电力站室

（一）场景描述

变电站、开关站、配电室等电力站室是电网运行的核心场所，承担着电能转换与分配的重要任务，其运行状况直接关系到供电的可靠性与安全性。站室内部署有变压器、开关柜、保护装置等大量电气设备，设备数量多、种类杂、分布广，且大多处于带电运行状态，对巡检工作的安全性和专业性要求极高。

长期以来，站室设备巡视主要依靠运维人员携带仪器现场人工开展，巡检工作量大、作业环境复杂。随着电网规模不断扩大、设备数量持续增长、运维管理要求日益提高，传统人工巡检模式在作业效率、人身安全、巡检质量等方面的局限性日益显现，已难以满足现代化运维管理需求。采用无人机、机器人等智能装备开展站室巡检，实现少人化、无人化作业，已成为电力行业运维转型升级的必然趋势，也是各供电单位当前重点推进的建设方向。

（二）现存痛点

一是巡检效率与覆盖难以兼顾，站内设备密集、点位众多，人工完成一次全面巡视需4至6小时，迎峰度夏、保电等特殊时期任务激增与人员有限的矛盾更加突出；

二是高危场景风险突出，室外高压带电设备存在触电风险，电缆夹层、蓄电池室等密闭空间存在缺氧及有毒气体积聚隐患；

三是巡检质量受主观因素影响大，夜间及恶劣天气巡视时漏检误判频发，纸质记录难以支撑数据分析；

四是巡检数据数字化程度低，缺陷发现、上报、处理、闭环环节信息流转不畅，数据价值未被充分挖掘。

（三）巡检内容

无人机按预设航线对站房内开关柜、保护屏柜、变压器、电缆及各类表计设备开展例行巡检，具体包括：

表计与状态指示识别：自动读取油温表、油位计、压力表等表计读数，识别断路器分合状态、及运行指示灯状态；

设备外观缺陷检查：识别设备锈蚀、破损、形变、渗漏油等外观异常；

红外测温：对电缆接头、隔离开关触头、变压器本体及套管等关键部位开展温度普测，发现过热缺陷并跟踪温升趋势；

开关柜与保护屏柜核查：核查柜门关闭状态、屏柜内装置显示信息与指示状态；

异常联动复检：与告警系统联动，发现异常后自动抵近复拍复核，确认缺陷性质与等级。

（四）场景要求

1.机型与载荷：选用具备防护能力的多旋翼行业无人机，搭载变焦可见光相机与红外热成像仪双光云台，实现设备外观高清成像与全域测温双重采集；室内配电区可协同配置四足机器狗，集成可见光红外一体云台与声纹、紫外检测快拆模块。

2.部署方式：区域内部署自动机巢，实现自动巡检、自主起降、极速充电与数据自动回传，支撑24小时无人值守；航线采用“网格化+点位化”策略，与带电设备保持安全距离，避让干扰区与危险区域，支持断点续飞与异常自动返航。

3.AI识别能力：基于深度学习构建电力缺陷样本库，实现渗漏油、绝缘子破损、设备形变、气味识别、表计读数异常、设备过热等典型缺陷自动识别，识别准确率达95%以上，支持模型持续学习迭代。

4.平台对接：与变电站智能巡检系统及管理系统对接，实现设备台账关联绑定、告警分级推送（紧急/严重/一般）、缺陷工单闭环管理与三维可视化展示。

5.安全合规：满足电力安全生产规程与内外网隔离要求，数据全程加密传输。

（五）作业流程

平台按日、周、月周期计划自动生成巡检任务并下发 → 无人机自主起飞 → 沿预设航线执行“沿区域+杆塔点”巡检，悬停同步采集可见光与红外数据 → 边缘计算节点实时AI分析，自动标记外观、温度、读数异常 → 按严重程度分级告警并生成缺陷档案 → 紧急缺陷立即推送声光告警，严重缺陷生成工单流转处置，一般缺陷纳入下次巡检重点关注 → 处置结果核验归档，形成全流程闭环。

（六）预期成效

巡检效率提升3至5倍，单次全站巡视时间从4至6小时压缩至1小时以内，支持每日多频次巡检与特殊时期加密特巡；

运维人员从高压带电区、密闭空间等高危场景中彻底解放，人身安全风险从根本上降低；

缺陷识别客观精准、可重复测量，红外测温全覆盖有效发现隐性故障，设备缺陷检出率显著提升；

巡检数据全结构化沉淀，为设备状态评估与寿命预测提供坚实支撑，推动运维模式从“定期检修”向“状态检修”转变，全面提升站室运维的数字化、智能化水平。