2021年12月17日，“国家电网调控人工智能创新大赛”最终成绩在中国电机工程学会年会上正式公布。我院学生组成的参赛队伍“312图像识别”在赛道一“电网厂站接线图识别”（共200余支参赛队伍）有幸获得第四名的成绩（三等奖），为赛道一唯一进入决赛并获奖的高校队伍，其余进入决赛的均为人工智能科技企业及电网公司。参赛队员包括博士研究生王梓耀和准研究生罗庆全、王艺澎、萧文聪，指导老师为余涛教授。

图1 比赛团队成员合照（从左到右为王艺澎、王梓耀、罗庆全、萧文聪）

本次竞赛由国家电网有限公司主办，以打造调控领域人工智能应用基础、探索人工智能解决电网运行问题的技术方案为主线，共设置了四个赛道，每个赛道均设置一等奖1项，二等奖2项，三等奖3项，自开赛以来，吸引了包括阿里达摩院、清华大学、浙江大学、国网电科院、江苏电网调控研究中心等海内外众多电力企业、科研机构及科技企业的参加，四个赛道共计2580支团队参赛，是国内同期举办的人工智能比赛中报名队伍的最多、影响力最大的比赛之一。

赛道一旨在利用图像识别技术，对CAD设计原图进行设备、连线、文字等元素的智能识别排布，自动生成电网厂站接线图的结构化图片描述文件。通过AI智能体，提高厂站接线图维护效率及准确度，解决电网运行业务痛点。该赛道背后包含了较多复杂的科学及工程问题，主要难点主要集中于：（1）如何从多种图纸中识别出多种电气图元？（2）如何结合电力领域知识准确提取文字、图元等调控所需设备信息？（3）如何在多种干扰下对这些接线关系进行识别？（4）如何排除非标准图元对图元识别、接线关系识别的干扰？

图2 电厂接线图纸自动解析为XML文件

据悉，我院学子本次参赛的动机主要源于团队前期在参与南方电网重点研究项目过程中遇到的CIM文件解析难题，想借本次比赛的机会进一步深入学习与研究，并进一步锻炼参赛队员的电力人工智能工程应用能力。赛题主要分为三个部分的任务，分别是图元识别、文字识别和接线识别，除了基础的YOLO，CNN，CRNN等算法，“312图像识别”队伍采用重叠滑窗切割的方法解决大图像小目标检测问题，结合迁移学习深度融合电力系统领域知识提升文字识别准确率，并将包含复杂逻辑的接线关系进行编程实现。基于所在团队多年来在人工智能算法方面的雄厚积累，本次比赛在一个多月时间内自主开发代码超过8000行，完成了在该赛道上由0到1的超越。从预赛到决赛披荆斩棘，一步一个脚印，并在最后的决赛中获得优良的成绩。

图3 比赛过程中综合排名变化情况

该队伍成员来自配电网智能化与节能技术团队，负责人为余涛教授，团队现有师生人数五十余名，长期专注于人工智能在电力系统感知和决策的应用理论等领域。近年来团队加快了在人工智能技术方面产学研项目合作、人才培养、成果转化和系统集成工作，所提出的电力指纹识别技术得到了较大关注。团队迄今已承担国家科技部、国家自然科学基金、各级政府项目、国网和南网各类项目超过一百项，承担科研项目总经费超过一亿元，曾获得中国电力科技创新奖大奖、中国电力科技发明二等奖、国网技术发明一等奖等十余项科研奖项。著书（章）4本，发表SCI源刊论文200余篇，授权发明专利20余项。团队培养了多名博士、硕士研究生，多人获得省级青年人才头衔。