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深圳華瑞通科技有限公司
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閱讀：173發布時間：2024-5-6
輸變電設施運行過程中，存在很多不確定的設備狀態，如，隔離開關動靜觸頭是否緊密連接、絕緣子串是否缺損等等。目前設計的傳感器或輔助開關并不能準確描述設備發生缺陷時的狀態。一般需要通過視覺觀察來判斷設備的健康狀況。變電站巡檢機器人和輸電線路無人機巡檢系統被用來采集相關設備的圖像或視頻，通過圖像識別，快速分析設備缺陷，為輸變電運行提供可靠的狀態識別工具。
使用圖像或視頻識別技術是自動化的新興領域。人工智能和機器深度學習算法對通過圖像或視頻產生的大量非操作數據的利用提供了技術的可行性。在變電站中，巡檢機器人采集的數據可以包括：隔離開關的分合狀態、機械指針的位置、儀表的表盤讀數、室外設備的污損情況、鳥巢等過去需要人工觀察得到的信息。同時，還可以采用一些特殊的設備，如紅外測溫成像儀器、局放監測成像設備等監視正常肉眼所無法看到的設備狀態。
使用智能巡檢機器人，首先可以將變電站的自動化操作實現的閉環。在一般的操作規程中，變電站進行倒閘操作，需要運行人員到開關場確認隔離開關的位置。使用巡檢機器人，則可以在遠動分合操作后，由機器人識別刀閘狀態，通過變電站的順控功能，在狀態正常的情況下，自動進入下一步操作程序。
智能巡檢機器人還具有非常強的環境適應能力。在雨雪天氣、高低溫環境，甚至特殊的工業領域，如，核電站的高泄漏風險區域、電解鋁廠房的強磁環境等惡劣天氣、輻射以及強電磁環境，巡檢機器人可以發揮不可替代的作用。
目前的巡檢機器人一般使用激光雷達定位技術，并對變電站設備使用CIM模型進行描述，既可以實現規定路徑的巡檢，也可以設備實現自動路徑的定點特巡。
電力智能巡檢機器人將極大地減輕運行人員的工作壓力，特別適用于在惡劣天氣和危險環境下的巡檢工作。圖像識別技術、深度機器學習算法將電力系統海量的非操作數據矢量化。機器人的使用，將系統線性或非線性的數學模型擴展到隨機及多維度領域。
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