刘鑫 郝韩兵 汪太平

（国网安徽省电力有限公司检修分公司，安徽合肥 231100）

0.引言

“十三五”期间，国家电网公司进一步推进智能电网的建设，越来越多的智能变电站正在投入运行，原有的常规变电站也在加大智能化改造力度。变电站数量的激增，使变电运维人员承担的操作、巡视工作强度也在增加，长时间繁重的视觉工作会导致工作人员精神状态疲乏，致使工作产生失误。此外，巡检质量也受到工作人员主观经验和责任心的影响，常常导致漏检、误检情况的发生，甚至有些工作人员为了减少工作量，在未进行巡视的情况下进行数据伪造[1]。

随着智能化进程的不断推进，变电站实施并应用了许多与传统变电站不同的运维技术，如高清摄像头巡检技术等，这些新技术在降低变电站运维成本和运维人员劳动强度，提高运维管理的智能化水平上发挥了重要作用，为智能站提供了更新颖有效的技术检测方法，保证了智能站的安全[2-3]。但由于变电站巡检环境复杂多样，存在无法实时获取变电设备全面的状态信息，并且运行人员在分析复杂设备故障信息时，需要逐一梳理相关信息并利用专业知识作出判断，不能确判别结果的准确性，导致事故发生无法预判并及时进行处理。

本文围绕变电站设备图像识别算法进行研究，打造基于图像识别的变电站智能巡视平台，实现变电设备多种状态、运行环境以及人员异常行为监测，实现变电站无人状态巡视。……