우리나라에서는 처음으로 송전선의 열 감지에 AI 기술을 대규모로 사용했습니다.

8월 14일자 과학기술일보에 따르면 최근 State Grid Power Space Technology Co., Ltd.가 화북전력대학 및 기타 단위와 협력하여 개발한 송전선 적외선 결함 지능형 식별 시스템이 발표되었습니다. 우리나라의 주요 초고압선의 운영 및 유지보수에 사용되어 산업적 응용이 이루어졌습니다. 인공지능(AI) 기술이 송전선 가열 감지에 대규모로 적용된 것은 중국에서 처음으로, 전력망의 안전하고 안정적인 운영을 보장하는 새로운 기술적 수단을 제공한다.

우리의 이해에 따르면 송전선 열 감지는 전력 시스템 운영 및 유지 관리의 중요한 부분으로 선로 결함 및 숨겨진 위험을 적시에 감지하고 선로 트립 및 정전과 같은 사고를 예방할 수 있습니다. 그러나 과거에는 적외선 이미지 데이터를 식별하기 위해 인공지능을 사용하는 과정이 상대적으로 복잡했고 이미지의 가열 결함 지점을 수동으로 현장에서 식별해야 했으며 이는 유지보수 담당자의 경험, 관심 및 기타 요인에 의해 쉽게 영향을 받았습니다. 또한, 적외선 영상 데이터의 양이 매우 크고, 재검사 작업이 매우 어렵고 비효율적이며, 절연체 단선 등 위험한 사고로 이어지기 쉽습니다. 전송선의 적외선 결함에 대해 새로 개발된 지능형 식별 시스템을 사용하면 검사 적외선 비디오를 원클릭으로 업로드하여 프레임을 신속하게 추출하고 가열 결함을 지능적으로 식별할 수 있습니다. 이를 통해 라인 작동 및 유지 관리 장치를 지원하여 라인 트리핑의 숨겨진 위험을 신속하게 제거할 수 있습니다. 그리고 정전.

이번 기술 연구팀은 비즈니스 시나리오를 결합하고 "최소화된 주석 + 사다리 학습 + 간섭 지점 차폐"라는 기술 경로를 채택하여 90% 이상의 모델 식별 정확도로 숨겨진 적외선 결함을 지능적으로 식별합니다.

보고에 따르면 이 시스템은 현재 State Grid Power Space Technology Co., Ltd.에서 배포 및 적용 중입니다. 송전선 열 감지에 인공 지능 기술이 대규모로 적용된 것은 중국에서 처음입니다. 240개 베이스 타워의 적외선 영상을 예로 들면 기존의 수동 데이터 검토에는 5시간이 소요되었습니다. 이제 이 시스템을 사용하면 영상 업로드부터 분석 완료까지 단 2시간밖에 걸리지 않으며 이 과정에서 수동 개입이 필요하지 않습니다. .

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