——广西电力职业技术学院智能热成像监测技术为电网安全与双碳目标注入强劲动能

（李丹、宋长虹）在国家“双碳”战略驱动下，构建安全、高效、绿色的新型电力系统已成时代必然，电力设备的稳定运行也至关重要。然而，传统电力巡检存在效率低、响应慢、误判率高，难以应对日益复杂的电网环境。在此背景下，广西电力职业技术学院“热像智巡”创新团队，敏锐捕捉人工智能发展机遇，成功研发出人工智能电力热成像故障监测系统，实现了电力运维从“小时级”响应到“分钟级”处理的跨越。

热像智巡团队负责人受邀参加广西新型电力系统数智化发展大会（宋长虹摄）

技术创新：攻克环境制约，炼就精准“慧眼”

热成像技术是检测电力设备故障的重要手段，但传统技术在高温、高湿等恶劣环境下，成像质量会大打折扣，影响故障识别的准确性。热像智巡团队迎难而上，首创了热成像特征增强方法。该方法巧妙融合高斯滤波与自适应滤波技术，有效滤除环境噪声干扰；同时，通过温度拉伸与直方图均衡化处理，将灰度单一的热成像图转化为色彩丰富的伪彩色图像，使微小温差也清晰可见，让故障点无处遁形。不仅如此，团队还精心设计了多级优化卷积架构，赋予AI模型多尺度捕捉目标的能力，实现了从单一特征到多样特征的识别跨越。结合轻量化的YOLOv8与温度异常识别双模型，系统误报率低于3%，极大提升了故障定位的精准度，为电力设备装上了一双可靠的“慧眼”。

热成像特征增强方法将模糊的热成像图转化为清晰的伪彩色图像（程虹文提供）

算法升级：从被动响应到主动预警的跨越

为实现对设备故障的精准预测，团队潜心研发了SIDA机器学习算法。该算法能将电力系统产生的海量离散数据转换为连续特征，从而有效降低隐患误判率，再结合LGCNs架构，使AI模型具备依据实时数据进行动态增量训练的自主学习能力。这意味着系统不再是被动地“发现”故障，而是能够主动“预测”未来24小时内可能出现的设备缺陷，并提前发出预警，为运维人员争取宝贵的处理时间。此外，团队自主研发的MeOREM系统，通过对监测区域进行全面建模，将现实世界的运行数据实时映射到数字孪生系统中，实现了监测区域的可视化呈现与缺陷模拟。虚拟与现实的深度融合，让运维人员能够直观地预见缺陷发展趋势，从而采取最有效的干预措施，避免故障扩大，真正做到防患于未然。

MeOREM系统通过数字孪⽣技术实现对电⼒设备的虚拟监测与缺陷预测（程虹文提供）

落地应用：赋能产业升级，市场反响热烈

理论的先进性最终要通过实践来检验。团队在监测方式上大胆创新，采用“机巢+全覆盖摄像头”的二合一模式，结合无人机巡检、固定云台、手持设备等多终端适配，实现了监测区域的无死角覆盖和数据的自动化采集。这种创新的部署方式，不仅解决了设备安置与供电难题，更将离线识别率提升至92%以上。凭借其卓越的技术优势和实用价值，该系统已在多家企业成功落地。在与国家高新技术企业广西南亚电器有限公司的合作中，系统部署后累计排除电力隐患42次，预防潜在经济损失约200万元，热成像故障识别准确率高达99.9%。

团队成员在南亚电器生产现场调研产品应用效果（王宇新摄）

目前，该项目吸引了广西华甸电气科技有限公司、中广核新能源、南宁供电局、百色超高压局等众多业内知名单位交流研讨，展现出广阔的市场前景。

团队成员在华甸电气生产现场进行电力设备热像检测（闫锦涛摄）

该团队项目由在校学生主导，并成功孵化创业实体——苏州翼德聚能信息技术有限公司，实现了从校园创新到市场创业的有效转化，是产教深度融合的生动实践。这一成果不仅助力了电力设备故障监测技术的迭代升级，也为学校相关专业人才培养注入强大动力，更探索出一条适应新质生产力发展要求的高素质技术技能人才培养的新路径。

从象牙塔走向产业一线，从理论探索走向市场应用，这支年轻的团队用智慧和汗水诠释了新时代职业院校学生的创新精神与责任担当。未来，随着技术持续优化与应用推广，该创新成果将在更广阔的领域中发挥价值，为我国电力行业的高质量发展与“双碳”目标的实现贡献力量。

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