劉故帥，孫 磊，王世坤，胡新剛，羅 兵

(國網(wǎng)淄博供電公司，山東 淄博 255000)

隨著經(jīng)濟(jì)的進(jìn)一步發(fā)展，用電負(fù)荷保持較高的增長率持續(xù)攀升新的最大負(fù)荷記錄，新建變電站是解決變壓器重過載的重要手段。但是目前運(yùn)維人員數(shù)量不足與變電站數(shù)量的增長較快呈現(xiàn)出顯著反差。于此同時，《國家電網(wǎng)公司變電運(yùn)維管理規(guī)定》要求二級變電站需要三天巡視一次，三級變電站需要一周巡視一次，巡視頻率增加[1]。

目前，國內(nèi)外變電站滲漏水監(jiān)測方面的專家從不同方面進(jìn)行了不同深度的研究。從管理模式來講，目前執(zhí)行的無人值守管理模式[2]，值班員工作地點較為分散，對所轄各站的熟悉程度降低，在巡視周期中產(chǎn)生的原發(fā)性房屋滲漏異常不能及時處理，人工巡視計劃不能及時跟隨天氣的變化及時調(diào)整[3]。在暴雨天氣需要實時掌握各個站內(nèi)環(huán)境的運(yùn)行情況，但是短時間內(nèi)掌握數(shù)百個變電站內(nèi)高壓室等房屋的滲漏情況，使得運(yùn)維人員捉襟見肘，同時也浪費(fèi)了人力、時間，使得運(yùn)維工作的效率大大降低[4]。

因此，本文提出一種能夠自動識別室內(nèi)環(huán)境風(fēng)險的裝置，并且能夠及時將房屋漏雨的告警信號傳至巡視人員的移動作業(yè)終端或手機(jī)中，保證在暴雨天氣中變電站高壓室、蓄電池室等的環(huán)境安全。

1 無人值守模式下高壓室運(yùn)維特性分析

1.1 無人值守模式

無人值守模式的主要原則是“集中監(jiān)控，智能聯(lián)動，就近處理”。地理上分散的各級變電站的消防信號、壓板狀態(tài)、環(huán)境參量、實時圖像等信息通過同軸電纜或無線通信等手段上傳至運(yùn)維主站，運(yùn)維值班人員根據(jù)各站信息動態(tài)和告警實時更新巡視計劃和運(yùn)維梯隊，實現(xiàn)“集中監(jiān)視、集中管理和集中維護(hù)”的目的[5]。

1.2 高壓室滲漏水特性分析

傳統(tǒng)滲漏水檢測方式主要以目測為主，由于變電站分布范圍廣，高壓室、保護(hù)室、蓄電池室、資料室等房間眾多，該方法存在不及時、效率低、主觀性強(qiáng)、費(fèi)時費(fèi)力等缺點。其中，滲漏水對高壓室、保護(hù)室、蓄電池室的影響最為嚴(yán)重，水滴進(jìn)入柜體容易引起相間短路和保護(hù)誤動，并且該類房間大部分時間處于弱光環(huán)境下，房屋頂部由于吊裝時預(yù)留橫梁和吊扣，對滲漏識別準(zhǔn)確度有一定影響。由于各類干擾因素的存在，變電站室內(nèi)滲漏水特性主要有以下幾個特點[6]。

(1) 滲水形態(tài)隨機(jī)性大：滲水區(qū)域不是簡單的幾何圖形，而是根據(jù)滲水縫隙延伸分布的不規(guī)則形態(tài)；

(2) 背景噪聲影響：房頂及墻壁因施工工藝和運(yùn)行時間長短不同，墻體表面留下水漬、油漬、墻面色度、人工標(biāo)記等噪聲；

(3) 房頂環(huán)境不同：部分高壓室、保護(hù)室內(nèi)配置軌道機(jī)器人以及安防系統(tǒng)的光敏器件會影響圖像采集，保護(hù)室和蓄電池室一般處于弱光環(huán)境，房頂圖像采集受光源影響較大。

2 滲漏水監(jiān)控預(yù)警系統(tǒng)

2.1 滲漏水自動識別模型

首先建立樣本數(shù)據(jù)集，然后構(gòu)建樣本特征圖，最后建立特征圖與原圖的圖像自動識別模型。

樣本數(shù)據(jù)的采集是通過佳能EOS 80D單反套機(jī)對變電站內(nèi)房屋的滲漏水墻體表面實施圖像采集獲得的。通過人工識別的方式，在樣本數(shù)據(jù)圖集上標(biāo)記出滲漏水區(qū)域，標(biāo)記的區(qū)域統(tǒng)一為300 dpi×300 dpi的圖像子塊。通過圖像處理技術(shù)不斷收集樣本數(shù)據(jù)集中的相似數(shù)據(jù)，然后進(jìn)行滲漏判斷、滲漏水位置鎖定、圖像分割，實現(xiàn)滲漏水自動識別[7]。

(1) 滲漏判斷：通過圖像處理技術(shù)，將樣本數(shù)據(jù)圖像中含滲漏水的圖像和不含滲漏水的圖像分割開；

(2) 滲漏水位置鎖定：通過圖像采集的位置，將滲漏水的房間名稱、滲漏水方位上傳至通信平臺；

(3) 圖像分割：將含滲漏水的圖像進(jìn)行分割，得到滲漏水特征圖，判斷滲漏水嚴(yán)重程度，并將結(jié)果上傳至通信平臺。滲漏水圖像處理流程圖如圖1所示。

圖1 滲漏水圖像處理流程圖

針對其易受房頂構(gòu)造、墻面顏色等因素干擾等缺點，本文所述系統(tǒng)利用雙庫對比技術(shù)，利用現(xiàn)場已經(jīng)收集到的各個變電站房屋照片創(chuàng)建原始庫，利用各個變電站滲漏水圖像創(chuàng)建滲漏水庫，方便計算機(jī)深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行自主學(xué)習(xí)，對老舊滲漏水痕跡進(jìn)行識別，從而避免預(yù)留橫梁和吊扣等干擾因素的影響。

2.2 預(yù)警系統(tǒng)仿真

2.2.1 系統(tǒng)邏輯

本系統(tǒng)利用圖像處理技術(shù)，圖像采集周期設(shè)定為3 min，比較每個時間間隔內(nèi)的兩張照片變化，依據(jù)特征圖像庫[8]，自動生成告警信息，系統(tǒng)邏輯圖如圖2所示。

圖2 滲漏水監(jiān)控系統(tǒng)邏輯示意圖

由圖2可知，告警信息通過通信技術(shù)，自動傳送至主站智能監(jiān)控系統(tǒng)及巡視人員移動作業(yè)終端或手機(jī)中，告警信息含有滲漏雨位置、滲漏嚴(yán)重程度、告警時間和變電站位置等信息，從而實現(xiàn)了變電站房屋滲漏水信息的實施監(jiān)控及告警[9]。

2.2.2 系統(tǒng)仿真

(1)靈敏度仿真。首先為了驗證圖像識別技術(shù)對于滲漏水的靈敏度，搭建試驗電路圖，在試驗區(qū)對圖像識別技術(shù)的靈敏度進(jìn)行試驗，測試在墻面滲出不同水位深度情況下的觸發(fā)水位，并利用伯努利試驗原理[10]，獨立重復(fù)100次試驗，試驗結(jié)果如圖3所示。

圖3 水位靈敏度試驗結(jié)果圖

由圖3可知，當(dāng)水位深度達(dá)到2.3 mm時，基于圖像識別技術(shù)的水位監(jiān)測裝置被觸發(fā)，發(fā)高電平。

表1 信息傳輸記錄表

(2)通信仿真。通信模塊要求滲漏水告警信號送達(dá)的可靠性達(dá)到100%。隨著變電站數(shù)量的增多和技改大修項目的實施，變電站房間數(shù)量增長明顯，室外敞開式AIS設(shè)備逐漸被室內(nèi)GIS設(shè)備所取代。每個房間(空間)內(nèi)至少有2個工業(yè)攝像頭，每5 min一個步長采集圖像，圖片的數(shù)量可以達(dá)到3萬張/h。因此，對于數(shù)據(jù)處理模塊的運(yùn)算性能提出了較高的要求。本系統(tǒng)數(shù)據(jù)處理模塊采用超微4028GR-TR 8路GPU服務(wù)器，搭載三星NVGTX1080TI*8顯卡，128G DDR4高速內(nèi)存，運(yùn)行速度可以達(dá)到每秒處理近10 000張現(xiàn)場照片，處理器工作流程示意圖如圖4所示。

圖4 處理器的工作流程

(3)信息傳輸仿真。模擬滲漏雨信號傳遞過程，模擬的告警信息有：變電站名稱、電壓等級、發(fā)生時間、滲漏雨位置、滲漏嚴(yán)重程度等。記錄告警信號發(fā)出后直到運(yùn)維人員接受所用時間，以及運(yùn)維人員接收到的告警信息的準(zhǔn)確性。信息傳輸記錄表如表1所示。

由表1可以看出，系統(tǒng)平均響應(yīng)時間為8.7 s，信息傳遞準(zhǔn)確率為100%，用時短、應(yīng)迅速快、可靠性高，能夠滿足大量信息傳輸?shù)牟⑿幸蟆?/p>

3 滲漏水監(jiān)控預(yù)警系統(tǒng)實際應(yīng)用

山東省某市公司變電運(yùn)維室共有員工99人，管轄5 965km2內(nèi)的123座變電站，其中220 kV站28座，110 kV變電站81座，35 kV變電站14座。以某滲水墻面為例，闡述圖像識別模型的工作過程，首先由室內(nèi)的工業(yè)級攝像頭拍攝到如圖5所示。

圖5 某滲漏水現(xiàn)場采集照片

經(jīng)過圖像識別模型的特征提取，獲得相應(yīng)的特征圖，如圖6所示。然后與處理器中的特征圖庫進(jìn)行對比，得出滲漏結(jié)論。

圖6 滲漏水特征圖

通過這些過程，可以實現(xiàn)圖像識別正確率100%，圖像識別模型在接收到現(xiàn)場照片以后，5 s內(nèi)可以確定所采集的圖像是否具有滲漏水特征。

本文收集了山東省某市供電公司2019年第二、三季度25座220 kV變電站降雨滲漏數(shù)據(jù)，并與未采用所述預(yù)警裝置的2018年第二、三季度同類數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，得到了該裝置的實際應(yīng)用指標(biāo)分析表，如表2所示。

表2 實際應(yīng)用指標(biāo)分析

由表2可以看出，采用本裝置以后可以顯著減少滲漏水特巡時間，并且巡視時所需的工作人員也大大降低，需要說明的是，采用本裝置的巡視人員數(shù)據(jù)為巡視25座變電站的平均值，即巡視所有25座變電站只需要2人同時完成即可。

4 結(jié)語

(1)基于圖像處理技術(shù)的滲漏水具有響應(yīng)速度快、安全性能高、現(xiàn)場布置方便和動態(tài)學(xué)習(xí)能力強(qiáng)等特點。

(2)實現(xiàn)參數(shù)越限快速響應(yīng)、滲漏雨跡象自動識別、房屋滲漏主動預(yù)警，顯著提高了自動化運(yùn)維水平，節(jié)約了人力和時間。

(3)告警信息能夠及時準(zhǔn)確地發(fā)送至運(yùn)行主人的手機(jī)中，有助于運(yùn)維人員根據(jù)天氣變化及時調(diào)整巡視計劃。

在變電站圖像識別方面，需進(jìn)一步完善預(yù)警系統(tǒng)，增加變電站內(nèi)人員進(jìn)出站管理、防小動物識別及站內(nèi)環(huán)境管控等方面，提高本系統(tǒng)的兼容性和全面性。