2017年智能电网行业主要发展趋势分析
来源:中商产业研究院 发布日期:2017-04-10 16:09
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(2)由“感知”向操作、协作发展

巡检功能属于智能系统中“感知”功能的突出表达,具体包括环境感知、设备状态感知等。鉴于电力架空线、变电站、配电站及电力隧道的应用场景具有一定的特殊性,正常电力运维人员不能解决的往往是“感知”任务的复杂性和操作难度,为此,当前最为紧迫的是用机器人来实现运维的“感知”功能,而随着智能巡检机器人的成熟使用,具备更多感知、操作及人机协作功能的智能机器人将会是未来的发展方向。

此外,由于“感知”信息后需要对信息进行“处理”和“操作”,因此操作机器人会成为智能巡检机器人的后续功能延伸和发展;同时,从操作的角度来说,“感知”和“操作”是一个从手动遥控操作到自主作业,再到人机协同完成复杂操作的过程,为此,人机协作也是未来行业发展的重要方向。

(3)物联网带来的单体智能向系统智能化发展

单体智能和多体智能是智能机器人系统的重要应用形式,单体智能突出机器人本体从感知、表达、控制、决策等方面的智能化程度,多体智能突出协作性、关联性和系统性。电力巡检机器人从单体智能的角度来看,突出巡检机器人的自动运行、环境适应性、多模态数据采集与融合、图像识别、专家系统等功能,直观来说,就是机器人能够完成自主、复杂、多样的任务;而从多体智能角度来说,更强调多系统的融合,包括机器人与环境传感器、被测对象、其他智能设备和系统、运维人员等主体(智能体)的数据融合,同时,能够与其他主体(智能体)数据关联分析,以及协同完成特定任务等功能。

单体智能目前已经趋于平台化、标准化和规范化,而多体智能则将成为行业发展的趋势,促进系统整体优化提升,为电力运维系统带来新的发展。

(4)多模态数据融合呈现多样化价值应用

目前,电力智能巡检机器人主要功能是实现不同形态的数据采集、数据识别、判断与决策。其采集的数据主要包括环境数据(温湿度、声音、电磁场强度等)、安全数据(防跌落、外力破坏、人员入侵、火源等)、被检测设备状态数据(红外、图像数据、局放、紫外等数据)等,由于上述数据关联性、重要性以及用途不一,因此呈现多模态形式,具体情况如下:

①工作环境数据:用于分析环境的健康状况并对危险环境进行预警,同时,对于设备状态评价提供参考。

②设备状态数据判断与预警:根据采集的状态数据判定设备的工作状态,同时通过与历史数据进行比对并结合关联设备状态数据及环境数据,对设备运行进行更深层次的预警和运维管理。

③运行数据呈现与管理(运维平台):随着数据维度和内容的不断累积,并呈现多模态形式,用户在数据分类使用的基础上,改变了传统运维管理形式,建立了运维管理平台,以省、市、工区、班组等为单元,进行数据呈现与管理,建立基于智能机器人、物联网、智能终端、云计算等新技术的一体化运维管理平台,实现智能运维。

随着智能巡检机器人行业的不断成熟,对数据的选择性应用已成为趋势,也进一步提升了数据采集的有效性和应用价值。

(5)人工智能引领行业快速发展

电力智能巡检机器人无论在机器人自主移动、控制与驱动、定位导航以及传感器数据采集、图像处理、语音采集与处理、专家系统分析与决策、大数据分析等方面都用到人工智能技术,换一个角度来说,人工智能在每一个领域的突破和发展,都会对电力智能巡检机器人核心功能、平台特性、数据运维管理、专家决策与预警等起到推动作用。进一步来说,从以下几个方面会受到相应人工智能发展的影响:

①环境智能监控:环境健康是设备得以安全运行的重要依托,通过合理分布环境传感器,并结合环境传感器进行环境分析,在出现危机的条件下,控制用于调节环境的风机、灭火器、报警器、排水装置等实现环境智能监控。环境智能监控需要人工智能在数据处理、模式识别、环境联动控制等方面起到重要作用。

②机器人自主定位与导航(SLAM):机器人自主定位与导航是机器人实现各类采集任务、运维操作的基础,而定位的精度、防跌落功能、导航避障功能都有赖于人工智能算法的先进程度和可靠性。

③机器人控制与决策:机器人在底层伺服驱动、路径规划、任务管理等方面均有前馈控制、神经网络控制等人工智能算法的应用,未来随着电力巡检机器人结构更加多样化、环境适应性提升以及任务多样化,对人工智能的依赖度将不断提升。

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