机器视觉和巡检机器人在智能化电力设备故障检测中的应用
人工智能在电力设备故障诊断中的应用
人工智能在电力设备故障诊断中的应用随着科技的迅速发展，人工智能（AI）在各个领域展现出强大的应用潜力。
其中，人工智能在电力设备故障诊断中的应用越来越受到重视。
本文将探讨人工智能在电力设备故障诊断中的应用，并分析其在提升诊断准确性、降低维修成本等方面的优势。
一、人工智能在电力设备故障诊断中的基本原理在电力设备故障诊断中，人工智能主要运用了深度学习、机器学习等技术。
通过大量的数据输入和模型的训练，人工智能系统可以从输入数据中提取特征，进行故障诊断，并给出相应的处理建议。
在这一过程中，人工智能系统可以不断地学习和优化，提高其预测和判断的准确性。
二、人工智能在电力设备故障诊断中的应用案例1. 基于图像识别的故障诊断通过图像识别技术，人工智能系统可以对电力设备的外观、损坏情况等进行准确的判断。
例如，在变压器故障诊断中，人工智能系统可以通过拍摄变压器的照片，运用图像识别技术，准确地检测出设备存在的损坏，并提供相应的修复措施。
2. 基于声音识别的故障诊断除了图像识别，人工智能系统还可以通过声音识别技术判断电力设备是否存在故障。
例如，在发电机组故障诊断中，人工智能系统可以通过识别设备发出的声音模式，判断设备内部是否存在异常，提前预警并采取相应的维修措施。
3. 基于数据分析的故障诊断通过大数据分析技术，人工智能系统可以从电力设备产生的海量数据中，提取有用的信息，进行故障诊断。
例如，在输电线路的故障诊断中，人工智能系统可以分析线路的电流、电压等数据，检测线路中的潜在问题，并提供修复建议。
三、人工智能在电力设备故障诊断中的优势1. 提高诊断准确性由于人工智能系统可以通过大量的数据输入和模型训练，不断地学习和优化，因此其在故障诊断中的准确性远远高于传统的人工诊断方法。
这有助于提高设备故障的及时识别和有效处理。
2. 降低维修成本人工智能系统可以快速准确地诊断出电力设备的故障原因，并给出相应的维修建议。
这有助于避免不必要的设备拆卸和检修，从而降低了维修成本，并提高了设备的可靠性。
机器人巡检技术在电力巡检中的应用
机器人巡检技术在电力巡检中的应用随着现代科技的不断发展，机器人技术逐渐成为各行各业的必备工具。
在电力巡检中，机器人技术的应用也越来越广泛，极大地提高了电力设备的运行效率和安全性。
本文将从机器人巡检的定义、优点和应用实例等方面进行介绍。
一、机器人巡检的定义机器人巡检指的是采用计算机、机械、控制和人工智能等技术，在电力设备上进行精密的巡检、维护、检修和修复等操作。
与传统的人工巡检相比，机器人巡检具有更高的准确性、灵活性和效率，可以大大缩短巡检时间，并降低人工巡检的风险和成本。
二、机器人巡检的优点机器人巡检具有以下优点：1. 高效：机器人巡检可以实现24小时全天候的自动化巡检，无需人力干预，可以大大提高巡检效率，减少设备损坏的风险。
2. 精准：机器人巡检采用高精度的传感器和定位系统，可以快速、准确地检测出电力设备的故障和异常，有效预防事故的发生。
3. 安全：机器人巡检可以避免人员接触高压设备和危险区域等情况，保障了工作人员的安全。
4. 经济：机器人巡检具有长久的使用寿命和较低的维护成本，与传统的人工巡检相比可以节省大量的人力和财力资源。
三、机器人巡检的应用实例机器人巡检目前已经在电力设备检修、运行和维护等方面取得了很多成功案例。
以下是一些应用实例：1. 检修巡视机器人检修巡视机器人是一种可以在高空和危险区域内进行巡检和检修的智能机器人。
它可以通过激光雷达、摄像机和声纳等技术，实时获取电力设备的状态和数据，并自主完成设备检修、维护和修复等操作。
例如，某电力公司针对高压输电线路的检修和维护，研发了一种检修巡视机器人。
该机器人可以实现高空透视、精准测距和多角度摄像等功能，成功解决了传统人工巡检的安全风险和时间成本问题。
2. 子站维护机器人子站维护机器人主要用于变电站的日常维护和检修。
它可以自动巡视变电站设备的运行状态、故障信息、光纤温度等数据，并及时报警、排除故障、实现设备维护保养。
例如，某电力公司研发了一种智能子站维护机器人，它可以实现自主导航、自动梯度爬升、人脸识别等功能，成功地改变了传统的人工维护方式。
机器视觉技术在智能电力系统中的应用
机器视觉技术在智能电力系统中的应用一、引言随着科技的发展，机器视觉技术在各个领域得到了广泛的应用，其中智能电力系统也受益于这一技术的进步。
机器视觉技术通过模拟人类的视觉系统，实现对图像和视频数据的处理、分析和理解，对智能电力系统的安全、高效运行起到了重要作用。
本文将从机器视觉技术在电力设备巡检、故障诊断和智能监控方面的应用进行讨论。
二、机器视觉技术在电力设备巡检中的应用1. 图像采集和预处理智能电力系统中的电力设备需要进行定期巡检以确保其安全运行。
传统的巡检方法需要人工介入，耗时且效率低下。
机器视觉技术的出现改变了这一状况。
通过摄像设备采集电力设备的图像数据，并对这些图像进行预处理，提取出关键信息，如热点区域、裂纹等。
2. 缺陷检测和分析机器视觉技术可以对电力设备的图像数据进行缺陷检测和分析。
利用图像处理算法，可以自动识别出设备表面的缺陷，如裂纹、腐蚀等。
同时，通过对检测到的缺陷进行分析，可以预测设备未来的寿命，并制定相应的维护计划。
3. 异常检测和预警通过机器视觉技术，可以实时监测电力设备的运行状态，并及时发现异常情况。
一旦检测到电力设备的运行异常，系统会自动发送预警信息，以便工作人员及时进行处理和修复，保证电力系统的稳定运行。
三、机器视觉技术在故障诊断中的应用1. 故障检测和定位传统的故障诊断方法依靠专业技术人员通过观察和测试发现故障。
而机器视觉技术可通过对电力系统图像进行智能分析，自动检测和定位故障点。
这不仅提高了故障检测的准确性，还节省了人力资源和时间成本。
2. 故障类型分类和诊断机器视觉技术可以通过对电力设备故障图像的学习和训练，实现故障类型的分类和诊断。
通过建立故障数据库和算法模型，系统可以准确地判断故障类型，并提供相应的解决方案。
这为电力系统的故障排除提供了有力的支持。
四、机器视觉技术在智能监控中的应用1. 实时监测和分析机器视觉技术可以实时对电力设备进行监控和分析。
通过对电力设备周围环境的感知和图像分析，系统可以及时发现设备的异常情况，如过载、短路等。
智能机器人在电力设备巡检中的应用
智能机器人在电力设备巡检中的应用摘要：电力设备的性能直接决定了电网的安全性，将智能机器人应用于电力设备巡检，可以在最短的时间内发现、解决各类设备中潜藏的故障问题。
文章从智能机器人的基本构成、故障诊断方法及应用几个方面进行阐述，深入分析了其在电力设备巡检中的作用。
关键词：智能机器人；电力设备；故障诊断；应用Abstract:The performance of power equipment directly determines the security of power grid.The application of intelligent robot in power equipment inspection can find and solve the hidden fault problems in all kinds of equipment in the shortest time.This paper expounds the basic comosition,fault diagnosis method and application of intelligent robot in power equipment inspection.Key words: intelligent robot; power equipment; fault diagnosis; application随着我国科学技术飞速发展，智能化技术作为新时期下一种先进的新型技术，在电力工程中的应用逐渐广泛。
近年来，我国电力系统规模不断扩大，引发故障的可能性也逐渐增加，因此能快速诊断出故障的智能机器人有了应用市场。
智能机器人内部装置具有智能化、先进化功能，针对不同的设备都可以在短时间内迅速得出诊断结果，并且通过不断更新机器人性能，设置检查电力设备隐患的功能，初始即对故障进行检测和预防，及时提出维修故障设备的建议，使得故障诊断效率得到最大程度优化，工作人员依据故障产生的原因，运用相应的解决方法，尽快修复受损的部件，实现电力设备运转的稳定性、维护的及时性，进一步保障电网的安全稳定运行。
机器视觉技术在电力系统智能分析中的应用
机器视觉技术在电力系统智能分析中的应用随着科技的不断发展，机器视觉技术在诸多领域得到了广泛的应用。
在电力系统中，机器视觉技术的引入为智能分析提供了新的途径和可能性。
本文将探讨机器视觉技术在电力系统智能分析中的应用，并分析其在电力系统运行、维护和安全等方面的优势。
一、机器视觉技术在电力设备检测与维护中的应用1. 机器视觉技术在电力设备缺陷检测中的应用电力设备的长期使用和外部环境的影响，可能引发各种缺陷和故障。
传统的检测方式需要人工干预，费时费力且容易出错。
而机器视觉技术通过高精度的摄像设备和图像处理算法，可以实时监测电力设备表面的缺陷，如裂纹、腐蚀等。
同时，机器还能根据预设的条件和规则对缺陷进行分类，减少了人为判断的主观性，提高了检测的准确性和效率。
2. 机器视觉技术在电力设备状态监测中的应用电力设备的状态监测对于电力系统的安全运行至关重要。
机器视觉技术可以通过对设备工作状态的图像识别和分析，实时监测设备的运行情况，并及时发现异常。
比如，通过对电力设备温度图像的检测，可以判断设备是否过热，从而避免设备损坏和事故的发生。
同时，机器视觉技术还可以根据设备的运行图像进行故障诊断，提前预防潜在故障，提高电力设备的可靠性和稳定性。
二、机器视觉技术在电力系统能效分析中的应用1. 机器视觉技术在能源损失分析中的应用电力系统的能源损失直接影响着能源的使用效率和成本。
传统的能源损失分析需要人工进行数据的收集和计算，繁琐而耗时。
而机器视觉技术可以通过对电力系统中各个节点的图像数据进行实时分析，计算出能源损失的具体数值，并提供相应的优化措施。
这不仅提高了能效分析的准确性和实时性，也降低了人工成本，提高了能源的利用效率。
2. 机器视觉技术在电力系统负荷优化中的应用电力系统的负荷优化是提高供电质量和降低能源消耗的重要手段。
通过机器视觉技术的应用，可以实时监测电力系统中各个节点的负荷情况，并分析负荷的分布和变化趋势。
基于这些数据，可以采取相应的调控措施，实现电力系统的负荷均衡和优化。
机器视觉技术在智能电力系统中的应用
机器视觉技术在智能电力系统中的应用随着现代技术的不断发展，以及人们对能源的需求和环境的关注，智能电力系统已经逐渐成为了能源领域一个热门的研究领域。
智能电力系统的核心技术是数据处理和分析，而机器视觉技术的发展和应用为智能电力系统提供了更多的可能性和解决方案。
本文将会探讨机器视觉技术在智能电力系统中的应用和潜在的发展前景。
一、智能电力系统的介绍智能电力系统是指利用先进的通信技术、计算机技术和控制技术等，对电力设备和电力负荷进行智能监测、智能控制和智能管理，从而实现电力系统的高效、安全、可靠、节能、环保等目标的一种新型电力系统。
智能电力系统的核心技术是实时数据采集、分析和处理，主要包括智能仪表、智能开关、智能保护、智能配电、能量管理等。
二、机器视觉技术的介绍机器视觉技术是指利用计算机、数字图像处理和模式识别等技术对图像信息进行获取、处理和分析，从而实现对物体、场景和人体行为等进行智能识别和分析的一种新型技术。
机器视觉技术广泛应用于医疗、工业生产、交通安全、环境监测等领域。
三、机器视觉技术在智能电力系统中的应用1. 智能仪表监测智能仪表是智能电力系统的核心组成部分之一，它可以实现对电力负荷的实时监测和控制。
利用机器视觉技术，可以对智能仪表的数据进行图像化处理和分析，从而提高数据的可读性和准确性。
例如，可以采用机器视觉技术对不同的电器设备进行智能识别和分类，从而实现对设备的智能监测。
2. 智能开关控制智能开关是智能电力系统的另一个核心组成部分，它可以实现对电力负荷的智能控制和管理。
利用机器视觉技术，可以对不同的电力负荷进行智能识别和分类，从而实现对负荷的智能控制。
例如，可以采用机器视觉技术对不同的照明设备进行智能控制，从而在不同的时间段和环境下实现光照的智能控制。
3. 智能保护管理智能保护是智能电力系统的另一个重要组成部分，它可以实现对电力设备的智能监测和控制。
利用机器视觉技术，可以对不同的电力设备进行智能识别和分类，从而实现对设备的智能监测和保护。
机器视觉技术在电力设备运行维护中的应用
机器视觉技术在电力设备运行维护中的应用近年来，随着科技的快速发展，机器视觉技术逐渐在各个领域得到广泛应用。
电力设备运行维护作为其中的一个重要领域，也开始引入机器视觉技术。
本文将探讨机器视觉技术在电力设备运行维护中的应用，并分析其在提高设备运行效率、降低维护成本等方面的优势。
一、机器视觉技术在电力设备巡检中的应用电力设备的巡检工作一直是运行维护中不可或缺的一环。
传统的巡检方式需要人工参与，既费时又费力，并且存在主观因素的干扰。
而引入机器视觉技术后，可以实现自动化巡检，大大提高巡检的效率和准确性。
1. 缺陷检测机器视觉技术通过摄像头获取电力设备的图像，然后利用图像处理和分析算法，识别设备表面的缺陷。
这些缺陷可能是裂纹、漏电、腐蚀等问题。
通过机器视觉系统的智能算法，可以实时检测出这些缺陷，并及时报警，方便工作人员进行后续处理。
2. 温度监测电力设备在运行过程中，由于电流的流动会产生热量，因此温度监测是很重要的一项任务。
传统的温度监测需要人工接触电力设备表面，不仅危险，而且效率低下。
而机器视觉技术可以通过红外热像仪获取设备表面的热分布情况，并通过图像分析算法实时监测电力设备的温度变化，及时发现异常情况，提醒工作人员采取相应的措施。
二、机器视觉技术在电力设备故障诊断中的应用在电力设备运行过程中，往往会出现各种故障问题。
传统的故障诊断方法往往需要依靠经验和专业知识，不仅费时费力，而且容易受到主观因素的影响。
而机器视觉技术的应用，可以一定程度上解决这些问题。
1. 异常行为检测通过机器视觉技术的应用，可以对电力设备的运行行为进行监测和分析。
一旦发现设备运行出现异常行为，机器视觉系统会立即报警，提醒工作人员进行故障诊断和维修。
这种方式不仅提高了故障诊断的准确性，而且大大缩短了故障排除的时间。
2. 数据分析机器视觉技术在电力设备故障诊断中还可以通过分析设备的图像数据，提取出关键信息，进一步辅助工作人员进行故障诊断。
机器视觉在电力设备检测中的应用
机器视觉在电力设备检测中的应用随着科技的不断发展，机器视觉技术正逐渐在各个领域中得到应用，其中之一便是电力设备检测。
机器视觉技术凭借其高效、准确、可靠的特点，在电力设备检测中发挥着重要的作用。
本文将介绍机器视觉在电力设备检测中的应用，并探讨其带来的优势。
一、机器视觉技术概述机器视觉技术是一种模拟人类视觉特性和功能的技术，通过计算机对图像和视频进行处理和分析。
它主要包括图像采集、图像处理、图像分析与识别等步骤。
机器视觉技术能够模拟人眼的观察和判断功能，可以高效地从图像中提取所需的信息和特征，从而实现自动的检测、识别、分析和控制。
二、1. 缺陷检测：在电力设备制造过程中，可能会出现各种缺陷，如焊接不良、变形等。
传统的缺陷检测方法需要人工操作，既耗时又容易出错。
而机器视觉技术可以通过图像处理和分析，快速准确地检测出设备中的缺陷，并及时采取措施进行修复或替换。
2. 温度监测：电力设备在运行过程中，由于电流、电压等的作用，温度会逐渐升高。
过高的温度可能导致设备损坏或火灾等安全事故。
机器视觉技术可以通过红外线摄像机等设备实时监测设备表面的温度变化，并通过图像处理和分析，提供实时的温度数据，以便工作人员及时采取相应的措施。
3. 检测设备状态：电力设备的正常运行需要各种传感器和控制器的支持。
机器视觉技术可以通过检测设备的工作状态、连接线路、运行参数等信息，提供实时的设备状态监测和预警服务。
一旦设备出现异常，系统会立即提醒相关人员进行处理，避免设备故障带来的安全隐患。
4. 电力设备运行监控：电力设备在运行过程中，其工作状态和运行参数需要监控。
传统的监控方法需要大量的人力投入，且监测范围有限。
而机器视觉技术可以通过摄像机等设备实时监测设备的运行情况，并通过图像处理和智能算法对设备的运行状态进行监控和分析。
这种方式不仅节省了人力成本，而且能够实时监测到设备的异常情况，及时采取措施进行处理。
三、机器视觉在电力设备检测中的优势1. 高效准确：机器视觉技术能够对电力设备进行全方位、实时的检测，大大提高了检测的效率和准确性，避免了人为因素对检测结果的影响。
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机器视觉和巡检机器人在智能化电力设备故障检测中的应用汇报人：李金屏济南大学吴文俊人工智能科学技术进步奖二等奖完成单位： 济南大学 山东鲁能智能技术有限公司2吴文俊人工智能科学技术奖目 录1项目基本情况3研究背景4开发思路5具体方法6创新点7实现效果8相关成果2项目简介1 第一部分项目基本情况1 项目基本情况项目名称：基于巡检机器人的特殊地域设备故障和实时报警的智能视频监测系统Intelligent Real Time Equipment Breakdown Video Monitoring System based on Patrol Robot主题词：视频监控；巡检机器人；电力系统；设备故障监测主要完成单位：济南大学；山东鲁能智能技术有限公司任务来源：国网山东省电力公司电力科学研究院，基于视频的巡检机器人导航及仪表设备识别研究（企业合作项目）；济南市高校自主创新计划，面向视频监控的事件检测与行为分析系统（编号7NK1005）项目起止时间：2007.01 - 2010.124吴文俊人工智能科学技术奖2 第二部分项目简介2 项目简介本项目利用巡检机器人，基于信息化技术进行电力设备故障监控，提高监控效率和减少事故率。
主要内容：利用巡检机器人及其所携带的可见光和热成像摄像头开展针对电力设备的智能化设备监控研究。
要点是：在现有的视频监控系统基础上，通过建立巡检机器人在各个停靠点的各种典型情况下的图像数据库，在人工标定各个设备的前提下，只利用图像配准技术，通过对前端摄像头采集的可见光和热成像视频流信息进行实时监视和分析，就可以进行视野内各种相关设备的准确定位和温度异常检测，从而实现设备的远距离状态监控。
项目所属的科学技术领域：电力系统信息化与自动化技术。
6吴文俊人工智能科学技术奖3 第三部分研究背景3 研究背景◆现状：目前，中国电力行业的变电站和电厂等电力系统的设备监测主要依靠人工巡检作业方式。
◆问题：在高压、超高压以及恶劣气象条件下，人工作业方式不仅人身危险性大，而且对电网安全运行也带来一定隐患。
◆已经提出的解决方案：利用巡检机器人沿着既定导航路线进行设备自动巡检，利用其自带的可见光和热成像摄像头实现电力系统的无人值守或少人值守。
◆该方案的优势：✓减少人员疏忽、漏检等带来的设备损失，提高电网的运行质量；✓减少供电系统的人员投入，降低人员成本；✓减少高电压辐射对于人的慢性健康危害。
8吴文俊人工智能科学技术奖3 研究背景◆解决方案中尚存在的问题：✓无法进行设备定位：虽然巡检机器人能够对异常温度信息进行报警，但是无法指出设备的位置信息，更难以区分设备和非设备因素的异常温度，从而导致误报率较高；✓在光线差的条件下无法工作：此时可见光摄像头难以正常工作，致使人工监测时无法将热成像图片与可见光图片进行比较，难以判定红外热成像图像的准确位置。
◆要求：对于目前的设备巡检机器人系统进行改进，实现各种设备尤其是温度异常设备的精确定位和异常报警，从而便于推广普及、降低人工监测成本和劳动强度，并最终实现变电站的无人值守。
9吴文俊人工智能科学技术奖4 第四部分开发思路4 开发思路◆建立设备图片库：建立巡检机器人在巡检线路上各个停靠点处所有预置位上所获取的设备可见光图片库，相关专家的指导下标定库中各个设备的位置，并建立设备类别和唯一编号。
◆可见光图像实时匹配，设备检测识别：利用图像处理和图像配准等技术，将机器人实时获取的停靠点可见光观测图像与图片库相对应的可见光图片进行匹配，从而获得实时可见光图像中各个设备的位置和编号。
◆可见光与热成像图片配准：通过与相应热成像图片进行多模图像匹配，得到各个设备的工作状态。
◆异常设备输出：利用人工预先设定的各个设备的异常阈值，实现异常设备的编号（ID号）和位置的准确输出。
11吴文俊人工智能科学技术奖5 第五部分具体方法5 具体方法——建立设备图片库◆基本方法：针对不同季节、天气、巡检时刻和停靠点等因素建立各个停靠点全天候多角度的设备区域图片库。
设计多种匹配算法，从而减小或者消除实时图片与图片库中相应图片之间存在的平移、旋转、伸缩、扭曲等变形和光线、亮度等差异。
◆可行性分析：每个停靠点所有云台预置位所存储图片的数量大约为1680-3000张。
对于1000个停靠点的大型变电站，大约占用60G磁盘空间。
◆检索方式：对于图片库中的所有图像文件，按照编码存储。
检索时，系统自动确定停靠点、季节和巡检时刻，再利用图像灰度分析和光敏传感器等技术判定天气类型，自动搜索相对应目录中的图片并进行图像匹配，从而确保非常高的检索速度。
◆建库方式：采用半自动方法建立图片库，即让巡检机器人系统自动将不同季节、日期、巡检时刻、天气（利用前述方法）以及停靠点的所有预置位图像进行保存。
13吴文俊人工智能科学技术奖5 具体方法——可见光图像的实时匹配，设备检测识别◆图像匹配方法：巡检机器人实时获得的可见光图像需要和图片库中相应图片进行实时匹配。
设计了多种算法来校正形变和消除灰度差别，如能量归一化和灰度均衡化、相关函数法、投影直方图法、特征点集法、主成分分析法和小波变换法等。
◆可见光图像配准的准确性：由于在图片库中所有的设备已经进行了人工标定，图像匹配成功就意味着图像中所有的设备得到了正确的识别和定位。
设备识别速度完全取决于匹配算法，匹配算法可以离线进行目前，视野内设备的正确检测率可以达到100%。
图片库中图像实时图像14吴文俊人工智能科学技术奖5 具体方法——可见光与热成像图片配准◆可见光图像与红外图像的配准：✓多模态图像配准：目前的巡检机器人本体携带可见光和红外热成像摄像头位置关系是可以校准的。
校准以后，可以利用多模图像匹配技术解决可见光图像与热成像图像的匹配问题。
✓利用固定的位置关系：为了提高匹配的准确率，还可以利用两个摄像头位置之间的关系，通过读取摄像头的变倍参数等信息，通过图像放大缩小等操作，在可见光摄像头没有变倍时，红外热像仪图像的拍摄范围处于可见光摄像头图像的中间某个特定位置。
多模配准问题得到解决，其准确率达到100%。
这种配准可以提前完成。
15吴文俊人工智能科学技术奖5 具体方法——异常设备输出◆异常设备的定位和报警：在可见光图像匹配以后，利用相应的预先配准的红外热成像图像可以检测图像中所有相关设备的工作状态。
利用人工预先设定的各个设备的异常阈值，实现异常设备的编号和位置的准确输出。
◆全天候工作分析：由于预先建立的图片库涉及到所有的天气和光线状况，检测系统将获取到的实时图像与图片库中相应季节、天气、巡检时刻以及拍摄角度等相对应的图片相匹配，因此该系统可以全天候工作。
16吴文俊人工智能科学技术奖6 第六部分创新点6 创新点(1) 设备的检测准确率达到100%：针对巡检机器人，利用红外投射式摄像头和红外热像仪实现了全天候电力系统的智能设备监测，在摄像头观测视野内设备的检测准确率达到100%。
这就有效地解决了设备准确定位问题。
(2) 理论和方法的创新点：避免“强攻”，简化问题，即在详细研究多模图像配准的基础上，创造性的提出了建立巡检机器人各个停靠点各种情况下的图像数据库，将复杂的多模图像配准、多种设备的特征提取和模式识别问题转换成单模图像配准和设备人工标定等简单问题，极大提高了设备检测的准确率。
(3) 外延研究：对于移动目标实现了良好的检测、跟踪和行为分析，尤其是对于各种环境中行人的检测和行为分析，对于电力系统的安全监管具有重要意义。
18吴文俊人工智能科学技术奖7 第七部分实现效果20吴文俊人工智能科学技术奖7 实现效果——巡检机器人7 实现效果——系统界面21吴文俊人工智能科学技术奖7 实现效果——系统界面22吴文俊人工智能科学技术奖7 实现效果——系统界面23吴文俊人工智能科学技术奖7 实现效果——应用情况该成果通过山东鲁能智能技术有限公司等推广，在一些变电站、电厂等电力系统进行推广获得了广泛应用。
山东鲁能智能技术有限公司所研制的变电站巡检机器人，已累计推广应用42套。
变电站智能机器人的推广应用范围已遍布山东、北京、天津、广东、广西、浙江、江西、陕西、山西等全国十几个省、自治区和直辖市，覆盖了从220kV到1000kV特高压各电压等级交、直流变电站。
变电站巡检机器人自2009年至今，已累计为用户发现82处事故隐患，通过提前预警，及时进行处理，避免了重大电力事故，得到用户的好评。
24吴文俊人工智能科学技术奖7 实现效果——应用情况以2011年4月15日发现的崂山500kV变电站#2主变500kV侧50112刀闸C相安全隐患为例，避免50112刀闸过热损坏，避免直接经济损失数十万元。
50112刀闸的损坏会照成#2主变停运，#2主变所带负荷将会停运。
通过紧急调度其他线路恢复供电时间以2小时计算，崂山500kV变电站#2主变额定容量750MVA，以80%负荷运行计算，停电损失1.2M度，以0.5元每度电计算，机器人避免停电损失60万元。
崂山站的负荷主要供应青岛市，缺陷如果造成停电事故，必将形成青岛市大面积停电，给青岛市人民的生产生活带来不便，而且非计划的停电事故，会造成工厂停工，严重的发生设备损坏，损失不得估量。
电力机器人能够发现类似缺陷，避免这种情况的发生。
25吴文俊人工智能科学技术奖7 实现效果——应用情况巡检机器人可以辅助人工进行电力设备的检测，最大程度的降低电力工人的劳动强度，减少工作量，节约人工成本。
应用巡检机器人可减少每周一次的红外测温工作共10小时，减少10小时。
设备现场巡视记录数据工作每周30小时，减少15小时。
事故处理现场设备外观检查0.2小时/次，减少0.1小时/次，且在有人员安全风险的情况下机器人能够进入。
个别设备特殊巡视或定期跟踪。
每月2小时，减少1.8小时。
机器人可定位跟踪设备状态并实时监视热缺陷，比人工监视更加准确。
在事故处理期间，机器人能够减少5～10分钟的事故处理时，提高了恢复送电速度。
综合以上情况评估任务，巡检机器人的应用能够每周减少人员实际工作量约为26小时，平均每天节约社会劳动时间4小时，大大减少时间成本。
26吴文俊人工智能科学技术奖7 实现效果——经济效益根据电力系统因元件损坏导致的停电损失计算，变电站巡检机器人在推广过程中，已经为用户发现几十处事故隐患，单项事故可避免直接经济损失数十万元计。
根据电力机器人可以辅助人工进行电力设备的检测，从降低电力工人的劳动强度，减少工作量，节约人工成本计算，巡检机器人的应用能够每周减少人员实际工作量约为26小时，平均每天节约社会劳动时间4小时，可节省人力成本及其他各项费用。
27吴文俊人工智能科学技术奖7 实现效果——经济效益变电站巡检机器人依赖于多学科技术的发展，同时变电站巡检机器人的产业化又带动了相关产业的发展。