平舞動幅值、頻率等數據，結合數據分析在各種條件下的舞動特點和規律，為每一條輸電導線建立專屬舞動模型，設定風險預警模型，通過模型判斷導線異動數據，智能實時判斷、上報，啟動風險應急預案。

3. 桿塔狀態監測，通過慣性傳感器測量桿塔短時間動態數據，對桿塔進行有限元動力學分析，實現桿塔風險的提前判斷與預警。

4. 氣象災害監測，平臺將氣象傳感器數據與視覺數據基于人工智能構建識別模型，聯立實現覆冰、火災等氣象災害的實時監測預警，有效提升數據價值，提升監測效果。

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“相較于監測能力的提升，我們更希望看到的是監測理念的革新。”閆東坤博士在演講中說到。他表示，indemind電網輸電線路智能監測平臺的監測理念有3個：

1. 基于人工智能和雙目視覺的三維立體輸電通道監測，從多維度實現對輸電線路7×24小時全區域監測，降低監測盲區，有效提升監測效果。

2. 全模型化監測，通過深度學習對每一個監測目標建立人工智能數據模型，降低人工監測帶來的誤判，同時隨著數據積累，實現“數據積累-模型訓練-模型替換升級-模型實時監測”的數據融合建模自循環，降低后期維護成本。

3. 全自主監測，平臺無需人工干預，各監測系統數據采集、識別預警可全自主運行，并支持系統自主更新模型、自動升級固件，最大程度降低平臺升級維護成本。

此外，indemind為電網輸電線路智能監測平臺提供了平臺顯示客戶端，包括pc端、移動端以及增強現實巡檢設備，可將輸電線路各數據、歷史數據變化、預警信息可視化，輔助指揮中心、操作人員、一線運維工作人員把握輸電線路實時動態。

在eptc年會展區，indemind將電網輸電線路智能監測平臺、客戶端、應用場景模型帶到了現場，吸引了很多領導、專家的駐足參觀。

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