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圖像識別技術在電力系統運維中的應用分析

文檔作者：梅曉1，2 文檔來源： 1. 廣東省建筑科學研究院集團股份有限公司 2. 廣東省建設工程質量安全檢測總站有限公司，		更新日期： 2026年05月19日	點擊數：
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發展與創新2024 年 第24 期 總第176 期 工程技術研究
218
圖像識別技術在電力系統運維中的應用分析
梅 曉1，2
1. 廣東省建筑科學研究院集團股份有限公司，廣東 廣州 510500
2. 廣東省建設工程質量安全檢測總站有限公司，廣東 廣州 510500
Analysis on the Application of Image Recognition Technology in Power System
Operation and Maintenance
MEI Xiao1,2
1. Guangdong Provincial Academy of Building Research Group Co., Ltd., Guangzhou 510500, Guangdong, China
2. Guangdong Construction Engineering Quality &amp;amp; Safety Testing Head Station Co., Ltd., Guangzhou 510500,
Guangdong, China
摘要：圖像識別技術在電力系統運維中有關鍵作用，能
使電力系統運維由人工轉向智能，借助計算機視覺算
法和深度學習模式，實現對電力系統設備和線路的自
動化檢測、故障診斷與遠程控制。文章介紹了圖像識
別技術的原理和關鍵技術，對實際應用場景及應用實
例展開分析，旨在提升電力系統運維效率和質量，保
證電力系統運行的穩定性和可靠性。
關鍵詞：圖像識別技術；計算機視覺；電力系統運維；故
障診斷
Abstract: Image recognition technology plays a key role
in the operation and maintenance of power system. It can
make the operation and maintenance of power system
change from manual mode to intelligent mode. With the
help of computer vision algorithm and deep learning
mode, it can realize automatic detection, fault diagnosis
and remote control of power system equipment and lines.
This paper introduces the principle and key technology of
image recognition technology, and analyzes the practical
application scenarios and application examples, aiming
at improving the efficiency and quality of power system
operation and maintenance, and ensuring the stability and
reliability of power system operation.
Keywords: image recognition technology; computer vision;
power system operation and maintenance; fault diagnosis
分類號：TP391.41 ；TQ02
DOI:10.19537/j.cnki.2096-2789.2024.24.071 .
作者簡介： 梅曉，女，本科，工程師，研究方向為機電工程、自動
化、圖像識別技術。
1 研究背景
當前，社會不斷發展，國內對電力需求量的增加，
給電力系統的運維帶來了壓力，如何解決經濟發展與
電力建設之間的矛盾，是當前國家電力事業發展面臨
的關鍵問題。圖像識別技術作為一種能將電力設備和
線路運行狀況、故障狀況以可視化方式呈現的智能化
技術，對解決上述問題有關鍵作用，能有效提高電力
系統運維的效率和質量，為整個電力行業的創新與發
展注入新的活力。
2 圖像識別技術原理
圖像識別技術的實際應用過程主要分為三步，分
別是圖像的預處理、圖像的特征提取以及圖像的匹配
分類[1]。圖像的預處理是整個圖像識別技術的關鍵步
驟，其主要功能為通過去噪、增強對比度、圖像縮放、
灰度轉換等預處理方式，使圖像特征更明顯，進而為
后續圖像的特征提取提供便利。圖像經過預處理后，
來到特征提取環節，在這一環節，計算機會將提取的
圖像特征轉換成特征向量或矩陣等計算機能理解和處
理的格式。在傳統的圖像識別方法中，這些特征向量
或矩陣會被輸入機器學習算法中進行分類或回歸，隨
著人工智能技術的發展，基于深度學習方法的卷積神
經網絡技術的應用能通過自動學習圖像中的層次化特
征自動提取這些特征，無須手動設計特征提取器，能
大幅度提高圖像識別的準確性和效率。在匹配分類環
工程技術研究 第9卷 總第176期 2024年12月 發展與創新
219
節，對已知類別的圖像識別，模型會自動將輸入圖像
與訓練好的模型相匹配，輸出類別標簽或其他識別結
果，對未知類別的圖像，則需要通過聚類分析或異常
檢測識別圖像。
3 圖像識別技術在電力系統運維中的
應用
3.1　智能巡檢
在用電需求量劇增的社會背景下，電力系統設備
和線路的檢修維護工作量不斷增加，導致人員不足的
問題逐漸暴露出來，成為影響電力系統穩定運行的關
鍵因素之一。將圖像識別技術應用于電力系統運維，
能有效解決上述問題。具體而言，依靠無人機搭載可
見光或紅外線傳感器巡航目標路線獲取線路和設備的
圖像信息并上傳至計算機中，借助深度學習、機器學
習技術，通過預訓練模型自動識別圖像，發現故障點，
實現智能巡檢。依靠無人機智能巡檢，能有效發現設
備和線路存在的諸如絕緣子破損、線路松動、設備過
熱等異常情況，從而大幅度提高巡檢工作的效率和準
確性[2]。
3.2　故障診斷
電力系統運維中，圖像識別技術的應用有利于提
升故障診斷的效率和準確性。借助計算機視覺算法和
深度學習模型，圖像識別技術能從圖像自動識別故障
和異常，并及時發出報警信號，提醒運行維護人員及
時采取相應的措施處理故障。相較傳統的依靠經驗和
檢查儀器等人工故障診斷方式，基于圖像識別技術的
故障診斷技術能提供更全面、準確的故障信息，以及
相應的故障處理方法，對提升電力系統的可靠性和安
全性有至關重要的意義。
3.3　安全監控
電力系統運行維護中，應用圖像識別技術能借助
紅外線攝像儀、高清攝像頭等設備實現對電力線路
和設備的智能安全監控，及時發現潛在的安全問題，
提升線路運行的效率和質量。同時，圖像識別技術
的應用還有助于發現如未經授權的人員進入、植物侵
擾、鳥巢等問題，從而最大限度地保證電力設施運行
的安全性，減少潛在的安全風險。此外，將圖像識
別技術與其他傳感器技術結合，還能為整個電力系
統的運行與維護提供多維度的安全監控信息，從而有
利于構建綜合安全防護系統，提高電力系統的整體安
全水平[3]。
4 圖像識別技術在電力系統運維中的應
用實例
4.1　VGG 結構模型及遷移學習模式
視覺幾何組（visual geometry group, VGG）是一
種卷積神經網絡，其能通過使用包含大量卷積層的
網絡結構提高圖像識別的性能。現階段，較常用的
兩種VGG 配置為VGG16 和VGG19。相較VGG19，
VGG16 的層數更少，由16 個科學系的網絡層組成，
因此計算需求和內存占用較低，訓練和推理速度更快，
且在訓練數據相對有限的情況下擬合風險更低，因此，
該系統主要選用VGG16 作為結構模型。
VGG 遷移學習通常有兩種模式，分別為直接訓練
向量機分類器與微調訓練方法。直接訓練向量機分類
器的訓練方法為使用預訓練的VGG 模型的卷積層作為
特征提取器，將圖像輸入卷積層，提取高層次的特征，
輸入支持向量機分類器中進行分類。其主要步驟如下：
加載在大規模數據集上預訓練的VGG 模型后，凍結卷
積層權重，輸入圖像通過卷積層并提取特征用于訓練
向量機分類器。微調主要指對整個預訓練的VGG 模
型或部分卷積層進行重新訓練，使其不斷適應新的數
據集。這種訓練方式的訓練步驟與直接訓練向量機分
類器的訓練方法有所不同，主要表現為在凍結卷積層
的所有權重后，微調訓練方法會選擇性地解凍一些靠
近模型尾部的卷積層，使這些卷積層的權重得以更新，
并在模型頂部添加一個全連接層和歸一化指數函數層
的新分類器，通過同時訓練解凍的卷積層和新添加的
分類器，完成模型訓練。這兩種遷移學習方法各有優點，
當數據集有限時，可以選用直接訓練軟件配置管理分
類器方法，當數據集較大且計算資源充足時，微調訓
練方法更適合。VGG 遷移學習過程如圖1 所示。
原始數據
180 萬張圖片
原始任務
1 200 類物體識別
遷移學習
目標圖庫
電網設備照片
目標任務
電網設備缺陷識別
圖1 VGG 遷移學習過程
發展與創新2024 年 第24 期 總第176 期 工程技術研究
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4.2　基于VGG 結構模型的電力系統運維實際
應用
4.2.1 基于向量機遷移學習的電網設備缺陷檢測
基于向量機遷移學習的電網設備缺陷檢測中，為
提高圖像的提取效率，首先需要加載預訓練的VGG 模
型，并去除頂層的全連接分類層，只保留卷積層用于
提取圖像的高層次特征。接著，將電網設備的圖像輸
入VGG 模型，獲取向量特征，利用這些向量特征訓練
向量機分類器，提升向量機分類器的性能，并通過交
叉驗證等方法調整向量機的超參數，從而獲得最佳的
分類效果[4]。
4.2.2 端到端的微調遷移學習
端到端的微調遷移學習與僅使用訓練模型提取特
征并訓練分類器的方法不同，微調不僅保留了預訓練
模型的卷積層，還能通過微調使網絡得以快速適應新
任務，提升訓練速度。然而，這種訓練方法仍然存在
一定的缺陷，原因在于VGG 網絡的全連接層通常占據
網絡總參數量的一半以上，因此，即便只更新全連接
層，但模型的參數仍然較多，需要大量儲存空間，因此，
在計算和儲存需求方面，向量機方法更具優勢。
4.2.3 向量機使用VGG 特征遷移學習的電網設備
缺陷檢測結果
利用VCG 網絡提取特征并使用向量機分類器的
方法，訓練集準確率達99%，測試集準確率為88%。
這一結果表明，使用預訓練的VGG 網絡提取特征，再
用向量機進行分類，能極為準確地檢測電網設備的缺
陷，且遷移學習具有較高的有效性，能很好地遷移到
電網設備缺陷檢測任務中[5]。
為比較向量機和微調兩種遷移學習方法的優缺點，
文章設計了對比實驗，結果如表1 所示。根據表1 可知，
使用預訓練的VGG 網絡提取特征并用向量機分類，可
以得到最高的訓練精度，但測試集的精度稍低于使用
端到端微調方法，而端到端微調方法雖然在測試集上
表現稍好，但因為需要進行大量反向傳播計算，所以
需要較長的訓練時間。
表1 對比實驗結果
方法向量機遷移學習方法微調遷移學習方法
訓練集正確率/% 0.99 0.98
測試集正確率/% 0.88 0.90
訓練模型收斂耗時/h 5.20 25.00
測試時間/（s·張-1） 0.14 0.18
4.3　成果應用
綜合上述分析后，該系統最后采用了微調+VGG
遷移學習的方法用于創建深度學習模型，具有以下優點：
（1）高準確率。微調在測試集上的表現優于簡單
的特征提取加向量機分類器的方法，因此在電力系統
故障檢測中，能更準確地識別和分類各種故障類型，
減少誤報和漏報等事故的發生率。
（2）節省訓練資源。使用預訓練模型能有效減少訓
練時間和計算資源。
（3）降低過擬合風險。微調能通過在目標數據集
上進一步訓練而使模型在訓練集和測試集上的表現更
均衡，不會出現訓練集高準確率但測試集表現不佳的
情況，因此能有效降低過擬合的風險[6]。
5 結束語
圖像識別技術在電力系統運維中的應用有利于提
高電力系統的運維效率和質量，為保證電力系統的穩
定運行奠定良好的基礎。因此，電力企業應重視圖像
識別技術的應用，結合電力系統運行維護的實際要求，
選擇適宜的結構模型，做好系統設計，從而充分發揮
圖像識別技術的作用，提高電力系統的故障診斷和維
護效率，真正實現由人工運維向智能化運維的轉變。
參考文獻
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