私の国は、送電線の加熱を検出するために初めてAI技術を大規模に使用しました。

8月14日、科技日報によると、国家電網電力宇宙科技有限公司と華北電力大学などが開発した送電線赤外線欠陥インテリジェント識別システムが、わが国の主要な超高圧線の運用とメンテナンスに産業化された。送電線の加熱検知に人工知能（AI）技術が大規模に応用されるのは中国で初めてであり、電力網の安全かつ安定した運用を確保するための新たな技術的手段を提供するものである。

IT Homeによると、送電線の熱検知は電力システムの運用と保守の重要な部分であり、線路欠陥の隠れた危険をタイムリーに発見し、線路トリップや停電などの事故を防ぐことができます。しかし、従来、人工知能を使用して赤外線画像データを識別するプロセスは比較的複雑であり、画像内の加熱障害ポイントを現場で手動で識別する必要があり、保守担当者の経験や注意などの要因に影響を受けやすく、漏れにつながっていました。また、赤外線ビデオデータの量は膨大で、再検査作業は極めて困難で非効率的であり、碍子弦落下などの危険な事故につながりやすくなっていました。新しく開発された送電線用のインテリジェント赤外線欠陥認識システムを使用すると、検査赤外線ビデオをワンクリックでアップロードするだけで、フレームをすばやく抽出し、加熱欠陥をインテリジェントに識別できるため、送電線のトリップや停電などの隠れた危険をライン運用および保守ユニットが迅速に排除するのに役立ちます。

今回、技術研究チームはビジネスシナリオを組み合わせ、「最小注釈+段階的学習+干渉点遮蔽」という技術ルートを採用し、赤外線欠陥危険のインテリジェント識別を実現し、モデル認識精度は90％以上に達しました。

このシステムは現在、国家電網電力宇宙科技有限公司に導入・適用されていると報じられており、送電線の熱検知に人工知能技術が大規模に応用されるのは中国で初めてとなる。 240 基の塔の赤外線ビデオを例にとると、従来の手動によるデータ確認には 5 時間かかります。このシステムでは、ビデオのアップロードから分析の完了までわずか 2 時間しかかからず、プロセス中に手動による介入は必要ありません。