申報單位：國網(wǎng)新疆電力有限公司阿克蘇供電公司

聯(lián)合申報單位：

主要完成人：肖靖峰、胡知權(quán)、胡強、安男、瞿宗婷

一、案例簡介

近年來，阿克蘇地區(qū)飽受地震、地面沉降、滑坡及泥石流等自然災(zāi)害的侵?jǐn)_，這些災(zāi)害對電力設(shè)施的安全運行構(gòu)成了嚴(yán)重威脅。特別是110kV及以上的輸電線路，由于它們線路綿長、分布廣泛，且大多穿越山區(qū)、河道、戈壁等地理環(huán)境錯綜復(fù)雜的區(qū)域，導(dǎo)致輸電專業(yè)面臨以下業(yè)務(wù)痛點：1)傳統(tǒng)的線路巡查方式監(jiān)測效率低、誤差大：輸電鐵塔監(jiān)測目前還是以人工傾角監(jiān)測和定期巡檢為主，長期安排人員定點巡查成本高、安全隱患大、作業(yè)效率低；2)桿塔可觀可測能力差，隱患偵測準(zhǔn)確性和及時性不足：受人工巡檢方式和巡檢周期較長等因素的制約，難以更加準(zhǔn)確、及時發(fā)現(xiàn)鐵塔隱患。多數(shù)情況都要在隱患發(fā)展至肉眼可見甚至影響線路運行后才能在巡視中發(fā)現(xiàn)，導(dǎo)致缺陷處置十分滯后；3)缺乏預(yù)警技術(shù)手段，缺陷處理被動：傳統(tǒng)人工方式無法對輸電桿塔位移、地質(zhì)沉降等問題進行預(yù)測性趨勢分析，難以做到事前預(yù)防的運維模式。公司針對業(yè)務(wù)痛點，將電力北斗地面增強基站、北斗短報文通信、無線物聯(lián)網(wǎng)、傳感器采集監(jiān)測等新技術(shù)相結(jié)合，開發(fā)一種“基于北斗的輸電線路監(jiān)測預(yù)警平臺”。對地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險高的區(qū)域，現(xiàn)場監(jiān)測終端通過電力北斗地面增強基站獲取桿塔的沉降及傾斜數(shù)據(jù)，然后通過無線物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)將采集數(shù)據(jù)匯聚至數(shù)傳終端，數(shù)傳終端通過北斗短報文上報到綜合服務(wù)平臺后開展解算，得出毫米級位移、傾斜、沉降等參數(shù)。歷史監(jiān)測數(shù)據(jù)同步投喂(訓(xùn)練)至后臺大模型智能體(Agent),不斷對模型進行參數(shù)調(diào)優(yōu)，實現(xiàn)對

桿塔位移傾角和地質(zhì)的趨勢走向進行有效預(yù)測。為及時采取防治措施和災(zāi)后應(yīng)急處置提供數(shù)據(jù)支撐，避免因未監(jiān)測到桿塔基礎(chǔ)沉降、變形而導(dǎo)致的經(jīng)濟損失，實現(xiàn)了地質(zhì)災(zāi)害引起倒桿倒塔的電網(wǎng)安全事件的“被動搶修”到“主動預(yù)防”的轉(zhuǎn)變，對保障配輸電路桿塔安全運行和防災(zāi)減災(zāi)具有重要意義。

二、技術(shù)方案

“基于電力北斗+ARIMA大模型”的解決方案。平臺主要包含數(shù)據(jù)采集、北斗智能傳輸、大模型解算+推理3大功能模塊。數(shù)據(jù)采集，為監(jiān)測模塊，實現(xiàn)對桿塔的沉降與傾斜，線路的舞動等數(shù)據(jù)的粗略監(jiān)測；北斗智能傳輸，一方面基于我們自建的22座北斗地面增強基站+北斗衛(wèi)星，雙重輔助采集設(shè)備進行毫米級定位，另一方面通過北斗短報文實現(xiàn)無公網(wǎng)覆蓋區(qū)的數(shù)據(jù)有效回傳；大模型解算+推理，我們通過人工智能模型，實現(xiàn)故障的準(zhǔn)確研判和隱患的有效預(yù)測。通過北斗定位、短報文通信、無線組網(wǎng)、傳感器監(jiān)測4大技術(shù)融合，實現(xiàn)輸電專業(yè)電網(wǎng)安全事件的“被動搶修”到“主動預(yù)防”的歷史性轉(zhuǎn)變。

三、創(chuàng)新亮點

1)功能融合創(chuàng)新·賦能輸電運檢超強質(zhì)效：采用電力北斗地面增強基站+北斗衛(wèi)星雙重定位、北斗短報文通訊、物聯(lián)網(wǎng)采集傳輸?shù)刃录夹g(shù)融合實現(xiàn)輸電鐵塔位移、沉降、傾斜等毫米級監(jiān)測及預(yù)警，極大提升了輸電線路的可觀、可測的感知能力。對地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險高的區(qū)域，現(xiàn)場傳感器采集監(jiān)測終端通過北斗衛(wèi)星定位+電力北斗地面增強基站輔助獲取桿塔的沉降及傾斜數(shù)據(jù)，然后通過無線物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)將采集數(shù)據(jù)匯聚至數(shù)傳終端，數(shù)傳終端通過北斗短報文上報到綜合服務(wù)平臺后開展解算，可及時得出輸電桿塔毫米級位移、傾斜、沉降等參數(shù)。

2)數(shù)字化+大模型應(yīng)用創(chuàng)新·賦能輸電運檢超強感知：現(xiàn)場設(shè)備采集的桿塔位置信息、傾斜度及位移等關(guān)鍵數(shù)據(jù)，并借助無線網(wǎng)絡(luò)傳輸至監(jiān)測平臺。在本地平臺部署動態(tài)告警引擎，現(xiàn)場實時采集的告警信息進行匯總分析，結(jié)合滑動窗口算法實時分析5分鐘粒度的位移、傾斜數(shù)據(jù)，采用雙閾值機制。同時我們基于DeepSeek大模型框架構(gòu)建業(yè)務(wù)智能體Agent(趨勢預(yù)測模型：ARIMA),將電桿塔歷史10萬條樣本數(shù)據(jù)構(gòu)建知識庫。智能體可對連續(xù)3個周期數(shù)據(jù)上升趨勢自動觸發(fā)預(yù)判告警。并且構(gòu)建告警關(guān)聯(lián)規(guī)則庫，將傳感器數(shù)據(jù)與視頻智能分析結(jié)果(如YOLO目標(biāo)檢測識別山體滑坡)進行邏輯疊加，加強多模態(tài)告警融合。

通過搭建輸電線路災(zāi)害監(jiān)測數(shù)字化模型，對線路回傳的數(shù)據(jù)、文本、圖像、視頻等大小顆粒數(shù)據(jù)建立電力北斗的輸電線路桿塔災(zāi)害監(jiān)測智能體，建立"AI初判→區(qū)域?qū)＜覐?fù)核→地區(qū)專家會診"三級校驗流程，實時、直觀、全面展示線路每個桿塔監(jiān)測設(shè)備運行情況、地址沉降、傾斜角度、當(dāng)前及歷史告警等情況，自動關(guān)聯(lián)歷史相似案例，自動生成處置checklist并標(biāo)注關(guān)鍵步驟視頻演示，輔助輸電運維班組及時有效的作出研判，加速管理人員進行主動介入進行異常處置。同時場景增設(shè)地圖定位功能，可以精準(zhǔn)定位缺陷故障桿塔的地理位置，將詳細(xì)坐標(biāo)直接以短信形式發(fā)送至運維人員，通過智能體精準(zhǔn)映射與多模態(tài)智能體協(xié)同決策，實現(xiàn)從"數(shù)據(jù)感知”到"自主行動"的跨越，構(gòu)建電力基礎(chǔ)設(shè)施的”防-診-療"一體化防控體系。

項目通過物理機理與數(shù)據(jù)驅(qū)動融合、云邊端協(xié)同進化、人機智能閉環(huán)三大優(yōu)勢，構(gòu)建了電力基礎(chǔ)設(shè)施災(zāi)害防控的"感知-認(rèn)知-行動"完整鏈路，對采集數(shù)據(jù)進行分析，并利用創(chuàng)新偏差分析算法對桿塔歷史異常數(shù)據(jù)進行分析和校驗得出毫米級偏移。運維人員可以通過“基于電力北斗的輸電線路監(jiān)測預(yù)警數(shù)字化場景”預(yù)警信息版面查看當(dāng)前及歷史告警的具體信息，包含具體桿塔的位移數(shù)據(jù)、沉降數(shù)據(jù)、傾角數(shù)據(jù)等，也可以查看具體桿塔的時間過程化的動態(tài)參數(shù)信息，進一步輔助運維人員開展故障及缺陷的等級研判。