老百姓生活依賴的基礎設施，為何必須“無人化”？

電力絕緣油（又稱“電氣油”）是電力系統中重要的絕緣和冷卻介質，被稱為變壓器的“血液”，其性能直接決定設備的安全運行、壽命和電網穩定性。對于電網設備來說，油化試驗是檢測變電設備健康狀態的核心手段之一。當電網設備放電或熱故障時，將會在“油樣”里產生“代謝物”，反映在化驗單上，就相當于出現了可怕的箭頭。因此，開展電力設備及時精準的“血檢”，是保證電網安全運行的關鍵之舉。

電網、發電企業的油質檢測實驗室的檢測流程包含檢測任務、資源配置、物料管控、數據共享及智能應用等，在高度依賴人工檢驗的情況下，缺乏有效的工具和流程來統籌管理這些復雜的工作，經常遇到遺漏、沖突或者是銜接不暢等問題，嚴重制約了實驗室的運行效率和質量控制水平。傳統的實驗室運行模式已經無法滿足高效、精準、快速的需求，無法適應多變的供電環境，嚴重時還會影響人們的日常生活。

在當前新型電力系統轉型發展的大背景下，國網福建電科院承擔了福建省油化集中檢測任務，并通過聯合中控技術開展的實踐探索，加快了油品檢測高新技術的發展。

技術拆解：AI視覺+機器人+Q-Lab智能算法，如何“再造”檢測流程？

走進國網福建電科院絕緣介質實驗室，無人化油品檢測流水線高速運轉，一幕幕智慧場景正在上演。如果說電力設備里的絕緣油被視為“待檢患者的血液樣品”，那么被形象地稱為“智能醫生”的全流程無人化的流水線是如何工作的呢？

掃碼掛號：每瓶油樣都有專屬二維碼，能夠關聯到變壓器設備，像病人的電子病歷，記錄需要檢測的項目。

自動分診：機器人通過視覺識別，把油樣分派到不同 “診室”（耐壓、微水等檢測區）。

精準化驗：機械臂代替人手全自動完成開蓋、取樣、檢測等工作，檢測完成數據自動上傳。

健康檔案：匯聚全福建省2500臺充油電氣設備油品數字檔案，構建起三維立體的設備健康畫像，異常時自動預警，還能預測潛在風險。

中控全世科技在包含樣品接收、自動樣品流轉、自動樣品分揀、自動耐壓分析、自動介損分析、自動微水分析、自動色譜分析、留樣立體庫，以及Q-Lab對質量數據的智能分析等全流程中，提供了以“AI視覺+機器人+Q-Lab智能算法”為核心的解決方案，將全人工工作量降低到10%以下，實現從“手工化驗”到“全自動體檢”的飛躍。

國網福建電科院劉慧鑫博士說，"過去檢測員需手動分揀樣品，試驗時還需手動記錄數據參數，一批次只能完成一項油樣檢測任務。現在掃描二維碼即可激活全自動流程，不僅由機械臂自動分揀樣品，還可同時完成多項檢測任務。”

商業賬本：省下的不僅是人力，更是“隱性成本”

這套無人化油品檢測流水線建成投產后除直接成本的減少以外，更深層的價值在于降低了由風險問題引發的各項潛在成本。

預防性維護：通過提高檢測頻次（每日200+樣本），可將故障發現節點從“事后”提前至“萌芽期”。

合規性保障：通過全流程自動化檢測，實現自動生成標準化報告，避免人工操作導致的合規風險。

電網穩定性：減少非計劃停電，潛在經濟效益或達每年千萬元級。

中控全世科技總經理趙有絢表示：“就像自動化產線顛覆了汽車制造行業一樣，電力行業絕緣介質的無人化檢測流水線的意義不是‘機器換人’，這套解決方案的ROI（投資回報率）也不是簡單的‘省錢’，而是幫客戶‘賺錢’，將‘定期檢修’轉向‘實時監測’，從‘經驗驅動’轉向‘數據驅動’，每避免一次重大停電，收益可能是投入的數十倍。”

這是一場效率與安全的革命，亦是打開萬億級電力運維市場的鑰匙。此前，中控全世科技在石化化工、油氣等領域積累的經驗，正快速復制到電力行業。中控全世科技將垂直場景的know-how與通用技術結合，借此項目躋身“電力智能化”賽道，定能在人工智能浪潮中搶占高地。