电力作业智慧安监关键技术研究、装备研制及应用实践
广东电网作为全国规模最大的省级电网,2020年作业数量120万项,项目承包商1900余家,现场作业人员超20万人,每天开工作业超5000项,作业环境复杂多变,安全监管难度大,传统“人盯人”模式难以适应新形势下的安全监管要求,亟需科技手段提升现场安全监管能力。项目针对电力作业安全监管难点,以视频监控、传感监测、大数据应用三条技术主线,开展作业全过程智能化闭环管控研究,在关键技术、装备研制、集成应用三方面实现了突破,在全省范围内规模化应用,实现了智慧化安全监管。项目成果包括授权发明专利9项、实审发明专利13项,授权其他知识产权7项,发表学术论文10篇,研制智能终端10款,建成全国规模最大、功能最全的省级智慧安监系统,接入各类型终端超10万台/套。项目成果在广东电网20个地市局整体应用,2020年及时查处违章2.46万起、同比增加173%,全年未出现人身事故,监管效能显著提升,经济社会效益显著,推动了电力生产安全监管领域的数字化转型,推广应用价值巨大。经中国电力企业联合会组织的成果鉴定,项目成果达到国际领先水平。
电力用绝缘隔板技术规范
本文件规定了电力用绝缘隔板的分级与标记、技术要求、试验方法、检验规则、标志、包装、运输、贮存及报废等要求。 本文件适用于交流0.4kV~35kV电压范围电力作业时隔离带电部分,限制作业人员活动范围,防止误触接的绝缘隔板。 本文件不适用于作为设备、装置零部件使用的绝缘隔板。
电力作业机器人研究及应用
电力机器人技术
基于改进DETR的电力作业现场安全行为识别方法
针对电力作业现场采集的图像样本少,且正负样本分布不均衡的问题,文章提出一种改进检测变压器(detection transformer,DETR)的电力作业现场安全行为识别方法。一方面,通过多次预训练的方式提高DETR模型的泛化性能;另一方面,在DETR模型中融入Adapter模块,利用少量样本进行微调。实验结果表明,所提方法在安全帽佩戴识别、短袖短裤识别、安全带佩戴识别场景中实现了较高的检测精度。在使用100张样本训练的条件下,平均精度为0.81,比现阶段先进的目标检测模型YOLOv5和Faster R-CNN分别高0.02和0.03;在使用300张训练样本的条件下,平均精度为0.84,比YOLOv5和Faster R-CNN分别高0.01和0.03,基于改进的DETR方法实现了端到端的训练,通过Adapter微调能够实现其他任务场景的快速迁移。
《电力行业作业安全高质量数据集》发布
该数据集聚焦电力作业安全场景,经过严格的数据治理和质量认证,获得中国电子技术标准化研究院认证和广州数据交易所数据产权登记,为AI模型训练和应用提供高质量数据支撑。