随着现场巡视工作人员按下“拍照”按键，“装置无隐患”的提醒马上跳出，工作人员在现场作业终端上按照提醒录入巡视结论后即完成了一次低压计量装置的巡视，全过程仅耗时1分40秒。近日，杭州市萧山区凤凰村完成所有低压计量装置巡视，标志着计量装置缺陷图像识别模型已在国网浙江公司得到了大范围、高质量的应用。
国网天台县供电公司员工对老旧小区计量装置开展巡视
3月31日，在经过了半年时间的试点、验证、优化后，国网浙江公司在全省范围内正式上线推广应用计量装置缺陷图像识别模型，这也是国网公司内部首次在全省范围内大规模应用图像识别技术辅助现场巡视工作。
据悉，该模型由国网浙江营销服务中心与国网大数据中心共同研发，基于轻量化模型技术完成图像识别功能的微型化集成，并应用于生产环境。该技术能够对7种计量装置缺陷及6种图像质量问题进行智能化、自动化判别，并根据图像识别结果自动完成计量装置缺陷等级判别。该模型于2021年在国网浙江电力下辖的4个县公司开展试点应用，截至目前已应用了6个月。在试点应用阶段，模型共完成16.12万张现场巡视图像收集，发现质量问题5963项，识别缺陷1654个，缺陷平均识别准确率达到88.65%，单个计量装置缺陷识别平均耗时由2分30秒提升至1分40秒左右，巡视效率较传统的人工判断提升了近40%。
国网上虞市供电公司员工为春耕保驾护航开展计量装置巡视工作
该模型推广应用后，覆盖的计量装置数量将由200万增加至1600余万，数量激增对模型运行的效率、稳定性、安全性也提出了更大的挑战。为此，国网大数据中心与国网浙江营销服务中心提前策划，共同研讨优化模型运行方式及环境，启用了多副本、多GPU同时推理，并对存储云空间进行扩容，提高系统运行稳定性。
下一步，国网浙江营销服务中心将继续做好模型推广后的验证、应用、服务工作，并继续完善模型识别范围，提升模型识别效率，纳入更多缺陷类型，进一步提升现场工作智能化、数字化水平。（文/丁徐楠、叶红豆）
