8月14日消息，近日，国内能源领域取得了一项重大突破。国网电力空间技术有限公司联合华北电力大学等多家单位，成功开发出了输电线路红外缺陷智能识别系统，该系统已经在我国主要的超特高压线路运维中实现了产业化应用，为电力系统的安全稳定运行提供了新的技术支持。
电力系统中，输电线路发热检测一直是重要的环节，它能够及时发现线路缺陷隐患，预防线路跳闸和停电等事故的发生。然而，在过去，人工识别红外影像数据的流程相当复杂，需要现场工作人员耗费大量时间判别影像中的发热故障点，而且容易受到个人经验和注意力的影响，导致可能遗漏问题。此外，庞大的红外视频数据也增加了复检工作的难度，效率低下，还可能导致绝缘子掉串等危险情况。
但现在，通过国网电力空间技术有限公司等单位的合作，这一问题迎来了创新解决方案。新研发的输电线路红外缺陷智能识别系统，只需要上传巡检红外视频，系统即可快速抽取关键帧并自动识别发热缺陷。这个系统采用了"最小化标注 + 阶梯式学习 + 干扰点屏蔽"的技术路线，通过训练模型，实现了对红外缺陷隐患的智能识别，准确率达到了90%以上。
据了解，该系统目前已经在国网电力空间技术有限公司部署应用，并且已在主要的超特高压线路上取得了显著效果。以一个包含240个基杆塔的红外视频为例，传统的人工数据复核需要5个小时，而采用这个系统只需要2个小时，而且整个分析过程无需人工干预，大大提升了效率和准确性。
这一技术的成功应用，标志着我国首次将人工智能技术规模化应用于输电线路发热检测，为电力系统的运维提供了更为高效可靠的解决方案，有望在未来进一步推动能源领域的创新发展。
