广东电网创新无人机集群巡检体系 图神经网络重构变电运维范式

2025 年，广东电网公司正式发布基于图神经网络的变电站智能巡检系统，通过构建 "三维数字孪生体 + 动态路径规划" 技术架构，实现巡检效率提升 35%，人工干预率下降 60%。这一突破标志着我国电网运维进入 "智能集群协同" 新阶段，为能源基础设施数字化转型提供了创新范本。

一、图神经网络驱动的路径规划革命

该系统基于广东电网自主研发的 "电网知识增强图神经网络"，通过将变电站三维模型转化为节点关系图谱，动态计算最优巡检路径。算法融合设备重要性等级、环境复杂度等 12 项指标，实现对 1000 余类设备的差异化巡检策略。在 220 千伏江群变电站试点中，无人机集群完成全站巡检的时间从 4.2 小时缩短至 2.7 小时，缺陷发现率提升 28%。

技术团队首创 "多尺度注意力机制"，在保证全局路径最优的同时，实现局部精细化巡检。当检测到设备温度异常时，系统自动生成局部加密航线，通过搭载的热成像仪进行毫米级精度扫描。这种 "全局 + 局部" 的协同模式，较传统固定航线方案效率提升 40%。

二、多模态感知构建智能运维中枢

系统整合可见光、红外、紫外等 6 类传感器数据，通过多模态特征融合技术实现设备状态智能诊断。在 500 千伏鹏城变电站应用中，无人机集群通过紫外成像发现绝缘子电晕放电隐患，较人工巡检提前 72 小时预警。数据显示，系统对设备裂纹、锈蚀等缺陷的识别准确率达 98.7%，误报率下降 55%。

特别针对夜间作业场景，系统开发了 "星光级低照度成像 + 激光补光" 技术组合。在珠海横琴自贸区变电站，无人机搭载的高灵敏度传感器可在 0.01 勒克斯光照条件下完成设备巡检，夜间作业效率提升 60%。这种全天候运维能力，使广东电网实现台风季设备监测覆盖率 100%。

三、产业生态协同推动技术落地

该系统的突破源于广东电网十年技术积累。团队首创 "增量式学习" 算法，解决了变电站设备型号多样导致的训练数据不足问题，模型迭代效率提升 60%。结合自主研发的电力知识图谱，系统实现跨专业知识推理，可辅助生成设备检修策略、应急预案等复杂文档。目前已累计支撑编制勘察报告 2 万余份，文本生成效率提升 400%。

在技术架构层面，系统采用微服务化设计，支持与无人机管控平台、生产管理系统等 12 类现有业务系统无缝对接。通过部署于云端的智能决策中心，实现全省 2000 余座变电站巡检策略的动态优化。2024 年，该系统成功中标工信部 "揭榜挂帅" 项目，其核心技术被纳入《智能电网人工智能应用技术规范》。

四、行业影响与未来展望

中国电力企业联合会分析指出，该系统的推广将重构变电运维模式。预计到 2027 年，我国变电站智能巡检覆盖率将从当前的 38% 提升至 75%，每年可减少人工巡检里程超 1 亿公里。在应急抢修领域，系统可通过接入现场摄像头，实时指导跨区域专家团队进行远程会诊，缩短故障处置周期 50% 以上。

广东电网机巡中心负责人透露，团队正联合华为云开发 "电网元宇宙" 平台，计划在 2025 年底前完成 100 个变电站的数字孪生建模。随着 5G 专网与边缘计算技术的深化应用，这套智能巡检系统有望成为能源基础设施智能化的 "通用操作系统"，为全球智慧电网建设提供 "中国方案"。

此次技术突破不仅提升了电网运维效率，更构建了低空经济与能源行业融合发展的新范式。通过持续创新，广东电网正从传统电力企业向 "数字能源服务商" 转型，为我国 "双碳" 目标达成注入科技动能。