國網浙江公司在全省范圍內推廣應用計量裝置缺陷圖像識別模型

        隨著現場巡視工作人員按下“拍照”按鍵，“裝置無隱患”的提醒馬上跳出，工作人員在現場作業終端上按照提醒錄入巡視結論后即完成了一次低壓計量裝置的巡視，全過程僅耗時1分40秒。近日，杭州市蕭山區鳳凰村完成所有低壓計量裝置巡視，標志著計量裝置缺陷圖像識別模型已在國網浙江公司得到了大范圍、高質量的應用。

國網天臺縣供電公司員工對老舊小區計量裝置開展巡視

       3月31日，在經過了半年時間的試點、驗證、優化后，國網浙江公司在全省范圍內正式上線推廣應用計量裝置缺陷圖像識別模型，這也是國網公司內部首次在全省范圍內大規模應用圖像識別技術輔助現場巡視工作。

        據悉，該模型由國網浙江營銷服務中心與國網大數據中心共同研發，基于輕量化模型技術完成圖像識別功能的微型化集成，并應用于生產環境。該技術能夠對7種計量裝置缺陷及6種圖像質量問題進行智能化、自動化判別，并根據圖像識別結果自動完成計量裝置缺陷等級判別。該模型于2021年在國網浙江電力下轄的4個縣公司開展試點應用，截至目前已應用了6個月。在試點應用階段，模型共完成16.12萬張現場巡視圖像收集，發現質量問題5963項，識別缺陷1654個，缺陷平均識別準確率達到88.65%，單個計量裝置缺陷識別平均耗時由2分30秒提升至1分40秒左右，巡視效率較傳統的人工判斷提升了近40%。

國網上虞市供電公司員工為春耕保駕護航開展計量裝置巡視工作

        該模型推廣應用后，覆蓋的計量裝置數量將由200萬增加至1600余萬，數量激增對模型運行的效率、穩定性、安全性也提出了更大的挑戰。為此，國網大數據中心與國網浙江營銷服務中心提前策劃，共同研討優化模型運行方式及環境，啟用了多副本、多GPU同時推理，并對存儲云空間進行擴容，提高系統運行穩定性。

       下一步，國網浙江營銷服務中心將繼續做好模型推廣后的驗證、應用、服務工作，并繼續完善模型識別范圍，提升模型識別效率，納入更多缺陷類型，進一步提升現場工作智能化、數字化水平。（文/丁徐楠、葉紅豆）