智能视频分析技术在电力系统中的应用

智能视频分析技术在电力系统中的应用

张家宁    阳傲宇   杨慧敏

广西大学 电气工程学院530004

华南理工大学电力学院  510641

黑龙江科技大学  150020

摘要：随着人工智能和计算机视觉的快速发展，智能视频分析技术在电力系统的各个环节得到了广泛应用。本文分析了智能视频分析技术在电力设备状态监测、输电线路巡检、变电站安防等领域的应用现状，指出了复杂环境下目标检测与跟踪、海量视频数据存储与管理、专用视频分析算法研发等方面存在的挑战，并展望了多源异构数据融合、视频分析模型轻量化、视频大数据挖掘等技术的发展方向。智能视频分析技术将助力电力系统实现更加安全、高效、智能的运行。

关键词：智能视频分析；电力系统；状态监测；输电线路巡检；变电站安防

引言：电力系统作为国民经济的重要基础设施，其安全稳定运行关系到经济社会发展和人民生活福祉。传统的电力系统运维主要依靠人工巡检和定期检修，存在效率低、隐患发现不及时等问题。近年来，以深度学习为代表的人工智能技术取得了长足进步，智能视频分析技术在工业领域得到了广泛应用。将智能视频分析技术引入电力系统，可以实现对电力设备、输电线路、变电站等的实时监控与智能分析，及时发现和预警各类缺陷隐患，提高电力系统的运行可靠性。

一、电力系统中智能视频分析技术的应用现状

（一）电力设备状态监测与故障诊断

电力设备是电力系统安全稳定运行的关键，其健康状态直接影响电能质量和供电可靠性。传统的电力设备状态监测主要采用人工巡检和定期检测的方式，难以实现全天候、全方位的实时监控。利用智能视频分析技术，可以对变压器、断路器、隔离开关等一次设备和继电保护、安全自动装置等二次设备进行24小时不间断监控。通过对视频图像中的设备外观、运行状态等信息进行提取和分析，可及时发现设备绝缘子污秽、金属部件锈蚀、表计示值异常等缺陷隐患并自动预警，从而为设备检修和更换提供决策支持[1]。

（二）输电线路巡检与外力破坏防范

输电线路是电力系统的骨干网架，线路长、跨度大，运行环境复杂多变，容易受到雷电、风雹、污秽、外力破坏等因素的影响。传统的人工徒步或车载巡检方式，受制于自然条件和人力物力的限制，难以对线路通道环境进行全覆盖、高频次的监控。近年来，输电线路智能巡检成为电力系统智能化发展的重要方向。利用无人机搭载高清摄像机对线路通道进行航拍，获取线路杆塔、绝缘子、金具、导地线等部件的高清影像，再利用智能视频分析技术对影像数据进行处理，可自动检测发现线路缺陷。同时，通过对输电线路通道内的异常活动进行实时监控分析，可及时发现违章施工、树木障碍、人为破坏、地质损坏等外力威胁，为输电线路的安全运行保驾护航。

（三）变电站智能安防与运维管理

变电站是电力系统的核心枢纽，关系到电网安全稳定运行。传统的变电站安防系统功能单一，主要依靠人工值守和定期检查，存在漏报、误报现象。利用智能视频分析技术对变电站进行全方位监控，可实现站区入侵检测、异常行为识别、设备状态监测等功能，构建更加智能化的立体防控体系[2]。通过对变电站内人员的活动轨迹、作业行为进行智能分析，可及时发现和制止违章操作，规范员工的作业行为。此外，利用视频大数据分析还可挖掘设备运行的潜在规律，指导变电站智能化运维。

二、电力系统智能视频分析技术面临的挑战

（一）复杂环境下的目标检测与跟踪

电力系统覆盖环境复杂多变，昼夜光照变化大，存在雨雪、烟尘等恶劣天气，给视频图像质量带来较大影响。以输电线路巡检为例，无人机航拍过程中存在云雾遮挡、阴影干扰等不利因素，导致视频图像中的杆塔、绝缘子等目标特征不明显，增加了缺陷检测的难度。传统的目标检测算法对环境变化适应性差，容易出现漏检、误检的情况。如何在复杂环境下实现电力设备、线路部件的精准定位与持续跟踪，是亟待解决的技术难题。未来需要研究更加鲁棒的目标检测模型，提高算法对光照、天气等变化的适应能力。同时，引入多源异构数据如红外图像、航测点云等，通过数据融合提升缺陷检测的可靠性。  

（二）海量视频数据的存储与管理

随着电力系统视频监控点位的不断增加，每天产生的视频数据量极为庞大。以某省电网为例，仅输电线路智能巡检每天就会产生数十TB的高清视频和图像[3]。如何对海量视频数据进行高效存储、管理和检索，是摆在各电力公司面前的现实挑战。传统的集中式存储架构难以满足快速扩展的需求，分布式存储虽然具备良好的可扩展性，但在PB级的数据规模下，如何平衡数据的可靠性、可用性和一致性，仍需进一步研究。

（三）专用视频分析算法的研发与优化

电力系统场景专业性强，各类设备器件的结构、材质、缺陷模式差异大，通用的视频分析算法难以直接应用。如变压器油位计的刻度识别，受到玻璃反光、刻度数字密集等因素影响，识别精度难以保证。再如输电线路小金具缺陷检测，由于小金具种类繁多，缺陷的尺度、纹理特征差异大，通用的缺陷检测模型很难满足实际需求。

三、电力系统智能视频分析技术的发展方向

（一）多源异构数据的融合分析

电力系统的视频数据来源广泛，既有可见光图像，也有红外图像；既有无人机航拍影像，也有变电站监控录像、在线监测。不同来源、不同模态的数据蕴含着丰富的设备状态信息。单一数据源的分析往往受限较大，难以全面反映设备的健康水平。未来，亟需打通多源异构数据的壁垒，实现数据的互联互通和融合分析。以输电线路为例，可将无人机可见光、红外图像与激光雷达点云相结合，以5G（APN专网）方式打通输电在线监测装置与后台连接，对杆塔、导线的三维空间信息进行重构，更加精准地检测线路部件的缺陷。以变电站为例，可将视频监控数据与红外测温、气象环境等数据相融合，持续开展设备缺陷图片库采集并建立变压器、GIS、断路器等设备的多维健康评估模型，实现设备状态的全息感知和趋势预测。多源异构数据的融合分析，将从多个角度刻画电力设备的状态特征，大幅提升缺陷隐患的识别和预警能力。

（二）视频分析模型的轻量化与移动化

随着视频监控终端的智能化发展，将视频分析算法从云端下沉到边缘侧，实现数据就地处理、实时分析的需求日益凸显。但受限于智能相机、无人机等终端设备自身的计算和存储资源，以及电磁场干扰，在终端实现实时的视频分析存在较大挑战。因此，亟需在云边端协同的架构下，研究视频分析模型的轻量化、参数剪枝等关键技术，在保证分析性能的同时降低模型的计算复杂度，实现算法在终端设备上的高效部署。同时，还可利用模型压缩、知识蒸馏等技术，实现云端大模型向边缘小模型的知识迁移，进一步提升边缘分析的精度和效率。在网络传输方面，可采用5G、Wi-Fi 6等新一代无线通信技术，保障云边端数据高速、可靠的互联互通。此外，区块链技术也可用于构建安全可信的视频数据共享机制，充分调动多方数据资源，促进电力系统智能化的发展。

（三）视频大数据挖掘与智能决策支持

电力系统海量的视频监控数据蕴藏着巨大价值，但目前大多停留在事后检索和可视化分析的层面，数据的深度价值尚未得到充分挖掘。利用视频大数据分析和人工智能技术，如RPA技术、数据机器人，可深入分析设备的历史运行数据，发现设备劣化趋势和故障征兆，实现设备状态的预测性维护。同时，通过分析输电线路周边环境的时空演变，评估外力破坏、异物短路等风险等级，提前采取防范措施。在变电站智能运维方面，利用计算机视觉与知识图谱相结合，可构建面向电力场景的知识库和专家系统，形成"视频监控－模式发现-风险评估-辅助决策"的智能化闭环，构建云景平台、生产运行决策支持系统，让视频数据真正成为电力调度、运行、检修等业务的数字孪生和智慧大脑。

结语：智能视频分析技术作为人工智能在电力系统的重要应用，为电力设备状态监测、输电线路巡检、变电站安防等领域赋能，有力提升了电力系统的感知、分析、决策能力。但同时，电力系统独特的物理结构、运行环境和业务场景，也给智能视频分析技术带来诸多挑战，如复杂环境下的目标检测与跟踪、海量视频数据的存储与管理、专用视频分析算法的研发与优化等。

参考文献：

[1]安生建.电力电子技术在智能电力系统中的应用价值分析[J].新潮电子,2024(1):91-93.

[2]马键.智能技术在新型电力系统分析和控制中的应用[J].集成电路应用,2024,41(4):206-207.

[3]李苈茹.电力系统智能技术在自动化中的应用探讨[J].光源与照明,2024(3):189-191.