河北经济日报讯（通讯员 张鹏飞）面对电力设备小数据场景泛化难、小样本缺陷识别难、小目标特征提取难三大技术瓶颈，近期，国网河北信通公司联合北京邮电大学、科大讯飞等单位开展产学研协同攻关，依托全国重点实验室和河北省技术创新中心，构建了国际首个大规模视觉-声纹融合知识库，研发了视听融合故障检测技术体系及成套装置，建成投运电力系统国内首个端-云协同视听融合故障检测平台。突破“视觉-声纹数据融合、小样本缺陷检测、复杂场景实时故障识别”三大技术壁垒，实现“小数据-强驱动、小样本-高灵敏、小目标-精定位”的全面突破，让电网运维从“人工跑腿”迈向“视听智鉴”。
在人工智能与能源领域深度融合的行业背景下，以人工智能技术开展设备智能巡检已成为电力企业保障电网安全运行的重要手段。然而，随着电网设备规模激增、类型复杂化，传统人工巡检“靠脚力、凭经验、漏检率高”等痛点愈发凸显——设备微小缺陷发现难、偏远区域巡检效率低、故障遮挡准确识别难，已成为电网可靠运行急需解决的关键难题。
项目团队创新了事件驱动“空-地-点”全周期故障数据协同采集方法，首创了协同注意力驱动的视觉-声纹特征对齐融合方法，提出了小样本鲁棒训练技术和硬件感知量化模型，创新了声纹引导、视觉提示的小目标故障检测技术，攻克了“小数据”导致模型训练难、“小样本”导致未知故障识别难、“小目标”导致微小故障检测难的三大难题。团队研制了“端-云协同”故障检测平台和国内首套视听融合故障检测装置，端侧依托声学成像仪等装置实现“空-地-点”立体化数据采集，云侧创新了算子组件化等关键技术，“大小模型协同”实现高精度实时故障检测。
项目研发成果在河北南网变电站和架空输电线巡检中进行了规模化应用，实现了绝缘子老化、导体松动等隐性故障提前预警，漏检率降低至2%以下，并推广应用至福建、湖南等全国10余个网省公司。同时，研发的技术和产品已应用于多项国家重大工程，并推广至巴西、印度等国电力系统故障检测。项目首创的视听融合故障检测共性技术在国民经济支柱产业多领域中实现规模化应用，助推我国在智能检测领域实现从全球跟跑到领跑的跨越式突破。
