張春曉 李國玉 葛 歡

（1. 上海思源弘瑞自動化有限公司，上海 201108；2. 青島地鐵集團有限公司，山東 青島 266000）

0 引言

中國城市軌道交通協(xié)會發(fā)布的《中國城市軌道交通智慧城軌發(fā)展綱要》[1]提出，要建立智能運維和安全保障體系，穩(wěn)步提升運維智能化和安全運行水平。軌道交通變電所的日常巡檢內(nèi)容包含設備的外觀（異響、異味、放電）、環(huán)境（溫濕度、異物進入、滲漏水）、設備運行方式、裝置運行情況、異常及故障信息等，其對軌道交通的供電安全意義重大。目前，變電所的巡視模式仍是傳統(tǒng)的人工巡視，工作量大且瑣碎，容易出現(xiàn)錯誤及遺漏，需巡檢設備的龐大規(guī)模與運維人員數(shù)量及能力嚴重不足的矛盾日益突出。因此有必要結(jié)合新型傳感、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能和大數(shù)據(jù)等技術，研究軌道交通變電所巡檢的數(shù)字化、智能化、遠程化、可視化相關技術，實現(xiàn)變電所的智能運維，提升變電所巡檢的質(zhì)量與效率，減少運維人員工作量[2-6]。

1 現(xiàn)狀分析

在城市軌道交通供電系統(tǒng)中，一般設有主變電所、牽引降壓混合變電所、降壓變電所、跟隨式降壓變電所等幾種類型變電所[7]。供電管理部門為了掌握設備運行情況，在每個站點的變電所內(nèi)部署了綜合監(jiān)控系統(tǒng)，利用“三遙”（遙信、遙測、遙控）數(shù)據(jù)監(jiān)控變電所供電設備的運行情況，可以利用該系統(tǒng)的操作員站，實現(xiàn)對供電設備的日常監(jiān)測、控制與管理[8]。綜合監(jiān)控系統(tǒng)接入的供電設備信號類型見表1。

表1 信號類型表

這些信息并不能覆蓋運維人員日常巡視的全部內(nèi)容，變電所的日常巡視內(nèi)容一般包含設備外觀（異響、異味、放電）、環(huán)境（溫濕度、異物進入、設備房間滲漏水）、設備運行方式、設備氣壓數(shù)據(jù)、柜體開關位置指示、表計數(shù)據(jù)、保護運行情況及面板指示燈指示、設備本體計數(shù)器動作情況、變壓器運行溫度、各設備本體告警、異常及故障信息、設備本體表計電量數(shù)據(jù)信息核查等。

在目前人工巡視的模式下，運維人員工作量大且瑣碎，易出現(xiàn)錯誤遺漏，亟需用智能化、遠程化、自動化的手段去提質(zhì)增效，強化設備運維的狀態(tài)感知、缺陷發(fā)現(xiàn)、設備管控、主動預警和應急處置能力，提升設備運維水平和效率，降低運維過程中人為因素導致的不確定性。

2 系統(tǒng)架構(gòu)

圖1 所示為系統(tǒng)架構(gòu)。系統(tǒng)分為兩級架構(gòu)，由車輛段智能巡視主站、變電所智能巡視子站兩部分組成，并可與地鐵公司云平臺進行數(shù)據(jù)交互。

車輛段智能巡視主站部署于車輛段，負責統(tǒng)籌管理整個車輛段各變電所的巡視策略制定，以及巡視任務管理，并對各變電所智能巡視子站下發(fā)巡視命令，采集各變電所智能巡視子站采集的視頻、圖片及其他相關數(shù)據(jù)，進行相關圖像識別分析；對在線監(jiān)測數(shù)據(jù)進行挖掘分析，輔助運維人員掌握設備狀態(tài)信息[9]。主要由各類型服務器、存儲設備、網(wǎng)絡通信設備等構(gòu)成。

圖1 系統(tǒng)架構(gòu)

在變電工班部署智能巡視工作站，用于一線運維人員掌握各自所管轄的變電所設備運行情況，各工班工程師站權限獨立，只有本轄區(qū)內(nèi)變電所智能巡視系統(tǒng)操作權限，具有全車輛段變電所智能巡視系統(tǒng)查看權限。

變電所智能巡視子站部署在110kV 主變電所、牽引降壓混合所、降壓所、跟隨所等，智能巡視子站由智能運維網(wǎng)關、網(wǎng)絡硬盤錄像機、網(wǎng)絡通信設備、各類型攝像機、紅外測溫攝像機、軌道機器人、聲紋采集終端等設備構(gòu)成，實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、自動巡視、智能聯(lián)動功能。

智能運維網(wǎng)關是巡視子站的核心，接受巡視主站下發(fā)的巡視任務，并控制攝像機、機器人等執(zhí)行任務，把采集到的數(shù)據(jù)上送至巡視主站，并同時負責處理子站端的智能聯(lián)動業(yè)務。

此外智能運維網(wǎng)關也與子站端外部系統(tǒng)進行數(shù)據(jù)接口，通過DL/T 860、104、Modbus 等協(xié)議從綜合監(jiān)控系統(tǒng)接入變電所供電設備運行數(shù)據(jù)、火災消防信息、環(huán)境信息、門禁信息，從在線監(jiān)測系統(tǒng)獲取設備狀態(tài)數(shù)據(jù)，用于進行智能聯(lián)動及綜合分析[10]。

3 關鍵技術

實現(xiàn)軌道交通變電所智能運維需要大量人工智能、新型傳感器、機器人、虛擬現(xiàn)實和信息安全等領域的新技術。

3.1 智能巡視與聯(lián)動技術

聯(lián)合高清視頻攝像機、紅外熱成像攝像機、巡檢機器人等前端采集設備，實現(xiàn)變電站全天候全覆蓋遠程智能巡視，包括例行巡視、熄燈巡視、特殊巡視、專項巡視、自定義巡視等多種巡視方式。

當遙控開關預置時、發(fā)生變位信號時、遙測越限告警時、保護動作時、發(fā)生火警時等各種情況下，都可以觸發(fā)聯(lián)動，自動執(zhí)行巡視任務，由機器人或視頻進行復核。具體實現(xiàn)方式是，當智能聯(lián)動微服務程序檢測到觸發(fā)聯(lián)動邏輯的信號時，自動執(zhí)行預設聯(lián)動策略，比如，檢測到火警信號時，可啟動火警特殊巡視任務，對發(fā)生火警的區(qū)域進行攝像頭監(jiān)控掃描，通過AI 技術判斷是否真的發(fā)生了火情。

智能聯(lián)動配置界面如圖2 所示，對任務配置不同的觸發(fā)信號，即可實現(xiàn)對該任務的聯(lián)動觸發(fā)，具體巡視任務界面如圖3 所示。

圖2 智能聯(lián)動配置界面

圖3 巡視任務界面

3.2 圖像識別與判別技術

相比于傳統(tǒng)方法，采用基于深度學習的圖像識別與判別技術能夠提供基于學習的特征表示，具有高效的自動學習和分類能力，在多領域的圖像處理問題中取得了接近甚至超越人類水平的效果。

通過采用Darknet 深度學習框架，采用速度較快的YOLO（you only look once）算法、單次多盒檢測器（single shot multibox detector, SSD）目標檢測模型、圖像分割算法、HSV（hue, saturation, value）顏色追蹤算法等，實現(xiàn)對設備狀態(tài)識別、缺陷識別及異常變化的判別[11]。主要支持的圖像識別類型見表2。

表2 圖像識別類型表

YOLO 訓練過程是通過計算損失函數(shù)，然后使用反向傳播算法，逐層向前反饋更新每一層的神經(jīng)元參數(shù)，然后再進行前饋操作并反饋更新參數(shù)，最終達到損失值收斂的結(jié)果。

激活函數(shù)使用Leaky ReLU，它是一種改進的ReLU 激活函數(shù)，ReLU 是將所有負值都置為0，而Leaky ReLU 將所有負值都乘以一個介于0～1 的參數(shù)，既不使負值的作用完全消失，又弱化了負值對輸出的影響。Leaky ReLU 激活函數(shù)為

式中：xi為輸入；yi為輸出；0＜αi≤1。

圖像識別效果如圖4 所示，系統(tǒng)能夠根據(jù)輸入的圖片自動識別切換把手、指示燈的當前狀態(tài)，并輸出識別結(jié)果。

圖4 圖像識別效果圖

3.3 紅外診斷與分析技術

紅外診斷與分析技術是利用帶電設備的致熱效應，采用專用設備獲取從設備表面發(fā)出的紅外輻射信息，進而判斷設備狀況和缺陷性質(zhì)的一門綜合技術[12]。紅外診斷與分析技術常用的分析方法有熱譜圖分析法、表面溫度判斷法、同類比較判斷法、圖像特征判斷法、溫差判斷法、檔案分析判斷法、實時分析判斷法等。根據(jù)多年積累的上百萬張設備缺陷紅外熱譜圖，建立帶電設備紅外診斷專家知識庫，以人工智能的方式深度學習，實現(xiàn)對主要電氣設備（變壓器為主）進行自動分析診斷，結(jié)合所診斷設備在不同時期的歷史檢測數(shù)據(jù)，深度解析設備表面發(fā)出的紅外輻射信息及全像素溫度數(shù)據(jù)，進行智能診斷、智能告警，實時發(fā)現(xiàn)不同類型的設備缺陷，對一次設備的缺陷部位、可能的故障原因進行分析，輔助運維人員判斷問題性質(zhì)，提高問題應對能力，縮短處理時間。

紅外測溫界面如圖5 所示，紅外測溫結(jié)束之后，會顯示當前設備的溫度值，如果設備有異常會進行告警，如果正常，運行人員正常確認結(jié)果即可。

圖5 紅外測溫界面

3.4 三維實景與可視技術

通過激光掃描儀獲取變電所的三維全景點云數(shù)據(jù)，借助計算機輔助技術建立數(shù)字孿生體，由實入虛，將現(xiàn)實變電所進行虛擬數(shù)字化還原，生成虛擬數(shù)字映像。數(shù)字孿生體中會疊加系統(tǒng)采集的各維度的實時數(shù)據(jù)，包括開關位置、電流電壓、環(huán)境監(jiān)測、在線監(jiān)測、紅外測溫、設備臺賬等數(shù)字信息，攝像頭實時采集的局部視頻信息也可以再嵌入和融合到數(shù)字場景中，由虛入實，虛實融合，最終以全景全息可視化的方式呈現(xiàn)給運維人員[13]。三維全息界面如圖6 所示。

圖6 三維全息界面

3.5 狀態(tài)評估與預警技術

綜合監(jiān)控采集的電力數(shù)據(jù)監(jiān)控與采集系統(tǒng)（supervisory control and data acquisition, SCADA）數(shù)據(jù)可通過單向隔離裝置接入巡視系統(tǒng)進行跨區(qū)數(shù)據(jù)融合。系統(tǒng)通過從其他系統(tǒng)轉(zhuǎn)發(fā)接入、自主采集及通過智能巡視任務收集到的四遙、圖片、音頻、視頻、圖譜和波形等多源數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計、分析、檢索、學習、專家判斷、模式識別等深入挖掘隱藏信息，提煉出變電站設備運行特征，再結(jié)合人工智能技術，實現(xiàn)設備健康狀態(tài)評價及潛在風險分析，發(fā)現(xiàn)隱患并自動預警，進而自動生成診斷分析報告[14]。

3.6 安全加固與探針技術

為保證系統(tǒng)的安全性，系統(tǒng)采用國產(chǎn)安全操作系統(tǒng)，使用國密算法進行數(shù)據(jù)加密，采用“口令+數(shù)字證書”雙因子認證方式進行身份認證，并按原生安全的理念，通過面向切面編程（aspect oriented programming, AOP）模式保證應用層微服務不含有用戶機密信息。平臺層完成信息加密、數(shù)字簽名等功能，確保通信鏈路可信[15]。

系統(tǒng)在車輛段巡視主站部署安全監(jiān)測服務，通過在每個變電所智能運維網(wǎng)關上部署的安全探針軟件對設備安全情況進行實時監(jiān)測，發(fā)現(xiàn)安全事件及時告警。安全探針軟件可實時感知串口訪問、USB訪問、網(wǎng)口訪問、光驅(qū)訪問、文件訪問、用戶登錄等安全事件。告警信息界面如圖7 所示。

圖7 系統(tǒng)告警信息界面

4 應用情況

該系統(tǒng)已經(jīng)在青島地鐵8 號線大洋站試點使用。系統(tǒng)首頁如圖8 所示，大洋站實際設備布點如圖9 所示，系統(tǒng)即將在青島地鐵4 號線和8 號線全線進行推廣。

5 結(jié)論

圖8 系統(tǒng)主頁圖

圖9 大洋站設備布點圖

綜上所述，借助物聯(lián)網(wǎng)、人工智能為核心的智能運維新技術，通過軌道交通變電所信息的全面感知，獲取運行狀態(tài)、設備信息、消防、環(huán)境、安防等全景數(shù)據(jù)，結(jié)合安全加固、安全探針、安全加密等信息安全技術，確保在信息安全的前提下，推進變電所運維的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化升級，實現(xiàn)狀態(tài)全面感知、缺陷自動發(fā)現(xiàn)、設備智能管控、缺陷主動預警、事故應急處置，使變電所運維從“人工經(jīng)驗”轉(zhuǎn)向“數(shù)據(jù)驅(qū)動”，從“人力巡檢”轉(zhuǎn)向“智能運維”。