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2024年电力系统智能巡检技术应用

电力系统作为国民经济的基石，其安全稳定运行关乎社会生产生活的方方面面。巡检工作作为保障电力设备健康、及时发现潜在故障的关键环节，其效率与质量直接影响着电网的可靠性。随着技术的飞速发展，传统依赖人工的巡检模式正面临着效率不高、主观性强、作业风险大等诸多挑战。在此背景下，智能巡检技术应运而生，并在近年来得到了广泛的探索与应用。时至2024年，电力系统智能巡检已不再是概念性的尝试，而是进入了规模化、深度融合与实用化推广的新阶段。本文将深入探讨当前电力系统智能巡检技术的应用现状、核心价值、面临的挑战及未来发展趋势，旨在为行业同仁提供一份具有实践参考意义的专业解读。

一、智能巡检技术体系的构成与协同应用

电力系统智能巡检并非单一技术的应用，而是一个多技术融合、多设备协同、数据驱动的复杂系统。其核心目标在于通过智能化手段替代或辅助人工，实现对电力设备状态的全面、精准、高效感知与评估。

（一）前端感知层：多元化数据采集手段

前端感知是智能巡检的基础，2024年的技术应用呈现出“空、地、人、物”多维一体的特点。

无人机巡检已成为输电线路巡检的主流方式之一。经过数年发展，无人机平台更加稳定，续航能力显著提升，搭载的传感器也日趋多元，从高清可见光相机、红外热像仪，到激光雷达（LiDAR），能够实现对线路本体、通道环境的精细化数据采集。特别是在复杂地形、恶劣天气条件下，无人机展现出其独特优势，大幅降低了人工登塔作业的风险。在变电站巡检中，室内无人机也开始崭露头角，能够在复杂的设备布局中进行自主导航和数据采集。

地面智能巡检机器人则在变电站、换流站及部分配电房得到广泛应用。轮式、履带式机器人凭借其强大的越障能力和自主导航技术，可在设备区自由移动，搭载高清摄像头、红外热像仪、声音传感器等，对断路器、隔离开关、变压器等设备进行外观检查、温度监测和异响检测。部分机器人还具备SF6气体泄漏检测等特殊功能。

智能传感器与在线监测装置是实现设备状态持续感知的关键。各类微功耗、高精度的传感器被部署在变压器、电缆、GIS等关键设备上，实时采集温度、湿度、局放、气体组分等状态量数据。这些数据通过物联网技术传输至后台系统，为设备的健康状态评估提供了海量的基础数据。

（二）数据传输与处理层：高效与智能并重

前端采集的海量数据（尤其是图像、视频数据）对传输带宽和处理能力提出了极高要求。5G技术的普及为高清视频流和大容量数据的实时传输提供了有力支撑，确保了巡检数据的及时性。同时，边缘计算技术在巡检系统中得到广泛应用，将部分数据处理和分析任务放在靠近数据产生的边缘节点进行，有效降低了数据传输压力，提高了响应速度，满足了实时性分析的需求。对于非实时性数据，则通过边缘节点汇聚后上传至云端或数据中心进行深度分析和长期存储。

（三）智能分析与决策层：AI赋能的核心

人工智能（AI）技术是智能巡检的“大脑”，其核心在于赋予系统自主分析、判断和决策的能力。

计算机视觉技术在电力巡检中应用最为成熟和广泛。基于深度学习的图像识别算法能够对无人机、机器人拍摄的设备图像进行自动分析，识别出绝缘子破损、鸟巢、导线断股、设备漏油、铭牌缺失等常见缺陷。红外热成像分析算法则能精准识别设备的异常发热点，结合设备参数和环境因素，对发热原因和严重程度进行初步判断。

声音识别与分析技术也开始用于检测变压器、电抗器等设备的异常声响，辅助判断内部故障。此外，结合多源数据的融合分析算法能够综合利用图像、红外、声音、在线监测数据等多维度信息，对设备状态进行更全面、准确的评估，提高缺陷识别的准确率和可靠性，降低误报率。

二、智能巡检技术的核心应用价值

智能巡检技术的深度应用，为电力系统运维带来了革命性的变化，其核心价值主要体现在以下几个方面：

（一）提升巡检效率与质量，降低人工成本

传统人工巡检模式劳动强度大、效率低下，且巡检质量受人员经验、责任心、情绪等主观因素影响较大。智能巡检设备可以实现全天候、全时段作业，大幅提高了巡检频次和覆盖范围。AI算法的自动识别能力则将巡检人员从繁重的图像复核工作中解放出来，使其能够专注于缺陷的确认、分析和处理，显著提升了巡检效率和缺陷检出率。从长远看，智能巡检的规模化应用能够有效降低对一线巡检人员数量的需求，优化人力资源配置。

（二）保障巡检人员安全，规避作业风险

电力设备巡检，特别是输电线路巡检，往往面临高空、高压、野外、恶劣天气等多重风险。智能巡检设备（无人机、机器人）的应用，将巡检人员从这些高危环境中解放出来，从根本上降低了人身安全风险，是“以人为本”理念在电力安全生产中的具体体现。

（三）推动运维模式向预测性维护转型

智能巡检技术的应用，使得电力设备的状态数据得以全面、持续地采集。通过对这些数据的深度挖掘和AI分析，可以建立设备的健康状态评估模型