在数字化浪潮席卷全球的今天，构建以数据为关键生产要素的新型电力系统已成为保障国家能源安全的战略选择。随着人工智能、大数据等前沿技术与传统电网的深度融合，智能电网产业正迎来前所未有的发展机遇。在此背景下，如何利用海量数据提升电网运维的智能化水平，成为行业亟待破解的核心课题。

截至2025年11月，国网天津市电力公司在这场智能化变革中迈出了坚实一步。其人工智能团队自主研发的输电图像监测高质量样本集于近日建成投用。这个涵盖超过40万张图像的核心数据基座，不仅是天津电网数字化转型的重要里程碑，也为中国智能电网的发展提供了宝贵的实践样本。

01 破解“样本荒”：智能电网的“数据地基”如何炼成

人工智能模型的性能在很大程度上取决于训练数据的质量与数量。在电力行业，高质量、多样化的标注样本集是训练出可靠识别模型的关键，这如同建造大厦需要坚实的地基。然而，长期以来，“样本荒”，特别是那些记录罕见故障和潜在隐患的样本稀缺，严重制约了人工智能在电网巡检领域的规模化应用。

许多AI模型因此出现“泛化能力不足”的问题，即在处理未曾见过的新情况时表现不佳。这对于要求极端安全可靠的电网系统而言，是一个难以接受的短板。天津电网也曾面临同样的挑战，这促使他们下定决心，必须自主构建一个能满足实际运维需求的庞大“数据库”。

历时半年攻坚，天津电力人工智能团队系统性地整合了现有业务平台中的宝贵图像资源。他们从输电全景平台与电缆精益化管理平台中，精心挑选并汇集了超过23万张输电杆塔与线路图像，以及17万余张电缆通道图像。

样本覆盖了天津电网典型区域在不同季节、不同天气条件下的真实场景，为AI模型提供了全方位的“学习素材”，从而为彻底解决“样本荒”问题、夯实智能运检的“数据地基”奠定了基础。

02 创新驱动：从“数据清洗”到“智能标注”的四步精炼

拥有海量的原始图像仅仅是第一步，如何将这些“原石”雕琢成可供AI模型直接使用的“美玉”——高质量标注样本，则更为关键。为此，天津电力人工智能团队依托其人工智能实验室的软硬件优势，建立了一套严谨高效的流程机制。

这套机制被概括为“归集—清洗—标注—审核”四步流程。首先，对收集来的图像进行初步归集分类；接着，通过算法和人工筛选，剔除模糊、重复或无效的图像，完成数据清洗；随后，进入核心的标注环节。

为确保标注的精准性和一致性，团队创新性地打造了一个多人标准化标注平台。该平台允许多名专业人员协同工作，并引入了严格的多层级人工干预和审核机制，对每一张图片的每一个标注细节进行反复确认，确保“零差错”。

更具创新性的是，团队还引入了“校准样本嵌入机制”。在标注流程中动态嵌入已知标准的样本，以此来实时评估各环节的工作质量。这种持续的自我校准和优化，确保了整个样本集达到业内领先的高质量标准，为后续模型训练提供了最可靠的保障。

03 赋能未来：从天津实践看电网运检的智能化图景

高质量样本集的建成投用，将直接推动天津电网输电通道运维智能化水平的跃升。基于这批数据训练出的新一代AI模型，能够更精准、更高效地自动识别线路上的各类缺陷，如绝缘子破损、鸟巢、异物悬挂等，极大提升了巡检效率和隐患发现的准确率。

此举不仅减轻了传统人工巡检的巨大压力，更重要的是，它将电网的安全防线从“被动响应”向“主动预警”推进一步。这与国家电网公司近年来持续推进的数字化转型战略高度契合，旨在通过数字技术全面提升电网的安全保障能力和资源配置效率。

国网天津电力高质量样本集的建成，不仅是其自身的一次技术跨越，更是中国电力行业在人工智能应用深度探索中的一个缩影。它生动诠释了数据作为新质生产力的核心价值，也预示着一个由数据驱动的、更加智能与安全的电网新时代正在加速到来。这一成果，无疑将为保障天津乃至更广泛区域的经济社会发展和民生用电需求，注入源源不断的“智能”动能。