7月24日，國網(wǎng)浙江省電力有限公司完成數(shù)智安全管理平臺“虛擬安全員”模塊升級。此次升級聚焦作業(yè)現(xiàn)場發(fā)生頻率高、風險隱患大的違章類型，將原有的10類作業(yè)現(xiàn)場典型違章智能識別場景拓展到16類，為防范現(xiàn)場安全風險提供了技術支撐。
電力施工和檢修作業(yè)現(xiàn)場點多面廣，安全管控壓力較大。以浙江電網(wǎng)為例，高峰期單日作業(yè)人員近5萬人，作業(yè)現(xiàn)場超7000個，其中塔吊、深基坑等高風險作業(yè)占比約15%。傳統(tǒng)管控模式下，作業(yè)過程中主要依靠布控球拍攝畫面，由人工遠程監(jiān)控，難以實現(xiàn)全時段、全覆蓋監(jiān)督。
針對這一問題，國網(wǎng)浙江電力及浙江電力科學研究院聯(lián)合國網(wǎng)電力科學研究院有限公司(南瑞集團有限公司)、國網(wǎng)信息通信產業(yè)集團有限公司等單位開展人工智能支撐安監(jiān)業(yè)務的算法研發(fā)和場景規(guī)劃，于2024年4月在數(shù)智安全管理平臺上線“虛擬安全員”模塊。各個作業(yè)場景通過全省統(tǒng)一視頻平臺與該模塊相連。作業(yè)過程中，“虛擬安全員”模塊可自動標注違章場景，經人工復核后反饋至各地市督查中心，通過違章工單形式提醒各作業(yè)現(xiàn)場整改。
在“虛擬安全員”模塊試運行階段，研發(fā)團隊結合現(xiàn)場高頻次、高風險違章行為，優(yōu)化算法邏輯，創(chuàng)新采用“場景識別+違章證據(jù)融合”判別模型。該模塊依托國網(wǎng)浙江電力人工智能平臺算力，在充分學習超過23萬張場景樣本和2萬余張違章樣本的基礎上，構建違章智能識別算法，可以自動檢測和分析現(xiàn)場畫面。自2024年9月實現(xiàn)規(guī)模化應用以來，該模塊已發(fā)現(xiàn)違章行為170起。
“傳統(tǒng)人工遠程監(jiān)督模式下，每個監(jiān)督員每天最多可檢查20個作業(yè)現(xiàn)場，每次監(jiān)督不到30分鐘。而在‘虛擬安全員’模塊的輔助下，監(jiān)督員每日可檢查400個作業(yè)現(xiàn)場，監(jiān)督時長提升至2至3小時，減少了監(jiān)控盲區(qū)，降低了作業(yè)風險。”浙江電科院安全管控技術專責王劉旺介紹。
“虛擬安全員”模塊還可以智能識別斗臂車等16類關鍵作業(yè)要素，僅需10分鐘即可識別100個作業(yè)類型，相較人工判定可節(jié)省1小時，便于監(jiān)督人員快速精準開展遠程監(jiān)督。目前，該模塊已應用于浙江電網(wǎng)高處作業(yè)、大型機械作業(yè)等高風險場景，大幅提升了安全管控質效。(江航 黃琳)
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