智馭電巡新變革 碳索未來新紀元

　　/朝聞通/(李丹、宋長虹)在國家“雙碳”戰略驅動下，構建安全、高效、綠色的新型電力系統已成時代必然，電力設備的穩定運行也至關重要。然而，傳統電力巡檢存在效率低、響應慢、誤判率高，難以應對日益複雜的電網環境。在此背景下，廣西電力職業技術學院“熱像智巡”創新團隊，敏銳捕捉人工智能發展機遇，成功研發出人工智能電力熱成像故障監測系統，實現了電力運維從“小時級”響應到“分鐘級”處理的跨越。

　　技術創新：攻克環境制約，煉就精準“慧眼”

　　熱成像技術是檢測電力設備故障的重要手段，但傳統技術在高溫、高濕等惡劣環境下，成像質量會大打折扣，影響故障識别的準确性。熱像智巡團隊迎難而上，首創了熱成像特征增強方法。該方法巧妙融合高斯濾波與自适應濾波技術，有效濾除環境噪聲幹擾;同時，通過溫度拉伸與直方圖均衡化處理，将灰度單一的熱成像圖轉化為色彩豐富的僞彩色圖像，使微小溫差也清晰可見，讓故障點無處遁形。不僅如此，團隊還精心設計了多級優化卷積架構，賦予AI模型多尺度捕捉目标的能力，實現了從單一特征到多樣特征的識别跨越。結合輕量化的YOLOv8與溫度異常識别雙模型，系統誤報率低于3%，極大提升了故障定位的精準度，為電力設備裝上了一雙可靠的“慧眼”。

　　算法升級：從被動響應到主動預警的跨越

　　為實現對設備故障的精準預測，團隊潛心研發了SIDA機器學習算法。該算法能将電力系統産生的海量離散數據轉換為連續特征，從而有效降低隐患誤判率，再結合LGCNs架構，使AI模型具備依據實時數據進行動态增量訓練的自主學習能力。這意味着系統不再是被動地“發現”故障，而是能夠主動“預測”未來24小時内可能出現的設備缺陷，并提前發出預警，為運維人員争取寶貴的處理時間。此外，團隊自主研發的MeOREM系統，通過對監測區域進行全面建模，将現實世界的運行數據實時映射到數字孿生系統中，實現了監測區域的可視化呈現與缺陷模拟。虛拟與現實的深度融合，讓運維人員能夠直觀地預見缺陷發展趨勢，從而采取最有效的幹預措施，避免故障擴大，真正做到防患于未然。

　　落地應用：賦能産業升級，市場反響熱烈

　　理論的先進性最終要通過實踐來檢驗。團隊在監測方式上大膽創新，采用“機巢+全覆蓋攝像頭”的二合一模式，結合無人機巡檢、固定雲台、手持設備等多終端适配，實現了監測區域的無死角覆蓋和數據的自動化采集。這種創新的部署方式，不僅解決了設備安置與供電難題，更将離線識别率提升至92%以上。憑借其卓越的技術優勢和實用價值，該系統已在多家企業成功落地。在與國家高新技術企業廣西南亞電器有限公司的合作中，系統部署後累計排除電力隐患42次，預防潛在經濟損失約200萬元，熱成像故障識别準确率高達99.9%。

　　目前，該項目吸引了廣西華甸電氣科技有限公司、中廣核新能源、南甯供電局、百色超高壓局等衆多業内知名單位交流研讨，展現出廣闊的市場前景。

　　該團隊項目由在校學生主導，并成功孵化創業實體——蘇州翼德聚能信息技術有限公司，實現了從校園創新到市場創業的有效轉化，是産教深度融合的生動實踐。這一成果不僅助力了電力設備故障監測技術的疊代升級，也為學校相關專業人才培養注入強大動力，更探索出一條适應新質生産力發展要求的高素質技術技能人才培養的新路徑。

　　從象牙塔走向産業一線，從理論探索走向市場應用，這支年輕的團隊用智慧和汗水诠釋了新時代職業院校學生的創新精神與責任擔當。未來，随着技術持續優化與應用推廣，該創新成果将在更廣闊的領域中發揮價值，為我國電力行業的高質量發展與“雙碳”目标的實現貢獻力量。