电力行业数字化趋势——2030展望之智能电网巡检研究

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电力行业数字化趋势——2030展望之智能电网巡检研究

执行摘要

作为电力系统的“神经网络”与“骨骼架构”，电网的安全稳定运行直接关系到电力供应的可靠性。随着新能源的大规模并网、电网建设持续扩张以及用电负荷不断攀升，传统依赖人工的巡检方式已难以应对现代电网日益复杂的运维需求。在此背景下，融合无人机、机器人、卫星遥感、5G通信、边缘计算和人工智能等先进技术的智能电网巡检正逐步成为主流，推动运维模式实现从“被动抢修”向“主动预防”、从“人力密集型”向“智能化替代”的根本转型。

核心发现：

• 2024年全球电力巡检无人机市场规模达到234亿元，近五年复合增长率高达35.62%；
• 南网科技在2024年上半年，其机器人及无人机相关业务收入同比增长70.13%，表明行业正处于高速成长阶段；
• 智能巡检机器人对设备故障的预判准确率可达99%，巡检效率较传统人工提升超过80%；
• 预计到2030年，智能巡检技术将覆盖90%以上的输配电线路与变电站，整体运维人力成本有望降低60%以上。

第一章 背景与挑战分析

1.1 电网规模扩大带来的运维压力加剧

1.1.1 电网基础设施快速扩展

中国目前已建成世界上规模最大的电力系统。截至2024年底，全国110千伏及以上电压等级的输电线路总长度已突破220万公里，35千伏及以上的变电站数量超过3.5万座。配电线路总长度更是超过500万公里，覆盖全国960万平方公里土地和14亿人口。

伴随新型电力系统的推进，“十四五”期间南方电网计划投资约6700亿元，国家电网投资预计将超过3万亿元，未来电网规模仍将保持快速增长态势。

1.1.2 新能源接入引发新运维难题

风电、光伏等可再生能源的大规模并网显著增加了电网运行的不确定性。其出力具有间歇性与波动性，导致潮流频繁变化，设备运行环境更加复杂，故障发生概率上升。

同时，分布式能源大量接入配电网，使原本单向供电的传统配网转变为双向能量流动结构，对线路监测、保护控制提出了更高要求。

1.1.3 极端气候频发威胁电网安全

受气候变化影响，台风、暴雨、冰雪、高温、山火等极端天气事件日益频繁，严重威胁电网设施安全。例如输电线路覆冰、杆塔倒塌、绝缘子污闪、导线舞动等问题时有发生，常引发大面积停电事故。

传统人工巡检在恶劣天气下难以实施，隐患难以及时发现与处理，亟需引入更高效、全天候的智能巡检手段以提升应急响应能力。

1.2 传统巡检方式面临的多重困境

1.2.1 巡检效率低且劳动强度高

输配电线路分布广、地形复杂，巡检人员常常需要翻山越岭、穿林涉水，工作强度大，并面临高空坠落、触电、野生动物袭击等安全隐患。

受限于人力资源，输电线路通常每季度或半年巡检一次，配电线路周期更长，导致缺陷发现滞后，设备长期带病运行。

1.2.2 缺乏统一标准，过度依赖经验

巡检质量高度依赖个人经验和责任心，不同人员对同一缺陷的判断可能存在偏差，缺乏量化评估体系。新员工培养周期长，经验传承困难，制约了整体运维水平的提升。

1.2.3 数据记录碎片化，难以追溯分析

目前仍普遍采用纸质记录或简单拍照的方式进行数据留存，信息不完整、格式不规范，检索困难。巡检数据与设备台账、检修历史相互割裂，无法支撑深度数据分析与决策支持。

1.2.4 故障响应速度慢，支撑不足

当突发故障或自然灾害发生后，人工巡检难以快速定位问题点位，缺乏实时现场信息支持抢修决策，严重影响供电恢复效率。

1.3 智能巡检技术取得关键突破

近年来，多项前沿技术的成熟为破解传统巡检瓶颈提供了全新路径：

• 无人机技术：具备厘米级RTK定位、六向毫米波雷达避障、三光云台成像与自主航线规划能力，显著提升了飞行安全性与图像采集精度；
• 巡检机器人：涵盖轮式、履带式、轨道式等多种形态，可在变电站内完成全方位巡检任务，精准识别压力表读数、油位状态、开关位置等8类典型异常；
• 卫星遥感技术：利用高分辨率影像实现输电通道隐患监测、植被侵入识别与覆冰风险预警，有效弥补无人机巡检的地理盲区；
• 5G+边缘计算：依托5G网络的高带宽与低时延特性，结合边缘侧实时AI分析能力，实现巡检数据的即时回传与云边协同处理。

第二章 智能电网巡检的内涵与技术架构

2.1 基本定义

智能电网巡检是一种基于无人机、机器人、卫星遥感、物联网、5G通信、边缘计算与人工智能等多技术融合的新型运维模式，旨在对输配电线路、变电站及各类配电设施实现全天候、自动化、智能化的全面监测与诊断。其主要特征包括：

• 空天地一体化感知：构建由卫星遥感（宏观监测）、无人机巡检（中观覆盖）与地面传感设备（微观细节）组成的立体化感知网络；
• 全自主作业能力：无人机与机器人可实现自主路径规划、动态避障与自动充电，支持无人值守下的连续巡检；
• 智能缺陷识别：运用深度学习算法进行图像识别、红外测温与局部放电检测，自动识别设备缺陷与潜在隐患；
• 预测性维护决策：通过对设备健康状态评估与寿命预测，推动运维策略由“定期检修”转向“按需检修”；
• 云边端协同架构：边缘节点负责本地快速处理，云端进行大数据建模与全局优化，形成分级智能响应机制。

[此处为图片2]

2.2 技术架构体系

智能电网巡检的技术框架可分为三层：感知层、传输层与应用层，形成闭环智能运维体系。

感知层：

部署于空、天、地多维空间的传感器与智能终端，包括无人机、巡检机器人、在线监测装置、卫星遥感平台等，构成全方位数据采集前端。

传输层：

依托5G、光纤、LoRa、NB-IoT等通信技术，保障海量巡检数据的高效、稳定、低延迟传输，尤其满足无人机视频流与红外图像的实时回传需求。

应用层：

集成AI分析引擎、数字孪生平台、故障诊断系统与运维管理平台，实现缺陷自动识别、风险预警、工单生成与决策辅助，全面提升运维智能化水平。

智能电网巡检技术体系采用“感知-传输-计算-应用”四层架构，实现全方位、智能化的运维管理。

一、技术架构分层设计

1. 感知层：空天地一体化监测网络

构建覆盖天空地多维度的感知系统，实现对电力设施的全面监控。

• 天基感知：通过低轨（LEO）卫星星座提供全天候、广域遥感数据支持，实现大范围线路通道动态监测。
• 空基感知：结合固定翼无人机执行大区域快速巡查任务，多旋翼无人机则用于精细化局部检测。
• 地基感知：部署变电站巡检机器人、在线监测装置及各类智能传感器，完成地面设备状态采集与实时反馈。

2. 传输层：5G专网与北斗融合通信

保障数据高效、安全传输，适应复杂地理环境需求。

• 依托5G电力专用网络，实现园区级信号全覆盖，满足低延迟、高带宽的数据回传要求。
• 在偏远或极端环境下启用北斗卫星通信作为备用链路，确保关键信息不中断。
• 边缘网关负责汇聚来自不同终端的异构数据，并完成协议转换与初步处理。

3. 平台层：云边协同计算架构

实现数据处理能力的合理分布与资源优化配置。

• 边缘侧：在靠近现场的位置部署边缘计算节点，承担数据预处理、实时告警生成和本地AI推理任务，提升响应速度。
• 云端：集中进行大规模数据存储、深度模型训练、全网运行分析以及趋势预测等高级计算功能。

4. 应用层：智能决策支持系统

将数据分析结果转化为实际运维行动，提升管理智能化水平。

• 自动编排与调度巡检任务
• 设备缺陷的自动识别与风险分级
• 故障早期预警与健康状态评估
• 检修计划优化与物资前置准备
• 突发事件下的应急指挥辅助决策

二、核心价值体现

2.3.1 巡检效率与覆盖能力显著增强

无人机巡检效率可达人工方式的5至10倍，单个变电站继电保护装置检查时间由2小时缩短至10分钟。实现线路与设备的全范围、全天候覆盖，彻底消除传统巡检中的盲区。

2.3.2 缺陷识别率与判断精度大幅提升

借助AI图像识别技术，可精准捕捉人眼难以发现的细微缺陷，设备故障预测准确率超过99%。红外热成像技术可用于提前发现异常温升，局部放电检测则能有效识别绝缘隐患。

2.3.3 提高作业安全性，降低人员风险

通过自动化设备替代人工执行高空、高压及恶劣环境下的巡检任务，从根本上避免人身安全事故的发生。例如南网科技“慧眼”无人机系统连续五年运行无任何电力相关事故记录。

2.3.4 全生命周期运维成本下降

尽管前期投入较高，但长期来看运维支出明显减少。人力成本可节约50%-70%，设备故障发生率降低约40%，非计划停机时间减少60%以上，综合投资回报周期约为3到5年。

2.3.5 增强电网韧性与应急响应能力

在极端天气或突发故障后，无人机可迅速出动开展灾情勘察，精确定位受损点位，为抢修决策提供第一手现场信息，大幅加快恢复供电进程。

三、关键技术应用场景

3.1 空天地协同的智能线路巡检

3.1.1 天基遥感：宏观态势感知

综合利用光学、SAR雷达和气象卫星等多源数据，对输电线路通道实施持续性全域监控，重点识别周边潜在威胁。

主要应用方向：

1. 通道隐患识别：基于0.5米级高分辨率影像，运用深度学习算法自动检测违章建筑、施工活动、树木侵入等问题，监测效率较传统手段提升百倍以上。
2. 植被生长趋势分析：利用多光谱与高光谱卫星数据，评估线路走廊内植被覆盖度、高度及生长速率。结合NDVI指数变化，预测未来1至6个月内可能出现的树线冲突区域，指导清障作业。
3. 覆冰灾害预警：整合气象卫星信息，动态更新线路段覆冰估算与预报模型，并对杆塔点位进行单点监测。可在冰灾发生前72小时发出预警，协助开展融冰准备。
4. 地质灾害风险监测：采用SAR干涉测量技术（InSAR），监测杆塔周围地表毫米级形变，识别滑坡、沉降、泥石流等潜在地质风险，实现数月级别的超前预警。

典型案例：中科星图联合国网安徽省电力公司，基于卫星遥感技术开展输电线路通道隐患智能识别项目。该系统覆盖全省逾2万公里线路，隐患识别准确率达92%，年均节省人工巡检费用超3000万元，荣获“电力行业无人机技术创新奖”。

3.1.2 空中无人机：精细化巡检实施

随着技术进步，无人机已成为精细化巡检的核心工具。

关键技术进展：

1. 全自动机库与自主航线规划：无人机从智能机库自动起飞，沿预设路径完成巡检任务后返航充电，实现全天候无人值守作业。
2. 厘米级精准定位：采用RTK差分定位技术，实现飞行轨迹的高精度控制，配合三维建模技术，保障在变电站等复杂空间内的安全穿行。
3. 多传感器融合感知系统：配备六向毫米波雷达实现主动避障；搭载三光云台（可见光、红外、紫外），结合10倍光学变焦镜头实现远距离目标复拍，5000万像素广角相机用于全景拍摄，同时通过精确红外测温捕捉微弱热源。
4. 5G实时回传与AI即时分析：依托5G网络将巡检视频实时传输至指挥中心，边缘端部署AI模型对视频流进行实时解析，自动识别设备缺陷、异物悬挂、鸟巢、绝缘子破损等异常情况。

典型应用场景：

场景一：输电线路巡视

• 杆塔本体：检测锈蚀、裂缝、倾斜、基础下沉等问题
• 导地线：识别断股、磨损、弧垂异常、舞动痕迹
• 金具部件：判断锈蚀、销钉脱落、螺栓松动
• 绝缘子：发现破损、污秽、自爆、闪络迹象
• 防震锤：检查是否脱落、移位或损坏

场景二：变电站内部巡检

无人机可在密集布线环境中灵活飞行，对主变压器、断路器、隔离开关、互感器、避雷器、母线等关键设备进行全面扫描。通过红外测温及时发现过热缺陷，利用紫外成像技术探测电晕放电现象。

场景三：配电线路巡查

针对城市及农村配电网络，无人机可高效完成架空线路巡检，识别接头松动、绝缘老化、树障逼近等常见问题，提升配网可靠性与维护效率。

为应对配电线路分布广泛、环境复杂等特点，采用“无人机机库+多架无人机”的协同作业模式。配网移动机库可随工作车辆抵达指定作业点，实现无人机快速起飞执行巡检任务，完成任务后自动返航回收，随后转移至下一作业区域继续作业。

巡检效率显著提升：单基杆塔的人工巡检平均耗时约2小时，而通过无人机仅需15分钟即可完成，效率提高达8倍；

缺陷识别能力增强：相比传统人工方式，无人机巡检发现的设备缺陷数量提升了30%-50%；

运维成本大幅降低：每公里输电线路年巡检成本由原来的5000元下降至1500元，节约比例高达70%。

地基层：在线监测与智能传感技术应用

在关键杆塔、跨越段、易覆冰区域及地质灾害高风险点等重点位置部署多种在线监测装置，构建全方位的地基感知网络：

1. 微气象监测站：实时采集风速、风向、温度、湿度、气压、降雨量和雷电活动等气象数据，结合气象预报系统，提前预警极端天气对线路的影响。
2. 导线覆冰监测：利用光纤光栅传感技术，持续监测导线覆冰厚度、重量及弧垂变化，当覆冰达到预设阈值时，自动触发融冰装置进行干预。
3. 杆塔倾斜监测：通过高精度倾角传感器监控杆塔倾斜角度及其发展趋势，并融合基础沉降数据，有效预警倒塔风险。
4. 导线舞动监测：结合视频监控与加速度传感器，精准识别导线舞动的幅度与频率，一旦检测到异常舞动即刻发出告警，防止断线或金具脱落事故。
5. 输电通道视频监控：在重要跨越区段及外力破坏高发区域安装高清摄像头，实时监视施工机械、吊车等潜在威胁行为，借助AI图像识别技术自动识别违规操作并及时报警。

多源数据融合分析机制

将天基遥感、空基无人机、地基传感三类数据统一接入综合管理平台，开展多维度交叉分析：

• 卫星遥感发现通道隐患后，立即调度无人机实施精细化复核；
• 地面微气象站捕捉到极端天气前兆，随即启动无人机应急巡检流程；
• 覆冰监测数据出现异常波动时，联动无人机前往现场确认实际情况；
• 通过多源信息交叉验证，显著提升告警准确率，减少误报漏报现象。

智能变电站：机器人与云边协同体系

多形态巡检机器人系统建设

1. 轮式智能巡检机器人：适用于变电站户外区域，配备全景摄像机、红外热像仪、局部放电检测仪及环境传感器，具备自主路径规划、避障和充电功能，支持全天候无人值守运行。例如，在吉林电力白城发电公司，六台此类机器人组成巡检矩阵，累计执行巡查任务超7000次，设备故障预判准确率达到99%。
2. 轨道式巡检机器人：沿预设轨道运行，主要用于主变压器、GIS室等重点区域的定点高频巡检，路径稳定精确，适合长期连续作业。
3. 履带式防爆巡检机器人：专为复杂环境设计，可在积水、坡道、楼梯等场景中灵活通行，具备防爆性能，适用于高危区域的巡视任务。
4. 室内巡检机器人：体积紧凑，能自动通过门禁系统，实现在GIS室、电缆夹层、继保室等室内空间跨楼层、跨房间自主巡检。
5. 立体化协同巡检架构：地面机器人负责低空及水平面设备检查，无人机承担高空设备巡检任务，二者协同配合，实现变电站全域无死角覆盖。

云边协同的智能识别与诊断机制

边缘侧智能化处理

在变电站本地部署边缘计算服务器，完成数据预处理、实时控制与本地推理，满足毫秒级响应需求，增强系统稳定性与可靠性。

主要功能包括：

• 实时视频分析：对巡检机器人及固定摄像头回传的视频流进行AI分析，实现：
  • 指针式仪表读数识别（准确率＞98%）
  • 油位计液位判断
  • 断路器、隔离开关分合状态识别
  • 设备外观缺陷检测（如锈蚀、渗油、破损）
  • 异物入侵识别（动物、人员、垃圾等）

• 红外测温分析：自动解析红外图像，识别设备发热异常情况：
  • 对比历史温度数据，发现温升异常
  • 比较相邻设备温度，识别相对温差超标
  • 根据环境温度动态校正，排除干扰因素
  • 自动生成测温报告及趋势曲线图

• 局部放电检测：集成超声波、特高频等多种传感器，采集局部放电信号：
  • 自动分类放电类型（电晕、沿面、内部放电）
  • 评估绝缘材料劣化程度
  • 预测设备剩余使用寿命

• 实时告警推送：一旦发现严重缺陷或异常状况，立即通过手机APP向运维人员发送告警信息，并联动视频监控系统记录现场画面，留存证据链。

云端深度数据分析

边缘端处理后的结构化数据上传至云端平台，开展更高层次的数据挖掘与模型训练：

1. 大数据关联分析：整合巡检记录、在线监测数据、保护动作日志、气象信息及检修历史，进行多维关联分析，深入挖掘设备缺陷的根本成因。
2. 设备健康状态评估：建立涵盖运行年限、负荷水平、环境条件、历史缺陷等多维度指标的健康评价体系，结合大数据分析、数字孪生与RPA技术，实现设备异常状态的精准感知。
3. 故障预测模型构建：基于机器学习算法开发预测模型：
   • 输入参数：设备运行状态、环境条件、过往缺陷记录
   • 输出结果：未来1-12个月内发生故障的概率、可能的故障类型及建议处置方案

4. 检修策略优化：依据设备健康评分、故障风险等级、备件库存情况及人力资源配置，自动生成最优检修计划，推动运维模式从“定期检修”向“状态检修”转型升级。

预测性维护技术的深化应用

传统运维模式存在的局限性：

• 事后维修：仅在设备发生故障后才进行修复，易导致非计划停电，影响供电连续性与用户满意度；
• 定期维护：按固定周期执行维护，常出现“过度维护”造成资源浪费，或“维护不足”埋下安全隐患。

相比之下，预测性维护具备明显优势：依托实时监测与智能分析，提前预判设备劣化趋势，在故障发生前主动干预，最大限度保障电网安全稳定运行，同时优化资源配置，降低运维总成本。

通过融合设备实时状态数据与人工智能预测模型，精准预判设备潜在故障时间，在故障发生前实施精准维护，从而实现：

• 避免非计划性停机
• 减少不必要的过度维护，延长设备使用周期
• 优化检修资源调度，显著降低运维成本

核心技术支撑

1. 多源数据融合
   整合巡检记录、在线监测信息、保护动作日志、负荷变化曲线、气象环境数据、设备台账及历史维修档案等多元数据，构建完整的设备“数字孪生档案”。
2. 无监督异常检测
   应用孤立森林、自编码器等无需标签数据的机器学习算法，从大规模运行数据中自动识别异常行为模式，摆脱对大量标注故障样本的依赖。
3. 图计算与关联分析
   将变电站内设备、输电线路、继电保护装置等要素构建成知识图谱，利用图计算技术挖掘设备间的拓扑与逻辑关系，提前预警连锁故障风险。
4. 剩余使用寿命预测（RUL）
   结合设备退化机理模型与历史失效统计数据，预测关键设备的剩余寿命，为资产更新与改造提供科学决策支持。

实际应用成效

• 设备可靠性提升：非计划停运事件下降70%
• 维护成本降低：年度维护支出减少30%-40%
• 设备寿命延长：通过精细化维护策略，平均服役年限提升15%-20%
• 停电时间缩短：年均停电时长减少50%

3.2.4 推进无人值守变电站建设

发展目标：
至2030年，所有新建变电站将全面按照无人值守标准进行设计与建设；现有变电站逐步完成智能化升级，最终实现“无人值守、少人值班、远程操控、智能运维”的新型运维模式。

关键技术支撑：

• 智能巡检机器人全覆盖
  多机器人协同作业，支持全天候、不间断自动巡检任务执行。
• 在线监测系统全面接入
  主变压器、断路器、GIS组合电器等核心设备全部部署在线监测装置，实现实时状态感知。
• 视频监控智能化
  部署高清摄像头并集成AI图像分析能力，实现全站区域的安全动态监控。
• 智能门禁与安防体系
  采用人脸识别、车牌识别及周界入侵检测技术，提升站点安全防护等级。
• 远程操作功能完善
  支持远程调阅视频画面、执行倒闸操作、调整设备参数等控制指令。
• 辅助设施智能管控
  对消防系统、照明系统、空调设备、排水设施等辅助子系统实施集中监控与自动化管理。

典型案例：
国家电网某省级公司建成覆盖8座110kV变电站的数字孪生群组系统，成功实现“无人值班、少人值守”运营模式。运维人员数量减少40%，设备缺陷识别准确率达到95%，年均停电时间缩短30分钟。

3.3 5G与边缘计算驱动智能巡检革新

3.3.1 构建5G电力专用网络

建设模式：
依托MEC（多接入边缘计算）技术搭建5G电力专网，结合端到端MEC与QoS保障机制，形成与公网隔离、具备带宽与时延保障的逻辑独立网络。通过网络切片、边缘计算以及NFV/SDN技术，灵活部署园区级网络架构，在确保上行速率高、延迟低、可靠性强的同时，满足“数据不出园区”的安全合规要求。

核心优势：

• 大带宽：上行峰值速率可达1Gbps，支持4K/8K高清视频流和三维点云数据的实时回传
• 低时延：端到端通信延迟可低至10ms，满足无人机与巡检机器人实时控制需求
• 广连接：单个基站可连接百万级终端设备，支撑海量传感器和监测节点联网
• 高可靠：通信链路可靠性高达99.999%，保障关键业务连续不中断
• 安全隔离：所有数据在电力专网内部闭环传输，不经过公共互联网，有效防范数据泄露风险

部署策略：

• 变电站场景：部署5G基站与边缘计算服务器，实现站内无线信号全覆盖
• 输电线路沿线：沿输电走廊布设5G宏基站，覆盖各类巡检作业区域
• 配电台区：利用电线杆塔资源安装5G小型基站，助力配电自动化系统建设

3.3.2 边缘计算的关键作用

边缘计算可在靠近数据源头的现场完成数据处理，大幅降低传输延迟，减轻网络负载，提升设备维护响应速度，同时增强数据安全性，降低整体运维开销。

主要功能包括：

1. 数据预处理与过滤
   巡检机器人、摄像设备和各类传感器产生海量原始数据，若全部上传云端将占用巨大带宽。边缘侧可执行以下操作：
   - 数据清洗：剔除无效或异常数据
   - 数据压缩：通过视频转码、图像优化等方式，减少传输量超过80%
   - 数据筛选：仅上传异常报警或关键状态数据，常规数据本地存储归档
2. 实时AI推理分析
   将训练完成的AI模型部署于边缘设备，实现本地化智能分析：
   - 图像识别：自动识别设备表面缺陷、异物侵入等情况
   - 异常检测：判断温度、振动、电流等参数是否偏离正常范围
   - 语音识别：解析现场工作人员发出的操作语音指令
   
   推理响应时间由云端的数百毫秒缩短至边缘侧的数毫秒级别，真正实现毫秒级响应。
3. 本地缓存与离线运行能力
   当网络中断时，边缘节点可依靠本地存储的数据和模型继续执行巡检任务，保证业务连续性；待网络恢复后，自动将积压数据同步至云端中心。
4. 隐私保护与数据安全保障
   敏感信息（如变电站内部结构图、关键设备运行参数）在边缘侧进行脱敏处理后再上传，符合《数据安全法》《个人信息保护法》等相关法律法规要求。

部署架构：
采用“云-边-端”三级协同架构：

• 端侧：无人机、巡检机器人、各类智能传感器等前端采集设备
• 边缘侧：在变电站机房部署边缘服务器，承担实时数据处理与AI推理任务
• 云端：区域或省级数据中心，负责大数据聚合分析、模型迭代训练与全局调度

关键性能指标：

• 边缘计算响应延迟：<10ms
• 数据传输量削减率：>80%
• 本地存储容量：>100TB
• AI推理性能：>1000 FPS

第四章 典型应用案例与成效分析

4.1 案例一：南网科技“慧眼”无人机全自动巡检系统

项目背景：
南网科技作为南方电网旗下的高新技术企业，早在十多年前即启动了面向大电网的无人机全自动巡检技术研发项目，并成功推出国内首款专用于电力巡检的行业级微型多旋翼无人机系统。

技术特点：

1. 高安全性与可靠性设计
   系统具备多重冗余机制与防失控保护功能，适应复杂电磁环境与恶劣天气条件下的稳定飞行。

对变电站实施高精度三维建模，并结合智能算法进行航线优化设计；利用厘米级RTK定位技术，保障无人机飞行过程中的精准操控；无人机本体采用高强度绝缘材料设计，在穿越带电设备间隔时不会引发放电现象；配备六向毫米波雷达系统，具备实时环境感知能力，可主动识别障碍并自动绕行。

卓越的环境感知能力

搭载业内领先的三光云台系统，集成10倍连续光学变焦镜头，可在远距离清晰捕捉小型目标并实现精准复拍；5000万像素广角定焦相机用于大范围场景拍摄，全面覆盖巡检区域；红外热成像模块支持远距离精确测温，有效探测微小温差，及时发现潜在热缺陷。

全流程自动化作业模式

通过部署无人机智能机库，实现自动开舱、自主起降与无人值守充电。用户预设巡检任务后，系统可全自动执行整个巡检流程，无需人工干预，大幅提升运维效率和系统可靠性。

应用成效

安全性表现优异

该系统已稳定运行五年，期间未发生任何电力安全事故，充分验证了其在高压环境下的安全性和稳定性。

市场应用持续拓展

“慧眼”无人机全自动巡检系统已在国家电网江苏、湖北、江西等多个省份开展试点应用，未来计划以南方电网为基础，进一步向国家电网推广，逐步实现全国范围内的规模化部署。

经济效益显著提升

2024年上半年，南网科技在机器人及无人机业务板块实现收入1.06亿元，同比增长达70.13%，展现出强劲的增长势头。

多领域跨界延伸

相关核心技术已成功应用于轨道交通、城市综合管理、应急救援等非电力行业，推动智能化巡检技术的跨行业融合与发展。

4.2 案例二：优艾智合智能巡检机器人矩阵

项目背景

在吉林电力股份有限公司白城发电公司，部署了六台优艾智合自主研发的智能巡检机器人，构建起全天候、全覆盖的智能巡检网络体系。

技术方案

采用先进的自主导航技术，机器人可在复杂工业环境中自主规划路径、动态避障；搭载高精度传感器与深度学习AI算法，实现设备状态检测、仪表参数读取及异常情况智能识别；支持多机协同作业，各机器人按区域分工巡检，系统自动协调路径，避免任务冲突。

应用成效

高频次不间断巡检

累计完成超过7000次巡检任务，实现24小时连续运行，显著提升设备监控密度。

故障识别准确率高

设备故障预测准确率达到99%，大幅降低误报与漏报风险。

异常类型识别全面

可精准识别包括压力表异常、油位计偏差、开关跳闸在内的8类典型设备故障。

智能告警即时推送

一旦发现安全隐患，系统立即触发报警机制，并将告警信息实时推送到运维人员移动终端，确保快速响应处置。

广泛应用前景

优艾智合已推出涵盖综合管廊巡检机器人、防爆轮式机器人、轨道式不间断巡检机器人以及具备特殊操作能力（如开柜门）的多功能机型，产品系列覆盖电力、能源、交通等多个关键行业，已成为国内智能巡检领域的领先企业。

4.3 案例三：卫星遥感+无人机空天一体化巡检

项目背景

中科星图联合国网安徽省电力公司合肥供电公司，共同开展基于卫星遥感技术的输电线路通道隐患监测研究，打造“空—天”协同的立体化智能巡检体系。

技术创新亮点

依托多级特征融合、自适应互增强注意力机制与级联解码器三项核心技术突破，该项目荣获“电力行业无人机技术创新奖”。

工作流程

卫星遥感宏观监测：定期获取高分辨率卫星影像，系统自动识别输电通道内存在的违章建筑、植被侵入等潜在风险。

重点区域智能标注：对疑似隐患区域进行自动标记，并生成对应的无人机巡检任务指令。

无人机精细化复查：系统自动调度无人机前往指定位置，执行近距离高清拍摄任务。

AI智能分析识别：利用人工智能模型对回传图像进行深度分析，确认隐患类型及其严重程度。

告警与闭环处置：生成标准化隐患清单，推送至责任单位，并跟踪整改进度，形成管理闭环。

应用成效

• 覆盖范围广：实现安徽全省超2万公里输电线路的全面监控
• 监测频率高：每月完成一次全省范围的卫星遥感全覆盖监测
• 隐患发现能力提升：年均发现隐患数量较传统方式提高300%
• 成本节约明显：每年节省人工巡检成本超过3000万元

4.4 案例四：5G+边缘计算智能电网巡检

项目背景

构建基于数字孪生技术的“5G+无人机”智能电网巡检体系，整合飞行服务平台、无人机机库、无人机本体系统、数据通信链路及可视化指挥中心五大核心模块，打造端边云协同的智能巡检生态。

核心架构

1. 5G网络全覆盖：由通信运营商建设覆盖主要巡检区域的5G专用网络，满足无人机远程控制与高清视频实时回传需求，同时兼容北斗卫星导航系统。
2. 边缘计算节点部署：在变电站机房安装边缘计算服务器，实现巡检数据的本地化预处理、实时AI分析与短期存储，降低云端传输压力。
3. 数字孪生平台支撑：基于电网北斗网格空间构建数字孪生模型，为发电厂、变电站、高空线路、杆塔及其他设施提供全方位监管支持，赋能无人机定期巡航、数据采集、视频回传与AI图像识别等业务。
4. 智能指挥中心：集成设备管理、用户权限控制、飞手调度、资源分配、空域监管、航线设计、数据存储、GIS服务等功能模块，支持巡检任务编排、自主飞行控制、数据分析处理、报告自动生成及故障告警等定制化服务。

应用成效

• 低延时传输：视频回传延迟小于50ms，满足远程精准操控需求
• 高智能识别：AI自动识别设备缺陷，准确率超过95%
• 广域覆盖能力：单套系统可管理最多50架无人机，覆盖范围达500平方公里
• 巡检效率飞跃：相比传统人工方式，整体巡检效率提升10倍以上

第五章 发展挑战与突破方向

5.1 技术层面的主要挑战

5.1.1 复杂环境下的自主飞行能力

当前面临的难题：输电线路常穿越山区、林区及江河湖泊地带，地形起伏大，气象条件复杂多变。强风、降雨、浓雾等极端天气严重影响无人机飞行安全，同时高压电磁场可能干扰导航系统信号，导致定位失准。

未来突破路径：

• 研发抗风性能更强的无人机平台，目标抗风等级达到7–8级
• 提升整机防护等级，实现IP67级防水防尘，支持全天候作业
• 引入视觉惯性里程计（VIO）、激光雷达SLAM等不依赖GPS的技术，增强复杂环境下的定位鲁棒性
• 建立输电走廊电磁环境地图，辅助规划避开强干扰区域的飞行航线

5.1.2 海量巡检数据的高效处理

现实瓶颈：单次巡检一架无人机即可产生数十GB的数据量，省级电网每日产生的巡检数据可达数百TB级别，给数据存储、传输与处理带来巨大压力。

[此处为图片2]

应对策略：

• 构建分布式存储架构，支持海量数据的弹性扩展
• 采用边缘计算前置处理，减少无效数据上传
• 优化AI模型压缩与推理加速技术，提升分析效率
• 建立分级数据管理体系，区分关键数据与常规记录，合理配置资源

发展边缘计算技术，能够在现场完成绝大部分数据处理任务，减少对中心服务器的依赖。结合智能数据压缩算法的研发，在确保数据质量的前提下实现超过80%的数据压缩率，显著降低传输与存储压力。

采用分布式存储和对象存储等先进存储技术，有效控制数据增长带来的成本上升问题。同时建立完善的数据生命周期管理机制，自动识别并清理过期或无效数据，提升系统运行效率。

5.1.3 AI模型的泛化与迁移能力提升

当前面临的挑战：
由于不同地区、线路类型及设备配置存在较大差异，导致在A地区训练的AI模型迁移到B地区时性能明显下降。每次进入新场景都需重新采集、标注数据并进行模型训练，投入高且周期长。

关键技术突破方向：

• 推进小样本学习与零样本学习技术，减少对大规模标注数据的依赖。
• 研发领域自适应与迁移学习算法，增强模型在不同环境下的泛化能力。
• 构建面向电力行业的预训练大模型，通过微调即可快速适配各类应用场景。
• 建设行业级统一标注数据库，推动数据资源的共享与复用。

5.1.4 多机协同作业与资源调度优化

现实难题：
在一个区域内可能同时部署多架无人机或多台巡检机器人，如何协调它们之间的任务分配与路径规划，避免冲突，是当前面临的主要挑战。尤其在突发故障或自然灾害情况下，亟需实现应急设备的快速响应与就近调度。

解决方案：

• 建立统一的无人设备调度平台，集中管理所有移动终端。
• 引入多智能体协同算法，实现任务的自动化分配与最优路径规划。
• 开发专用空域管理系统，防止无人机飞行过程中发生碰撞。
• 设立应急响应机制，优先保障关键设施的巡检需求。

5.2 管理层面的关键挑战

5.2.1 组织架构调整与流程重构

传统电力企业普遍采用“班组-工区-分公司”三级管理模式，并配备专职人工巡检队伍。随着智能巡检系统的普及，大量人工岗位将被替代，组织结构亟需重塑。

应对策略包括：

• 建设区域集控中心，实现“集中监控、远程操作、统一调度”的新型运维模式。
• 推动巡检人员角色转型，向“设备操作员+数据分析员”复合型人才发展。
• 优化绩效考核体系，从关注“巡检里程、次数”转向注重“缺陷发现率、故障预防成效”。
• 建立人机协同工作机制，人类负责决策判断，机器承担执行任务。

5.2.2 标准规范体系构建

现状问题：
智能巡检涉及多种技术、设备和供应商，缺乏统一的技术标准和作业规范。各厂商设备接口不兼容、数据格式各异，难以实现互联互通。

发展方向：

• 制定《电力行业无人机巡检技术规范》《智能巡检机器人技术要求》等行业标准。
• 确立统一的数据接口规范，支持跨厂商设备的数据交互。
• 明确巡检作业全流程标准，涵盖航线设计、图像采集、数据处理等环节。
• 建立统一的缺陷分类与分级标准，确保识别与评估尺度一致。

5.2.3 安全管理与应急机制建设

潜在风险：
包括无人机坠落、机器人失控、数据泄露以及网络攻击等，均可能威胁系统安全稳定运行。

应对措施：

• 实施设备全生命周期管理制度，定期开展检测、维护与升级。
• 制定无人机飞行审批流程，加强禁飞区管理和空域协调。
• 部署网络安全防护系统，防范黑客入侵和敏感信息外泄。
• 建立覆盖设备故障、网络中断、数据丢失等场景的应急预案。
• 定期组织应急演练，持续提升突发事件响应能力。

5.2.4 投资效益评估与成本控制

主要挑战：
智能巡检系统初期投入较高，涉及设备采购、系统搭建及人员培训等多项支出，企业管理层更关注投资回报周期与长期经济效益。

解决路径：

• 建立全生命周期的成本效益分析模型，科学评估项目价值。
• 采取分阶段推进策略，先在重点输电线路和核心变电站试点，积累经验后再全面推广。
• 探索“购买服务”模式，由专业服务商提供巡检服务，减轻前期资金压力。
• 积极争取政策支持，将智能化改造费用纳入输配电价核定范围。

5.3 生态层面的发展瓶颈

5.3.1 产业链协同不足

智能巡检涵盖无人机制造、机器人研发、传感器生产、AI算法开发、系统集成及运维服务等多个环节，但上下游企业间协作程度较低，制约整体发展速度。

改进方向：

• 打造开放的技术生态体系，鼓励多方厂商参与共建。
• 组建产学研用协同创新联盟，加速成果转化。
• 培育专业化服务提供商，输出标准化解决方案。
• 建立供应链安全保障机制，防范核心技术“卡脖子”风险。

5.3.2 跨行业应用拓展潜力

智能巡检技术不仅适用于电力系统，还可延伸至石油石化、轨道交通、市政管网、应急救援等多个领域，具备广阔的应用前景。

具体拓展方向如下：

• 石油石化：应用于油气管道、炼化装置的自动化巡检。
• 轨道交通：用于高铁接触网、地铁隧道的日常监测。
• 市政管网：支持供水、燃气、热力等地下管网的状态检查。
• 应急救援：承担灾害现场勘查、指挥辅助、物资投送等任务。

第六章 2030年发展愿景与实施路径

6.1 2030年发展目标

技术成熟度目标：

• 无人机与机器人实现完全自主作业，无需人工干预。
• AI缺陷识别准确率超过99.5%，达到甚至超越人类专家水平。
• 设备故障预测准确率提升至95%以上，预警时间提前至6个月。
• 5G与边缘计算技术全面覆盖，实现毫秒级实时响应。

应用覆盖率目标：

• 智能巡检技术覆盖90%以上的输配电线路和变电站。
• 新建变电站100%按照无人值守标准建设。
• 卫星遥感实现全网线路通道每月全覆盖监测。
• 建成国家级“电力天眼”空天地一体化巡检网络。

运营效率提升目标：

• 巡检效率较人工方式提高10倍以上。
• 缺陷发现率提升50%，漏检率降至1%以下。
• 运维人力成本降低60%以上。
• 设备可靠性提升30%，非计划停机时间减少70%。

经济效益预期：

• 智能巡检相关产业规模突破1000亿元。
• 每年为电网企业节约运维成本超500亿元。
• 项目投资回收期缩短至2–3年。
• 带动设备制造、系统集成、运维服务等领域新增就业岗位10万个以上。

生态环境贡献：

• 大幅减少人工巡检所需的车辆出行，年减排二氧化碳约100万吨。
• 通过精准监测预防设备故障引发的环境事故。
• 支撑新能源的大规模接入与高效消纳，助力实现“双碳”战略目标。

6.2 发展路径规划

第一阶段（2025-2027）：技术攻关与试点示范

重点任务：

• 突破关键核心技术：研发具备全天候运行能力、强抗风性能和长航时特点的无人机平台；攻克复杂环境下自主导航与高精度定位技术难题；开发通用型AI缺陷识别模型，目标识别准确率超过97%；建设覆盖重点区域的5G电力专用通信网络。
• 建设示范工程：在国家电网及南方电网系统内，各选取5至10个省级单位开展试点工作；推进10到20座无人值守智能变电站的示范项目建设；打造5至10条智能化巡检示范线路；建成3至5个省级智能巡检集中控制中心。
• 制定标准规范：发布《电力行业无人机巡检技术规范》作为国家标准；制定《智能巡检机器人技术要求》等行业标准；建立统一的巡检数据格式与接口规范；出台作业安全管理制度。

预期成果：

• 形成可复制、可推广的技术解决方案与商业化运营模式。
• 新建项目中智能巡检技术应用比例达到50%。
• 培育出3至5家具有国际竞争力的龙头企业。
• 累计申请专利超1000项，构建完善的自主知识产权体系。

第二阶段（2027-2029）：规模推广与生态构建

重点任务：

• 全面推广应用：实现输电线路与变电站中智能巡检技术覆盖率超过70%；完成一半存量变电站的智能化升级；建成覆盖全省的智能巡检集控中心，支持区域统一调度管理；配电线路的智能巡检覆盖率达到40%。
• 完善产业生态：扶持发展约100家专业服务型企业；组建产学研用协同创新联盟；搭建开放共享的技术平台和标准化数据接口；推动形成规模达500亿元的产业集群。
• 跨行业拓展：将智能巡检技术延伸应用于石油石化、轨道交通、市政管网等其他基础设施领域；建设面向全行业的智能巡检云平台；塑造“中国智能巡检”品牌影响力，并积极开拓海外市场。

预期成果：

• 智能巡检成为电网运维的主要方式。
• 整体运维人力成本下降40%以上。
• 相关产业总规模达到500亿元人民币。
• 主导或参与国际标准制定，推动中国技术标准走向世界。

[此处为图片2]

第三阶段（2029-2030）：全面成熟与引领创新

重点任务：

• 实现全面覆盖：智能巡检技术普及率提升至90%以上；建成国家级“电力天眼”空天地一体化监测网络；所有新建设变电站均按无人值守标准设计施工；配电线路智能巡检覆盖率达70%。
• 持续技术创新：探索量子传感、脑机接口等前沿科技在巡检中的潜在应用；研发具备通用人工智能（AGI）能力的巡检辅助系统；建设数字孪生电网，实现物理系统与虚拟系统的深度融合；开发具备自主学习与进化能力的智能巡检平台。
• 引领全球发展：确立中国在全球智能巡检领域的领导地位；推动“中国标准”被广泛采纳为国际通用规范；向全球50多个国家和地区输出技术和装备；积极参与“一带一路”沿线国家的智能电网建设项目。

预期成果：

• 智能巡检技术进入全面成熟和广泛应用阶段。
• 电网运维模式发生根本性变革。
• 产业总体规模突破1000亿元大关。
• 中国在全球智能巡检领域占据主导地位。

[此处为图片3]

6.3 政策建议

6.3.1 加强顶层设计与规划引领

建议从国家层面发布《智能电网巡检发展行动计划（2025-2030年）》，将智能巡检纳入“新型电力系统建设”和“新型基础设施”整体布局之中。明确阶段性发展目标、核心任务、实施时间表以及配套保障机制。建立跨部门协调工作机制，统筹推进涉及多行业、多领域的协作事项。

6.3.2 加大科技创新支持力度

设立国家级“智能电网巡检”重点研发专项，聚焦关键技术瓶颈攻关。支持建设国家级智能巡检创新中心和重点实验室。鼓励企业、高校与科研机构联合开展技术研发合作。建立容错机制，营造有利于创新试错的政策环境。强化知识产权保护，激发自主创新活力。

6.3.3 完善投资与价格机制

将智能巡检系统的建设投入纳入输配电价成本核定范围。对符合条件的智能化改造项目提供财政补贴或税收减免政策。建立健全投资效益评估体系，合理测算长期回报。探索采用PPP模式、融资租赁等多种融资渠道。鼓励社会资本积极参与产业发展。

6.3.4 强化标准规范与监管

加快制定涵盖技术、操作流程与安全管理等方面的智能巡检标准体系。建立设备检测与认证制度，确保产品可靠性与一致性。优化空域使用管理机制，简化无人机飞行审批程序。加强网络安全防护，保障巡检数据的安全可控。引入信用评价机制，维护市场公平竞争秩序。

6.3.5 推动人才培养与队伍建设

支持高等院校开设智能巡检、无人机工程等相关专业方向。推动企业与高校共建联合培养基地。组织开展在职人员技能提升培训和岗位转型培训。引进海外高层次专业技术人才。建立职业资格认证体系，例如设立“智能巡检工程师”资质认定。

6.3.6 促进国际交流与合作

深化与IEC、IEEE等国际标准组织的合作，助力中国标准国际化进程。积极参与全球能源互联网建设，对外输出中国技术方案。支持国内企业“走出去”，拓展国际市场空间。定期举办国际智能巡检技术大会，搭建高水平交流合作平台。依托“一带一路”倡议，建设区域性智能电网技术培训中心。

第七章 结论与展望

7.1 核心结论

智能电网巡检是推动电力行业数字化转型的关键路径，也是破解传统人工巡检效率低、风险高、覆盖面有限等问题的根本出路。通过融合无人机、机器人、卫星遥感、5G通信、边缘计算与人工智能等多项前沿技术，智能巡检正在深刻重构电网运维管理体系，加速电力行业向智能化、数字化、绿色化方向转型升级。

主要发现：

• 技术日趋成熟：无人机巡检、机器人作业、AI图像识别等核心技术已在大规模实际应用中得到充分验证，具备全面推广的基础条件。据测算，2024年全球电力巡检无人机市场规模已达234亿元，行业正处于高速成长期。
• 应用价值显著：相比传统模式，智能巡检可使工作效率提升5至10倍，缺陷识别率提高30%-50%，运维成本降低50%-70%，设备故障发生率下降约40%，经济效益和社会效益突出。
• 生态逐步完善：产业链上下游协同发展态势良好，涵盖硬件制造、软件开发、系统集成、运营服务等多个环节，初步形成了较为完整的产业生态体系。

以南网科技、优艾智合、中科星图等为代表的行业领军企业正加速发展，产业链上下游协作日益紧密，相关标准与规范体系也逐步完善。

面临的挑战

尽管发展迅速，仍面临诸多技术与管理难题：复杂环境下的无人机自主飞行能力有待提升；海量巡检数据的高效处理机制尚未健全；AI模型在不同场景中的泛化能力不足；多设备协同调度策略尚不成熟。同时，在组织架构调整、统一标准制定以及投资回报周期等方面也存在现实挑战，亟需系统性解决方案。

广阔的发展前景

预计到2030年，智能巡检技术将覆盖全国90%以上的输配电线路和变电站，推动运维模式实现根本性变革。届时产业规模有望突破千亿元大关，中国将在全球智能电网巡检领域占据引领地位。

7.2 战略意义

7.2.1 保障电力安全稳定供应

通过全天候、高频次、全方位的监测手段，智能巡检能够及时发现潜在设备隐患，推动运维从“被动抢修”向“主动预防”转变，显著降低故障率与非计划停机时间，有效提升电力系统的安全性与可靠性。

7.2.2 支撑新型电力系统建设

随着新能源的大规模并网，对电网设备的性能与稳定性提出更高要求。智能巡检依托精准感知、智能诊断与预测性维护，增强设备适应能力，为构建高弹性、高可靠性的新型电力系统提供关键支撑。

7.2.3 推动电力行业数字化转型

作为电力数字化的重要切入点，智能巡检通过数据采集、人工智能分析及云边协同机制，促进电网运维由“经验驱动”转向“数据驱动”，为整个行业的数字化升级积累实践经验和技术储备。

7.2.4 促进产业高质量发展

该领域涵盖无人机制造、机器人研发、AI算法开发、系统集成与运维服务等多个环节，产业链条长、带动效应强。预计到2030年，产业规模将超过1000亿元，创造就业岗位超10万个，成为推动经济高质量发展的新动能。

7.2.5 助力实现“双碳”目标

智能巡检有助于提高设备运行可靠性，保障新能源顺利并网消纳；优化传统巡检方式，减少车辆使用带来的碳排放；通过精准监控避免因设备故障引发的环境污染事件，全方位助力国家碳达峰、碳中和战略目标的实现。

7.3 未来发展趋势

7.3.1 从“单点智能”迈向“系统智能”

当前应用多集中于单一设备或线路的智能化检测。未来将实现输电、配电、变电站及台区的全网联动，构建空—天—地一体化的“电力天眼”巡检网络，达成全网设备状态实时感知与全局智能决策。

7.3.2 从“人工智能”进阶至“通用智能”

现阶段AI模型多针对特定任务训练，适应范围有限。未来发展将聚焦通用人工智能（AGI），实现跨场景、跨任务的自主识别与判断，具备持续学习与自我进化能力，真正成为可信赖的“智能巡检助手”。

[此处为图片2]

7.3.3 从“被动巡检”转向“主动预防”

目前巡检多为定期或响应式执行，属于被动应对模式。未来结合数字孪生、机器学习与大数据分析，可提前6-12个月预测设备健康趋势，主动安排维护计划，朝着“零故障运行”的目标迈进。

7.3.4 从“电力专用”走向“跨界融合”

智能巡检技术不仅适用于电力系统，还将广泛应用于石油石化、轨道交通、市政管网、应急救援等多个领域，推动跨行业技术共享与创新应用，拓展更大的社会价值与市场空间。

7.3.5 从“中国应用”迈向“全球引领”

依托庞大的电网基础、领先的技术实践和完善的产业生态，中国有望将自主标准推广为国际标准，推动技术装备出口，并积极参与“一带一路”沿线国家的智能电网建设项目，引领全球行业发展潮流。

7.4 行动倡议

为实现2030年智能电网巡检发展目标，需要政府、企业、科研机构与行业组织多方协同推进：

对政府部门的建议：

• 强化顶层设计，出台专项支持政策
• 加大科研投入，集中攻关核心技术
• 健全标准体系，优化监管机制
• 深化国际合作，拓展海外市场布局

对电网企业的建议：

• 提升战略认知，增加资金投入
• 开展试点项目，积累实战经验
• 推动组织变革，培育专业人才队伍
• 建设开放平台，促进产业生态协同

对设备厂商的建议：

• 持续技术创新，提升产品智能化水平
• 完善售后服务体系，确保长期稳定运行
• 开放接口协议，推动系统互联互通
• 拓展多元应用场景，扩大市场规模

对科研机构的建议：

• 聚焦前沿关键技术，开展基础与应用研究
• 加强产学研联动，加快成果转化落地
• 培养高层次复合型人才，充实行业智力资源
• 积极参与国内外标准制定，争取技术话语权

让我们携手共进，全面推进智能电网巡检技术进步与产业繁荣，为新型电力系统建设、“双碳”战略实施以及经济社会可持续发展作出更大贡献。

附录

附录A：智能巡检关键技术清单

无人机技术：
RTK厘米级定位、六向毫米波雷达避障、三光云台（可见光+红外+紫外）、自主航线规划与执行、智能机库自动充电

机器人技术：
自主导航与路径规划、多形态设计（轮式/轨道式/履带式）、多传感器融合、自主充电与维护、多机协同作业

AI识别技术：
深度学习目标检测、图像分割与识别、红外测温分析、局部放电检测、自然语言处理

通信技术：
5G专网、北斗卫星通信、LoRa/NB-IoT、边缘计算、云边端协同

遥感技术：
高分辨率光学遥感、SAR雷达遥感、多光谱/高光谱遥感、InSAR地表形变监测、气象卫星监测

附录B：典型应用场景汇总

应用场景	技术手段	主要功能	典型成效
输电线路巡视	无人机+AI识别	杆塔、导线、金具、绝缘子检查	提升缺陷识别效率，降低人工巡检强度

参考文献

Digitalization_Trends_In_Electric_Power_Industry_Whitepaper_2030_en.pdf

致谢

本报告部分内容参考了国家电网、南方电网、南网科技、优艾智合、中科星图等企业公开发布的信息，在此表示诚挚感谢。

通过“机器人+云边协同”技术，变电站巡检实现无人值守，故障预判准确率高达99%。该模式融合设备巡视、温度监测与局部放电检测功能，大幅提升运维效率，相较传统方式效率提升达8倍，缺陷发现率提高30%。

在通道隐患监测方面，结合卫星遥感与无人机巡查手段，可精准识别违章建筑及植被侵入等风险。目前已实现2万公里线路覆盖，每年节约运维成本约3000万元。

针对覆冰问题，采用在线监测与气象预报联动机制，支持提前72小时发布覆冰预警，并自动触发融冰控制策略，有效保障输电安全。

地质灾害监测利用InSAR技术与地面传感器协同作业，实现对滑坡、沉降等地质变化的毫米级精度监测，预警时间可提前数月，显著提升灾害防控能力。

配电线路巡检引入移动机库配合多架无人机协同作业，全面开展配电设备检查任务，使整体巡检成本下降70%。

应急巡检场景中，无人机快速出动执行灾情勘查与故障定位，响应时间较以往缩短80%，极大增强电力系统的应急处置效率。

附录C：主要企业与产品

无人机企业：
南网科技：“慧眼”无人机全自动巡检系统
大疆创新：经纬M系列、御Mavic系列
轮廓股份：大鹏CW系列垂直起降固定翼无人机
科比特：工业级多旋翼无人机

机器人企业：
优艾智合：轮式/轨道式巡检机器人
新松机器人：智能巡检机器人
国网智能：变电站巡检机器人
杭州申昊：室内巡检机器人

AI算法企业：
商汤科技：SenseFoundry巡检AI平台
旷视科技：Face++视觉识别
依图科技：求索视觉平台
云从科技：电力AI解决方案

系统集成企业：
中科星图：卫星遥感+无人机空天一体化
东方电子：智能电网整体解决方案
南瑞集团：电力自动化与巡检系统
许继电气：智能变电站系统

附录D：相关政策与标准

国家政策：
《"十四五"现代能源体系规划》
《"十四五"智能电网发展规划》
《新型电力系统建设行动方案》
《数字中国建设整体布局规划》

行业标准：
《电力行业无人机巡检技术规范》（制定中）
《智能变电站技术导则》GB/T 41870-2022
《电力系统网络安全防护规定》
《无人驾驶航空器系统标准体系》

附录E：术语表

RTK：Real-Time Kinematic，实时动态载波相位差分技术
SLAM：Simultaneous Localization and Mapping，即时定位与地图构建
InSAR：Interferometric Synthetic Aperture Radar，干涉合成孔径雷达
NDVI：Normalized Difference Vegetation Index，归一化植被指数
GIS：Geographic Information System，地理信息系统
AI：Artificial Intelligence，人工智能
边缘计算：在数据源头附近进行数据处理的分布式计算架构
数字孪生：物理实体在数字空间的虚拟映射
5G专网：为特定行业用户定制的专用5G网络
预测性维护：基于设备状态预测，在故障发生前进行维护

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关键词：智能电网 电力行业 数字化 localization SIMULTANEOUS