智能变电站~变电智能巡视图像缺陷识别

发布时间: 2025-06-17 11:14:27

由国网湖南电力设备部、数字化部联合主办，国网湖南电科院承办的首届变电智能巡视图像缺陷识别算法比武圆满落幕。本次比武围绕油位窗读数异常、绝缘子破损、部件表面油污等25类典型缺陷场景展开，组织省内在运智能巡视算法供应商同台竞技。经过两周的测试评估，最终遴选出针对表计破损、呼吸器油封破损以及硅胶桶破损等场景识别效果卓越的算法单位。

算法比武启动会现场创新机制保质效

湖南公司作为国网公司人工智能技术应用首批“做精推广类”大模型应用试点单位，承担构建“大小模型协同缺陷识别”在变电人工智能巡视场景应用的试点工作任务。为贯彻公司人工智能规模化应用工作部署，落实变电站智能巡视实用化提升要求，国网湖南电科院构建“定期测评—分场景遴选—解耦应用”算法优选机制，通过每季度开展算法测评，根据各缺陷场景识别性能遴选优质算法模型进行组合并开展现场解耦应用，从而实现全省14个市州公司按需调用最优算法模块，保障远程智能巡视开展质效。比武现场严把关

本次比武聚焦算法模型的实际应用效能，从缺陷发现率、误检率两大维度综合评分。为保障比武结果的实用化参考价值，电科院结合国网“揭榜挂帅”标准数据集以及湖南在运变电站智能巡视系统现场采集样本形成测试集。此外，电科院依托人工智能平台构建算法误漏检场景分析程序，并组建地市公司专家团队作为本次比武裁判组，针对本次测试流程以及测试结果进行全流程监督与复核，全力保障数据安全与竞赛公正性。

电科院现场指导算法单位完成测试环境配置竞技场上见真章

经过为期两周的比武，参与比武的9家算法单位均顺利完成测试。依据比武既定规则对各单位算法的综合表现进行的评估后，三家单位凭借在25类缺陷场景中展现出的卓越综合识别能力，成功从众多参赛单位中脱颖而出。同时，依据各单场景识别性能，分别遴选出表现优异的A+、A、B三个等级的单位各三家。其中，部分综合识别性能突出的单位在表计破损、呼吸器油封破损以及硅胶桶破损场景的识别性能达到优秀水平（检出率≥85%且误检率≤20%）。本次比武结果为各算法单位开展算法优化提供了针对性的指导，并为后续的算法遴选组合与解耦应用打下良好基础。

专家组针对比武结果开展复核统计实用落地展未来

下一步，国网湖南电科院将每季度开展算法比武测评，跟踪各单位算法模型现场应用情况，以实用实效为基准，动态更新测评榜单。以榜单结果作为多厂家算法模型优势集成参考，推进算法解耦体系构建，实现云边协同技术路线落地，全面深化变电远程智能巡视专业模型实用化成效。

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