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本文作者杨鑫、唐龙、钟睿、李小航、孙雪冬 摘 要为推进电力企业生产业务数字化转型提高基层班组数字化运维水平。本文通过一线班组对变电站视频巡视、设备故障判断应用场景需求分析结合 RPAAI 技术优势开展了变电站视频监控摄像头故障巡视和设备缺陷判断架构模型设计在不改变原有业务系统基础上通过 RPA 自动化技术和 AI 图像识别技术的综合应用赋能传统业务解决了基层班组变电站摄像头故障巡视和设备缺陷判断耗时多、重复操作、人工判断等痛难点问题极大提升了运维巡视效率助力基层班组数字化转型和减负增效。 关键词RPA 技术AI 技术智能巡视重复操作 引言
随着电力行业数字化转型工作的推进大数据、人工智能AIArtificial Intelligence、机器人流程自动化RPARobotic Process Automation等技术在电力行业数字化转型中发挥着重要作用让一线员工从大量单一、重复、繁琐的事务性工作中解放出来促进了电力行业的降本增效。 RPA、AI 技术的融合可以对电力行业中存在的重复、跨系统操作、人工判断的问题提供完美的解决方案。RPA 通过模拟人工在计算机等数字化系统或设备中的操作实现业务流程的再造极大的减少了高重复性、逻辑确定、大批量的工作任务做到了生产业务的流程自动化AI通过算法模型的构建利用机器人学习和深度学习不断对算法模型的迭代优化实现代替人工的分析决策判断能力。所以将 RPA、AI 技术的综合应用可以为电力行业业务赋能加快电力行业数字化进程。
01 电力企业 RPAAI 发展现状及趋势
当前电力行业在数字化转型应用实践中RPA技术已经是基层班组应用的数字手段之一如在RPA在营销业务中的应用帮助基层员工解决低压批量用户新装换表解决了大量系统操作流程重复、流程复杂助力营销班组提质增效。在AI技术方面重点聚焦人工智能在电力行业中的应用分析包括智能机器巡检、设备智能化监测、智能写作等领域应用帮助基层开展管理决策分析支撑一线班组精益化管理的提升。 但是随着电力业务系统的不断增多报表统计跨系统操作也越来越明显RPAAI 在办公领域的应用需求日益凸显。将 RPA 和 AI 技术中台化并利用各自的技术优势基于 RPAAI 的数字员工技术的应用让传统电力业务向更加自动化、智能化、智慧化方向发展是未来电力行业数字转型的重要数字技术手段。
02 基于 RPAAI融合技术模型设计与应用
2.1 基于 RPAAI 模式的视频监控状态巡视模型设计与应用
2.1.1 问题分析
在电力生产管理工作中变电站视频监控在监视变电站生产运行环境的基础上还提供了远程指导现场作业、远端设备故障判断等功能是变电运维人员在电网生产工作中的“千里眼”。随着电网高清视频巡检体系的深度建设电网的视频监控体系逐步扩张作为基础监控单元的视频监控摄像头数量呈现快速的增长趋势。日常巡视“看得见”、关键时刻“能回播”成为了当前视频监控系统的内在要求。然而快速增加的视频监控规模与当前的人员运维体系发展严重不匹配基层班组当前管理能力难以实时、精准关注到庞大视频监控体系中各个监控单元的运行状态在精准化监测和管控视频监控系统的在线率和可用率方面短板逐步凸显。目前电网行业中的大多数视频监控平台不具备完善的自动巡检、分类统计功能且由于系统平台差异不仅难以进行个性化数据接口定制更难以实现多个平台的统一性运行状态研判导致往往只能靠人工对视频监控平台中的海量摄像头进行状态研判存在跨平台繁琐操作、重复性点击查看、视觉疲劳严重、效率低下等问题。
2.1.2 解决方案
基于当前电网视频监控体系状态的维护管理现状通过运用 RPAAI 融合技术融入机器视觉的人工智能辅助工具构建视频监控平台监控单元故障巡视模型实现对含摄像头在内的所有监控单元运行状态的自动巡检自动分类统计视频监控单元模块情况减少人工重复性操作提升巡视故障判断准确度自动将巡视结果报表推送到指定位置巡视效率大幅度提升。
视频监控单元故障巡视模型包括了RPA模块、AI模块、报表分析模块等内容。在模型的流程设计方面通过开发配置 RPA 流程模拟人工操作点击监控摄像机将当前摄像头页面图片存储通过AI技术中台图像处理技术将图片上的时间和名称进行提取通过时间判断该摄像头是否在线。若设备在线则顺利获取图片显示时间并将监控装置的站点信息与名称进行关联对应同步写入模板表格。若设备装置不在线或监控图像异常则无法获取图片的时间状态信息判断该摄像机离线或者故障并将画面上的无网络、无频画面等故障信息写入表格AI模块通过AI技术中台的图片模糊度、图片对比判断算法模型判断监控装置是否存在模糊和位置偏移将异常结果输出到异常报表中统计分析模块根据报表统计结果统计出故障装置的数量、站点分布、总在线率、各站点在线率等指标。 图 1 视频故障巡视架构模型 2.2 基于 RPAAI 的变电类设备故障缺陷识别模型设计
2.2.1 问题分析
精准化、高清化的设备远程监控需求大力促进了高清视频巡检体系的建设。为精准化获取站端变电类设备的仪器仪表读数、设备运行状态、温度等参数高清视频监控体系在建设时采取了多点位、定制定位部署的方式。尽管覆盖面广、监控点位完善的高清视频监控体系已经建立但在端设备运行状态的智能化识别功能当前正处于逐步演进的过程当前主要是依靠人工方式对视频流、视频图片等信息进行逐一判断。通过高清视频监控系统远程获取到绝缘子裂纹、绝缘子破裂、异物挂空悬浮物、呼吸器硅胶变色、开关柜压板合、开关柜压板分、鸟巢等多种一次设备运行图像数据后变电运维人员结合自身运维经验逐一对图片或视频数据进行判断发现异常后人工标注异常信息并根据隐患缺陷的分类进行报表统计最后反馈于变电一线运维班组进行现场确认。该项巡视工作具有工作经验要求高、重复性操作、工作时间长、视觉高度疲劳等问题且准确度偏低。基于当前高清视频巡检体系的工作现状设备隐患缺陷的高效化、精准化、智能化识别成为了电网变电运维人员的迫切需求。
2.2.2 解决方案
为提升站端设备隐患缺陷识别的精准率缩短人工在线研判时间提升变电运维质效技术人员构建了基于 RPAAI 融合技术的变电类设备故障缺陷识别模型在不改变原有系统架构的情况下解决了变电一线运维人员人工巡视变电站设备故障缺陷的难题。 图 2 变电站设备故障缺陷模型设计 设备隐患缺陷智能识别模型包括 RPA 模块、AI模块、统计分析模块等内容RPA 模块通过巡视流程的标准定制结合变电站高清监控装置定时定点拍摄的图片信息将图片下载归类存储自动批量化传输至AI 平台进行计算将计算返回的结果进行标注并将存在缺陷的设备图片按站点、设备类型分类存储AI模块包括绝缘子裂纹、绝缘子破裂、异物挂空悬浮物、呼吸器硅胶变色、构架爬梯未上锁、呼吸器硅胶变色等25种设备的隐患缺陷识别算法实现了对设备隐患缺陷的智能化判断统计分析模块根据 AI 模块的结果数据进行分类汇总反馈于值班监控人员。
03 基于 RPAAI融合技术应用成效分析
3.1视频监控运行状态巡视成效分析
基于 RPAAI 技术的视频监控状态巡视模型的应用解决了对于海量视频监控装置单元运行状态难以实时精准把控的痛难点问题实线了自动统计故障巡视报表等功能满足了一线班组的业务需求。
在传统工作模式下工作员每天登录各类型监控平台系统切换平均耗时0.5小时逐一点击视频监控装置人工研判视频监控装置运行状态平均单个监控装置耗时30秒各类型装置合计约2000余个完成单次巡视检查任务需耗时33.33小时。利用RPAAI 融合技术巡视模型后对于视频监控体系的巡视全部演变为后台程序化执行不再需要人工干预和操作工作人员每天可在固定时间点查看视频监控平台的总体巡视结果便于更加及时发现并处置视频监控体系中的任何运行隐患或缺陷。
总结起来仅在单个地市应用该成果年度便可节约人工11774小时按照人工 500 元/计算年度可节约人工成本 38 万余元。该成果若铺开推广将产生十分可观的经济效益。
3.2 变电类设备缺陷缺陷智能识别效益分析
基于 RPAAI 融合技术的变电设备隐患缺陷智能识别模型充分利用了 RPA 技术中台和人工智能平台的优势将两种技术相结合实现了变电运维人员对于站端一次设备隐患缺陷的智能化识别解决了变电运维人员难以高效、精准远程研判站端一次设备隐患缺陷的这一难题。
传统工作方式下站端设备隐患缺陷的人工判断需要针对数据类型进行人工识别存在人工判断速度慢、容易出错等问题。当前远程采集获取到的站端设备数据 1500 份按照单次单张素材研判20秒钟计算完成一次设备隐患缺陷研判耗时500分钟年度人工研判耗时3041小时。
基于RPAAI融合技术的变电设备隐患缺陷智能识别应用彻底将变电运维人员从繁重的图像数据研判工作中解脱出来工作人员仅需在制定目录下查看巡视结果选择性对智能化识别结果进行校核。更重要的是该成果的应用便于更加及时、高效发现站端设备运行的隐患缺陷可更加有针对性安排电网检修计划对于支撑电网安全运行方面具有十分重要的保障作用。
总结起来仅在单个地市应用该成果年度便可节约人工380天按照人工500元/计算年度可节约人工成本19万余元。该成果若铺开推广将产生十分可观的经济效益。
04 结束语
在电力行业数字化转型过程中重点聚焦一线跨系统、重复性、效率低、易出错等痛点问题通过数字新技术赋能传统业务提升基层员工的数字化运维水平而变电站实现智能巡视一直是运维人员追求的目标。
本文围绕基层班组变电站视频巡视中批量重复流程操作、跨系统操作、人工视觉判断等长期存在的痛难点问题运用RPA和AI技术构建变电站视频监控摄像头故障巡视和设备缺陷判断架构模型设计在不改变原有信息系统的情况下构建摄像头巡视模型、变电站图片识别模型实现了变电站摄像头、高清图片的自动化巡视极大的减少了值班监控人员重复性的操作和人工判断节约了大量的人工时间解决了一线运维班组日常巡视难题为后期变电领域其他应用场景应用提供了有益借鉴。
未来电力企业将开展更多业务、更多应用、更多场景的探索将人工智能技术的推理、判断、决策能力与RPA技术深度融合实现RPA流程自动化的认知能力打造智能化的流程机器人全面赋能电力业务助推电力企业全业务数字化转型。 ▷参考文献
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