中国电工技术学会团体标准T/CES 233-2023《无人机电力巡检红外图像分析技术规范》由中国电工技术学会提出，北京御航智能科技有限公司等单位起草编制完成。该标准规定了无人机电力巡检红外图像分析技术规范，包括待识别设备的故障类型及判据、红外数据采集、红外数据分析、红外数据管理和安全保护等方面技术要求。

　　北京御航智能科技有限公司、国网安徽省电力有限公司、国网安徽省电力有限公司电力科学研究院、国网新疆电力有限公司、国网新疆电力有限公司信息通信公司、新疆思极信息技术有限公司、中国电力科学研究院有限公司、广东电网有限责任公司 等。

　　谭启昀、高小伟、刘高、周文婷、冯玉、付豪、阴酉龙、刘海峰、单玉、唐一铭、孔震、鲁彬、吴合风、林祖荣、陈洪亮、陈伯建、刘壮、刘敏 等。

　　随着大数据、云计算、物联网、移动互联、人工智能等先进技术快速发展，国家电网公司积极升级运维模式，从传统人工运维向“智能化+协同立体化”运维发展，将无人机巡检作业纳入精益化考核指标中。

　　红外热成像技术在电网行业中应用已久，使用固定式或手持红外测温仪器对电力设备进行诊断已经成为日常巡视工作中的重要手段，对早期发现设备故障起到了显著作用，巡检效九游会 J9官方网站益和质量较传统人工巡检有显著提高。

　　无人机电力巡检红外图像分析技术及人工智能技术研究和应用，将无人机与红外测温探头相结合，通过无线通讯方式将检测结果发送至管理控制中心，既可以降低工人劳动强度，又避免红外成像仪成本高，难以广泛使用等问题。

　　该系统能充分发挥计算机技术的优势，有利于提高在线监测实时性，提升无人机巡检智能化水平，全面提高无人机在输电、变电、配电领域运维中的应用效果J9九游会登录入口首页及快速响应能力，是电力运维领域创新发展的一项重要基础研究工作，具有很高的实际工程意义与应用价值。

　　本标准规定了无人机电力巡检红外图像分析技术规范，包括待识别设备的故障类型及判据、红外数据采集、红外数据分析、红外数据管理和安全保护等方面技术要求。

　　本标准适用于输电、变电、配电无人机电力巡检的红外数据采集和分析，同时适用于无人机电力红外巡检系统的设计和开发。

　　主要包括红外图像智九游会 J9官方网站能分析、平均准确率、平均准确率均值、像素精度、平均像素精度、识别耗时、红外图像分析工具的定义。

　　电网中有众多的高压设备，若部分高压设备工作状态不正常，且不能得到及时有效的处理 ，很可能会发展成严重的事故，造成设备损坏甚至人员伤亡。因此定期展开无人机电力设备红外自动巡检业务可更好地保障电力设备正常工作，减轻工作人员负担,降低停电断电风险。提出适用于无人机电力设备红外自动巡检的功能要求与建议，为未来无人机电力自主巡检的发展提供保障，使得电网运行更加安全、更加经济、更加高效、更加环保。

　　无人机电力巡检红外图像分析技术结合电力设备故障分析，针对不同运检设备采取不同的温度判断方法，并进行温度异常缺陷等级划分；通过对红外数据采集距离要求与环境要求的描述，能够保证红外图像清晰、完整。红外图像智能分析基于深度学习算法和视觉处理技术，通过对电力设备精准分割提取目标区域，进行逻辑分析获取故障类型及故障区域、故障程度等信J9九游会登录入口首页息，该技术增加了红外图像分析精准度，提高了红图像处理的自动化程度与效率，极大缓解电力巡检任务压力。

　　电力设备红外图像分析技术具有定性成像与定量测量的双重功能，并有较高空间分辨率和温度分辨率，能够辨别很小的温差。前端无人机实时将由摄像头获得的红外图像传送至后端系统并清晰展示，发现故障实时告警，保证了电网运行的安全性，满足运检实际生产需求。

　　此外，电力设备红外自动巡检技术为建立电网红外数据库提供了条件，实现了采集、储存、分析于一体的功能，极大程度地满足了电力智能巡检作业的需求，对于促进智能电网发展具有引领意义，能够有效推动能源系统朝着智能、绿色、低碳、高效方向前进。

　　红外测温可以在设备不停电情况下，远距离、非接触、快速对设备故障进行诊断，因此得到较为广泛的应用。利用红外自动巡检技术可高效智能执行巡检任务，替代一线人员危险作业，有效减少碳排放。

　　目前国内外电力巡检大多使用红外热成像仪进行人工定期巡检，工人劳动强度大，不能实时全面动态检测，且红外热成像仪价格非常昂贵，大型变电站方可配备，对于绝大多数的小型变电站，或无人值守变电站则发挥不了应有的作用。采用无人机电力设备红外自动巡检技术不但能够将人工解放出来，极大地减轻工作量，同时能够缓解巡检任务压力。