人民政協(xié)網(wǎng)5月17日電 5月16日，從國網(wǎng)浙江電力獲悉，由該公司牽頭研發(fā)的國際標準《基于聯(lián)邦學習的電力視覺檢測系統(tǒng)要求和框架》正式在國際電信聯(lián)盟（ITU）獲批立項。這是世界首個獲批立項的電力聯(lián)邦學習國際標準，將有效助推人工智能在全球電力行業(yè)的規(guī)?；瘧茫﹄娏π袠I(yè)智能化轉型。

聯(lián)邦學習是一種分布式人工智能模型訓練技術。《基于聯(lián)邦學習的電力視覺檢測系統(tǒng)要求和框架》國際標準將聯(lián)邦學習技術與電力視覺檢測業(yè)務相結合，構建了一套分布式模型訓練方法，能夠有效解決數(shù)據(jù)孤島帶來的算法模型精準度不高等問題，從而提升電力設備智能化運維水平，提高電網(wǎng)智能化、安全運行能力。

在全球電力領域，視覺檢測技術已廣泛運用于輸電、變電、配電等設備的日常運維中，實現(xiàn)了源、網(wǎng)、荷、儲各環(huán)節(jié)的綜合運行和維護檢測?！叭斯ぶ悄苄枰揽看罅康臄?shù)據(jù)訓練來提升算法的準確性，但在實際應用中，視覺檢測模型面臨著訓練數(shù)據(jù)分散、視覺數(shù)據(jù)傳輸成本高、訓練數(shù)據(jù)安全難以保證等問題。”《基于聯(lián)邦學習的電力視覺檢測系統(tǒng)要求和框架》標準召集人、浙江省王紅凱技能大師工作室領銜人王紅凱介紹，聯(lián)邦學習的優(yōu)勢在于能夠打破數(shù)據(jù)孤島，允許多個數(shù)據(jù)主體在不共享數(shù)據(jù)的情況下，跨主體開展視覺檢測模型訓練，有效提升電力系統(tǒng)各環(huán)節(jié)設備維護和異常行為監(jiān)測的準確率和檢測效率。

國網(wǎng)浙江電力、浙江省王紅凱技能大師工作室成員開展該國際標準研究 陳穎 攝

業(yè)內(nèi)常用“羊吃草”的比喻介紹聯(lián)邦學習的過程?！皩⑶嗖菘醋鲾?shù)據(jù)，將小羊看作人工智能訓練模型，傳統(tǒng)建模需要將各個草場的青草搜集起來，運到小羊所在的地方喂它，就像從各處收集數(shù)據(jù)來訓練模型。而聯(lián)邦學習能夠讓小羊自行前往不同草場吃草，也就是數(shù)據(jù)在不出本地的情況下，也能完成模型訓練，達到提升算法準確率的目的。”王紅凱說，《基于聯(lián)邦學習的電力視覺檢測系統(tǒng)要求和框架》國際標準，實現(xiàn)了算法模型傳輸替代海量電力視頻圖像數(shù)據(jù)傳輸，有效避免了數(shù)據(jù)采集過程中的隱私泄露等安全問題。

據(jù)了解，國際電信聯(lián)盟是聯(lián)合國負責信息通信事務的專門機構，屬于政府間國際組織。國網(wǎng)浙江電力于4月16至26日參加了在法國雷恩舉行的國際電信聯(lián)盟標準化第16工作組全體會議，并在會議上通過《基于聯(lián)邦學習的電力視覺檢測系統(tǒng)要求和框架》國際電信聯(lián)盟標準評審。（徐梓沐 王嘉琦 毛冬）