一、 作品信息
作品名称：“眼”开道，“智”除冰—构筑极端环境下的稳定输电命脉
参赛单位：上海电力大学
指导教师：陈辉
团队成员：杨晨、赵一格、周融妤、熊浩、陈思翰
获奖信息：第四届象新力杯－开放创新赛道自由选题类－一等奖
二、 作品介绍
极端冰雪天气，往往意味着电力系统的严峻考验。覆冰导致线路断裂、电塔倒塌、电网跳闸，不仅影响民生用电，更对国民经济运行构成直接威胁。如何在高寒、大风、低能见度的极端环境中，保障输电线路安全稳定运行？上海电力大学杨晨团队交出了一份智能化的解决方案：“眼开道，智除冰”——极端环境下输电线路智能巡检与除冰系统。一个 “感－防－护”一体化的智能解决方案。
“智慧眼” 指的是搭载先进视觉与感知系统的无人机。它采用耐寒机体材料，能在零下四十度的极寒中稳定飞行；集成远程通信模块，克服冰雪天气下的信息同步难题；具备超视觉阈值覆冰检测能力，可自动识别隐患并报警；电量告急时，还能自动返航，确保设备安全。
“灵巧手” 则是无人机搭载的创新型除冰装置。其首创 “双模态协同除冰技术”，融合 “挤压敲击” 与 “铲除” 两阶段动作，能高效清除不同厚度的覆冰。更巧妙的是其牵引式低功耗驱动架构，利用电力线自身的悬链形态，通过链轮与重力协同传动，实现轻量化、低能耗的连续作业。
三、 核心创新
1. 极端环境下三维重建算法
针对覆冰电线反光、透明的特性，导致传统方法无法获取精确三维模型的问题，团队研发了LTPD电力线精细提取算法。基于自主研发的国内最大电力线覆冰数据集（超60万样本），该算法对覆冰线路的提取正确率高于98.99%，厚度检测误差低于1毫米，相关成果已发表于SCI一区TOP期刊并获国家发明专利。
2. 极端环境下视觉恢复算法
通过深度学习模型，对极端天气下采集的模糊、低对比度图像进行增强与恢复。经过数千次迭代优化，系统对电力设备的准确识别率从恢复前的96%提升至98%以上，让无人机在暴风雪中依然“眼明心亮”。
3. 极端环境下故障诊断与反馈
团队构建了基于电力行业标准的输电线路知识图谱。利用BERT-BiLSTM-CRF模型抽取故障信息，在Neo4j图数据库中进行融合与推理，能自动生成诊断报告和维修决策参考方案，准确性与可参考性均超过90%。
四、 应用前景
项目不仅止于技术突破与产业应用，更形成了 “产、学、研、教” 深度融合的良性生态。目前，上海电力大学团队研发的这套“空天地一体化智能巡检与除冰系统”，已整合进入无人机联通监测控制平台，实现了从感知、分析、决策到执行的闭环。它不仅守护着一条条在冰雪中沉默的输电“动脉”，更在以科技创新助力国家能源安全保障体系的智能化转型升级。
从实验室的算法，到风雪中的无人机，再到千家万户的稳定灯火，这条用“智慧”构筑的“输电生命线”，正在将极端环境带来的挑战，转化为保障国家能源安全的新质生产力。
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