國(guó)網(wǎng)浙江省電力有限公司桐廬縣供電公司 劉明康 劉俊文 劉 一 沈 陽(yáng) 徐 鋒 俞峰明

當(dāng)前，電力已經(jīng)成為人們生活中不可缺少的一部分，它不僅滲透到居民日常生活中，而且滲透到生產(chǎn)的方方面面。然而，輸電線路長(zhǎng)期暴露在自然環(huán)境中，會(huì)受到自然災(zāi)害的影響，造成輸電線路損壞，從而影響電網(wǎng)的正常運(yùn)行。因此，對(duì)輸電線路潛在故障預(yù)先檢測(cè)是電力系統(tǒng)檢修的關(guān)鍵點(diǎn)之一，現(xiàn)已經(jīng)有較多學(xué)者開(kāi)展了輸電線路監(jiān)測(cè)方法的研究。其中，文獻(xiàn)[1]中，裴慧坤等研究了同塔雙回特高壓輸電線路紅外圖像檢測(cè)方法，采用灰度線性變換方法進(jìn)行圖像去噪和增強(qiáng)處理，利用圖像配準(zhǔn)算法進(jìn)行圖像拼接；文獻(xiàn)[2]中，梁興等研究了基于紅外圖像的輸電線路故障識(shí)別方法，其預(yù)先去除了圖像噪聲，并對(duì)故障區(qū)域進(jìn)行了劃分，實(shí)現(xiàn)紅外圖像監(jiān)測(cè)。

上述方法雖然能夠?qū)崿F(xiàn)輸電線路的監(jiān)測(cè)，但是在監(jiān)測(cè)后存在不足，一方面是監(jiān)測(cè)準(zhǔn)確性較差，另一方面是監(jiān)測(cè)實(shí)時(shí)性不足。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)可以把物品和物品、物品和通訊網(wǎng)絡(luò)連接起來(lái)，實(shí)現(xiàn)信息的交互與智能識(shí)別。為此，將該技術(shù)應(yīng)用到輸電線路紅外成像監(jiān)測(cè)中，期望為輸電線路監(jiān)測(cè)提供大量有效的信息，以物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)優(yōu)化輸電線路紅外成像結(jié)果，即改變物聯(lián)監(jiān)測(cè)體系的多維最大矢量，提升輸電線路故障點(diǎn)定位效果。

1 輸電線路紅外成像監(jiān)測(cè)體系結(jié)構(gòu)及監(jiān)測(cè)原理設(shè)計(jì)

此次研究的輸電線路紅外成像監(jiān)測(cè)方法結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)中的無(wú)線通信網(wǎng)實(shí)現(xiàn)信息的傳輸，實(shí)現(xiàn)輸電線路的實(shí)時(shí)監(jiān)控與管理?；谖锫?lián)網(wǎng)技術(shù)的輸電線路紅外成像監(jiān)測(cè)體系結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 輸電線路監(jiān)測(cè)體系結(jié)構(gòu)

圖1中，感知層主要包含多傳感器、多維編碼和閱讀器，獲取數(shù)據(jù)辨別信息[3]，在感知層中，主要采用紅外傳感器感知輸電線路，詳細(xì)設(shè)計(jì)在后續(xù)內(nèi)容中具體呈現(xiàn)；通信層主要采用有線與無(wú)線混合的通信模式，傳遞和處理感知層信息，但是信息來(lái)源和種類較為復(fù)雜，在傳輸時(shí)還需要進(jìn)行進(jìn)一步處理；應(yīng)用層主要對(duì)輸電線路信息進(jìn)行集成和監(jiān)控。

2 基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的通信網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)建立

在此次研究的監(jiān)測(cè)結(jié)構(gòu)中，由通信層采集信息。在通信層中，由匯流節(jié)點(diǎn)組成全網(wǎng)，且每個(gè)節(jié)點(diǎn)都需要通過(guò)通信節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)信息[4]。假設(shè)中心節(jié)點(diǎn)與N個(gè)節(jié)點(diǎn)相連接，連接的平均時(shí)延為T(mén)，將結(jié)構(gòu)可靠性表示為：

公式（1）中，p代表連接鏈路。

當(dāng)環(huán)中節(jié)點(diǎn)太多時(shí)，信息源要經(jīng)過(guò)多個(gè)節(jié)點(diǎn)，會(huì)影響信息的傳輸速率，延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)的響應(yīng)時(shí)間，需要進(jìn)一步處理，即通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對(duì)收集到的大量信息匯聚、融合與傳輸，以減少平均時(shí)延，表示為：

上述公式中，N－1代表鏈路數(shù)量。

由于輸電線路數(shù)據(jù)較多，在匯聚處理信息的同時(shí)，為進(jìn)一步提高數(shù)據(jù)傳輸速率，采用數(shù)據(jù)融合技術(shù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行多維度加權(quán)融合。將數(shù)據(jù)加權(quán)系數(shù)表示為：

在決策集融合過(guò)程中，各個(gè)數(shù)據(jù)權(quán)重不同，為此建立權(quán)重矩陣：

在此基礎(chǔ)上，將權(quán)重向量與決策矩陣結(jié)合，表示為：

公式（5）中，a1、a2、αm分別代表決策向量。

基于上述過(guò)程對(duì)數(shù)據(jù)融合，通過(guò)多維度加權(quán)融合，能夠提高數(shù)據(jù)在傳輸過(guò)程中的速度。

3 輸電線路紅外成像監(jiān)測(cè)實(shí)現(xiàn)

采用基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的通信網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)對(duì)輸電線路數(shù)據(jù)進(jìn)行采集與傳輸，在輸電線路紅外成像監(jiān)測(cè)過(guò)程中，會(huì)受到線路中導(dǎo)線、金具以及絕緣子等故障因素的影響，這將造成紅外圖像出現(xiàn)邊緣模糊、對(duì)比度差和空域噪聲等問(wèn)題，這就需要對(duì)紅外成像進(jìn)行處理，詳細(xì)處理過(guò)程如下。

3.1 顏色空間變換

對(duì)輸電線路圖像進(jìn)行提取時(shí)，提取的圖像格式不能直接進(jìn)行分析，為此，預(yù)先將圖像轉(zhuǎn)換成HIS顏色空間，對(duì)圖像的色調(diào)、飽和度和亮度進(jìn)行處理，轉(zhuǎn)換公式可表示為：

公式（6）中，H、S、I分別代表HIS分量。

依據(jù)上述公式能夠?qū)⒓t外圖像的RGB顏色空間轉(zhuǎn)換到HIS空間中，方便后續(xù)處理。

在上述顏色空間轉(zhuǎn)換后，進(jìn)行圖像去噪處理。為防止圖像處理過(guò)程中，破壞圖像結(jié)構(gòu)和空間的領(lǐng)域信息，采用中值濾波算法從圖像中取出任意正方形矩陣模板，將其定義為：

在此基礎(chǔ)上，將上述矩陣中的第一列定義為e，將e和矩陣C組成一個(gè)新的行矩陣b，矩陣b的中值f表示為：

經(jīng)上述處理后，將中值f賦予模板中心元素，并且對(duì)未賦值的元素進(jìn)行取值，以此，通過(guò)上述處理過(guò)程，消除圖像中的噪聲，保證圖像的邊緣信息。

3.2 輸電線路紅外圖像故障區(qū)域劃分

基于以上圖像變換和噪聲去除技術(shù)，對(duì)輸電線路的紅外圖像進(jìn)行變換增強(qiáng)處理，提出了一種利用紅外圖像灰度門(mén)限閾值的方法，識(shí)別出輸電線路紅外圖像的背景區(qū)域和前景區(qū)域，實(shí)現(xiàn)紅外圖像的故障區(qū)域劃分。

將f(x,y)記作原始輸電線路的圖像灰度值，將G(x,y)記作變換后的圖像灰度值，將線性變換函數(shù)表示為：

上述公式（9）中，a、b分別代表紅外圖像的灰度點(diǎn)，c、d分別代表處理后的圖像分段點(diǎn)，Mg、Mf分別代表處理后圖像的最大灰度值與最小灰度值。

基于上述過(guò)程對(duì)圖像去噪處理，為紅外成像監(jiān)測(cè)提供基礎(chǔ)依據(jù)。

3.3 輸電線路紅外成像監(jiān)測(cè)實(shí)現(xiàn)

在圖像灰度閾值處理后，進(jìn)行故障區(qū)域故障點(diǎn)識(shí)別與定位，采用共軛梯度的正負(fù)形式描述紅外圖像邊緣走勢(shì)，將公式表示為：

公式（10）中，i代表故障區(qū)域的節(jié)點(diǎn)位置，φ1代表故障節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)，si代表故障邊緣點(diǎn)，di,1代表灰度錨點(diǎn)。

在此基礎(chǔ)上，對(duì)紅外圖像故障區(qū)域進(jìn)行模函數(shù)構(gòu)造，表示為：

公式（11）中，Ψi(x,y)為圖像顯著變化區(qū)域坐標(biāo)值。

假設(shè)在輸電線路紅外圖像標(biāo)量場(chǎng)F中一個(gè)點(diǎn)處存在矢量H，也是圖像的共軛梯度值，通過(guò)改變灰度變化率的最大矢量就能夠獲得故障點(diǎn)定位結(jié)果。定位和識(shí)別故障點(diǎn)的公式如下：

經(jīng)過(guò)上述處理，得到紅外圖像中故障點(diǎn)的定位結(jié)果，在定位后，對(duì)定位結(jié)果進(jìn)行判別，判別其屬于哪一類故障。假設(shè)定位的樣本有D維，將采集的數(shù)據(jù)在特征空間里的樣本均值向量表示為：

上述公式中，xd代表第d個(gè)數(shù)據(jù)的類型，ni代表訓(xùn)練樣本xi的標(biāo)量。

將信息映射到一維特征空間后，將各類的均值表示為：

在上述映射后，實(shí)現(xiàn)對(duì)輸電線路的監(jiān)測(cè)，并進(jìn)行預(yù)警，預(yù)警過(guò)程如圖2所示。

圖2中，將結(jié)果通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，傳輸至應(yīng)用層，以此完成輸電線路紅外成像的監(jiān)測(cè)。

圖2 異常情況預(yù)警流程

4 實(shí)例測(cè)試

為驗(yàn)證所提出的基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的輸電線路紅外成像監(jiān)測(cè)方法的有效性，進(jìn)行實(shí)例驗(yàn)證。此次實(shí)例驗(yàn)證分為兩部分進(jìn)行，一部分是驗(yàn)證輸電線路監(jiān)測(cè)的準(zhǔn)確性，另一方面是驗(yàn)證監(jiān)測(cè)的實(shí)時(shí)性。

以某電力集團(tuán)下屬的110/20V輸電線路為實(shí)例測(cè)試對(duì)象，該輸電線路無(wú)法正常工作，監(jiān)測(cè)系統(tǒng)已經(jīng)上報(bào)了主站異常信號(hào)，主站退出零壓?jiǎn)?dòng)召測(cè)波形邏輯，同步下發(fā)指令給全網(wǎng)設(shè)備，啟動(dòng)后備的電場(chǎng)突變監(jiān)測(cè)邏輯來(lái)判斷故障點(diǎn)與故障原因，即其因耐張線夾發(fā)熱、絕緣子污穢的原因，導(dǎo)致存在如圖3所示的配電線路故障。

圖3 配電線路故障

圖3中，故障線路（C相）電流幅值最大，大于非故障線路（A/B相）的幅值。?故障線路（C相）電流極性、方向與非故障線路（A/B相）相反。?（C相）故障點(diǎn)前后電流方向不同，波形差異大，共包括5處故障區(qū)域。

4.1 監(jiān)測(cè)準(zhǔn)確性對(duì)比

同塔雙回特高壓輸電線路紅外圖像檢測(cè)方法、基于紅外圖像的檢測(cè)方法與所研究監(jiān)測(cè)方法在輸電線路故障區(qū)域識(shí)別上的對(duì)比結(jié)果如圖4所示。

基于圖4可知，所研究的方法識(shí)別出5處故障區(qū)域，證明所研究方法能夠準(zhǔn)確識(shí)別出所有的故障區(qū)域；同塔雙回特高壓輸電線路紅外圖像檢測(cè)方法共識(shí)別出兩處故障區(qū)域，對(duì)于一些小的故障點(diǎn)沒(méi)有監(jiān)測(cè)出來(lái)；基于紅外圖像的識(shí)別方法共識(shí)別出一處故障區(qū)域，識(shí)別準(zhǔn)確度較低。

圖4 故障區(qū)域識(shí)別準(zhǔn)確性對(duì)比

三種方法在耐張線夾發(fā)熱識(shí)別上的識(shí)別結(jié)果如圖5所示?；趫D5可知，所研究方法能夠準(zhǔn)確識(shí)別出發(fā)熱區(qū)域，其他兩種方法均發(fā)生了漏檢情況，對(duì)于發(fā)熱故障區(qū)域不能準(zhǔn)確識(shí)別出來(lái)。

圖5 耐張線夾發(fā)熱識(shí)別準(zhǔn)確性對(duì)比

污穢情況下故障點(diǎn)定位準(zhǔn)確性對(duì)比結(jié)果如圖6所示?；趫D6可知，所研究的方法在污穢情況下也能夠?qū)收宵c(diǎn)準(zhǔn)確定位，其他兩種方法故障點(diǎn)定位準(zhǔn)確度較低。原因是當(dāng)絕緣子表面附著一層干燥污穢時(shí)，會(huì)影響良好絕緣子的電場(chǎng)分布，使得絕緣子表面產(chǎn)生電暈，導(dǎo)致良好絕緣子處電場(chǎng)出現(xiàn)下降情況，從而引起誤判斷的情況。而所研究的方法對(duì)紅外成像進(jìn)行了多層處理，從而減少了誤判斷的情況的發(fā)生，提高了故障點(diǎn)定位的準(zhǔn)確性。

圖6 污穢情況下故障點(diǎn)定位效果對(duì)比

4.2 異常情況下監(jiān)測(cè)實(shí)時(shí)性對(duì)比

對(duì)比三種方法的監(jiān)測(cè)實(shí)時(shí)性，對(duì)比結(jié)果如圖7所示?；趫D7可知，其他兩種方法較所研究方法的監(jiān)測(cè)時(shí)間長(zhǎng)，原因是其他兩種方法出現(xiàn)重復(fù)監(jiān)測(cè)的情況，從而導(dǎo)致監(jiān)測(cè)效率低。而所研究方法能夠準(zhǔn)確定位故障，從而提高了監(jiān)測(cè)實(shí)時(shí)性。

圖7 異常情況下監(jiān)測(cè)實(shí)時(shí)性對(duì)比

基于上述過(guò)程證明所研究的方法較其他兩種方法應(yīng)用效果更好，原因是所研究的監(jiān)測(cè)方法通過(guò)兩方面對(duì)輸電線路監(jiān)測(cè)方法進(jìn)行了優(yōu)化。一方面采用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對(duì)信息進(jìn)行了采集與傳輸，另一方面對(duì)紅外成像監(jiān)測(cè)過(guò)程進(jìn)行了優(yōu)化，從而進(jìn)一步提高了監(jiān)測(cè)效果。

5 結(jié)語(yǔ)

完成基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的輸電線路紅外成像監(jiān)測(cè)方法的研究，不僅提高了監(jiān)測(cè)的實(shí)時(shí)性，還提高了監(jiān)測(cè)的準(zhǔn)確性，為輸電線路檢測(cè)提供一定的幫助，在一定程度上提高輸電線路的安全性。但是影響輸電線路發(fā)生破壞的因素較多，此次研究的方法考慮因素不是很全面，還存在一定的不足，因此需要在后續(xù)的研究中多考慮其他因素，以進(jìn)一步提高輸電線路紅外成像監(jiān)測(cè)的準(zhǔn)確性。