周學(xué)明，尹駿剛，胡丹暉，王森林，張睿清，朱廣飛，姚建剛

(1．國網(wǎng)湖北省電力有限公司電力科學(xué)研究院，湖北 武漢 430077；2．湖南大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院，湖南 長沙 410082；3．湖大華龍電氣與信息技術(shù)有限公司，湖南 長沙 410205；4．鄭州大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院，河南 鄭州 450001)

絕緣子是發(fā)、輸、變、配電設(shè)備中的重要絕緣和支撐元件。與復(fù)合絕緣子相比，瓷絕緣子能夠耐受紫外線、大氣和酸堿污穢的長期作用，具有良好的抗老化性能，被大量使用在超—特高壓電網(wǎng)中。超—特高壓盤形懸式瓷絕緣子長期運行時受機電負(fù)荷、天氣環(huán)境等因素影響，可能逐漸產(chǎn)生低零值劣化，繼而造成閃絡(luò)、炸裂甚至斷串、掉線等事故，對輸變電骨干網(wǎng)絡(luò)安全穩(wěn)定運行構(gòu)成嚴(yán)重威脅。因此，如何更加安全有效地對運行中的長串絕緣子進(jìn)行劣化檢測成為電力部門亟待解決的問題。目前，國內(nèi)外瓷絕緣子零值檢測方法包括火花間隙法、絕緣電阻法、分布電壓法、工頻耐壓法、泄漏電流法、紫外電暈檢測法、超聲波檢測法等[1-4]，但上述方法因安全風(fēng)險、勞動強度、檢測適用性、準(zhǔn)確度、效率及成本等原因，在實際運維過程中受到了較大的限制。

紅外熱像法是基于溫度在絕對零度以上物體的表面熱輻射進(jìn)行成像檢測，具有不停電、不受電場干擾等優(yōu)點。隨著紅外熱成像技術(shù)的迅速發(fā)展，紅外熱像法得到了越來越多的關(guān)注。文獻(xiàn)[5]基于瓷絕緣子交流等效電路，分析了不同工況下絕緣子的發(fā)熱機理和熱像特征；文獻(xiàn)[6]針對濕污絕緣子，引入表面電阻率、濕潤強度和電弧模型，建立了干燥帶及干燥帶電弧產(chǎn)生的判斷條件和不同運行狀態(tài)下的絕緣子發(fā)熱模型；文獻(xiàn)[7-10]研究了劣化絕緣子紅外檢測的多種影響因素，包括環(huán)境溫濕度、風(fēng)速、污穢度、劣化絕緣子位置以及測溫誤差等。在實際運維工作中，目前普遍以電力行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)DL/T 664《帶電設(shè)備紅外診斷應(yīng)用規(guī)范》所規(guī)定的鐵帽處正負(fù)1 ℃溫差分別作為低、零值絕緣子紅外診斷依據(jù)。為進(jìn)一步提高劣化檢出率，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法[11]、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法[12]等絕緣子智能診斷算法相繼提出，近年來在運維檢修工作中逐步得到了應(yīng)用。

對于35～220 kV電壓等級的盤形懸式瓷絕緣子串，其紅外智能診斷[12-13]的一般流程為①紅外圖像預(yù)處理；②絕緣子鐵帽定位分割；③溫度特征數(shù)據(jù)提??；④生成溫度分布曲線；⑤劣化智能診斷。其中，絕緣子紅外圖像處理及鐵帽溫度特征數(shù)據(jù)提取是劣化診斷的前提和基礎(chǔ)。當(dāng)電壓等級在220 kV及以下時，常用的工業(yè)熱像儀鏡頭能夠在保持鐵帽清晰的條件下拍攝全串紅外圖譜。但超—特高壓瓷絕緣子串身過長，現(xiàn)有工業(yè)熱像儀的視場角與分辨率有限，通常無法拍攝到清晰的全串紅外圖譜。為獲得絕緣子串溫度分布曲線，應(yīng)對同一絕緣子串分段拍攝2張紅外圖譜(高壓側(cè)、接地側(cè)圖譜各1張)，然后利用圖像拼接技術(shù)將2張紅外圖譜合成為1張，繼而提取絕緣子全串溫度曲線；或者，也可先分別針對高壓側(cè)、接地側(cè)圖譜生成2條部分串溫度分布曲線，再利用曲線拼接技術(shù)合成絕緣子全串溫度分布曲線。

1 超—特高壓長串絕緣子紅外圖像拼接

圖像拼接是指將含重疊部分的2幅或多幅圖像，通過圖像預(yù)處理、圖像配準(zhǔn)和圖像融合，合成一幅包含各圖像信息的寬視角圖像[14]。目前最常用的是基于SIFT(尺度不變特征轉(zhuǎn)換)的圖像拼接算法。SIFT可用來偵測與描述影像局部性特征，在空間尺度中尋找極值點，并提取出其位置、尺度、旋轉(zhuǎn)不變數(shù)。絕緣子紅外圖像為灰度圖像，具有分辨率較低、噪聲較高的特點，導(dǎo)致特征點檢測時，可能出現(xiàn)較多偽特征點，從而增加誤匹配率。文獻(xiàn)[15]提出了一種高精度紅外全景拼接算法，在ROI(感興趣區(qū)域)窗口中提取SIFT特征點，結(jié)合KLT實時跟蹤匹配，利用RANSAC算法消誤，再采用像素級融合實現(xiàn)無縫拼接，該方法較傳統(tǒng)SIFT算法，配準(zhǔn)率僅提高了約3.5%；文獻(xiàn)[16]針對無人機載紅外鏡頭視場角小的問題，基于SIFT算法對場景差異較大的待拼接紅外圖像無縫拼接，但要求待拼接紅外圖像重疊視場不小于單幅紅外圖像視場角的15%。

本文基于SIFT算法進(jìn)行圖像拼接。SIFT圖像拼接方法包括構(gòu)造高斯尺度空間、局部極值點檢測、確定關(guān)鍵點主方向、生成特征描述、特征點匹配。

1)構(gòu)造高斯尺度空間。

L(x,y,σ)=G(x,y,σ)?I(x,y)

(1)

(2)

式(1)、(2)中L為定義的圖像尺度空間；I為原圖像；G為高斯濾波函數(shù)；m、n為高斯模板的維度；σ為尺度空間的尺度大??；?為卷積運算。

2)局部極值點檢測。

D(x,y,σ)=(G(x,y,kσ)-G(x,y,σ))?I(x,y)

(3)

由式(3)可得：

D(x,y,σ)=L(x,y,kσ)-L(x,y,σ)

(4)

式中D為高斯差分尺度空間。將D中的每一個極值點與同層相鄰點和相鄰層的全部相鄰點進(jìn)行比較，滿足大于(小于)26個像元在I和D中都是極值點的條件下可確定該點為穩(wěn)定特征點。

3)確定關(guān)鍵點主方向。

一是擴寬了農(nóng)產(chǎn)品的銷售途徑?！盎ヂ?lián)網(wǎng)+農(nóng)產(chǎn)品”銷售模式在傳統(tǒng)銷售模式的基礎(chǔ)上，突破了場地和時間的局限，拉近了生產(chǎn)方和消費方的距離，幫助農(nóng)產(chǎn)品市場營銷主體更好地認(rèn)識市場需求、市場價格趨向以及競爭者的信息，推動了市場營銷向精細(xì)化、專業(yè)化、個性化方向發(fā)展。

m(x,y)=

(5)

(6)

式中m(x，y)、θ(x，y)分別為關(guān)鍵點的梯度模與梯度方向；L為特征點尺度空間值。

4)生成特征描述符。以特征點為中心，選取8×8的窗口，再分割為4×4的小塊；分別計算16個小塊上的方向向量，可得到一個128維的特征描述符。

5)特征點匹配。得到2張紅外圖譜的特征描述符向量后，對2張圖特征描述符進(jìn)行擬合，可導(dǎo)出相對參考圖譜的空間變換矩陣；對待拼接圖譜進(jìn)行逆變換，再與參考圖譜拼合，最終得到拼接圖譜。

某一特高壓瓷絕緣子耐張并聯(lián)串的雙段紅外圖像如圖1所示。上、下串瓷絕緣子片數(shù)均為54片，高壓側(cè)單串包含30片，低壓側(cè)單串包含32片，即有8片重疊。

圖1 1 000 kV瓷絕緣子耐張并聯(lián)串雙段紅外圖像Figure 1 Infrared images of double-segment 1 000 kV tension porcelain insulatorstring

利用SIFT拼接算法對圖1(a)、(b)進(jìn)行圖像拼接，拼接特征如圖2所示，拼接后的圖像如圖3所示。由圖2可知，由于2張圖譜中絕緣子串軸向角度存在較大偏差，且絕緣子形狀特征大量周期性地重復(fù)出現(xiàn)，算法無法找到正確的配準(zhǔn)位置，導(dǎo)致特征點連線混亂。經(jīng)計算，待拼接圖譜的空間變換矩陣近奇異，無法得到可靠的逆變換圖譜，造成多片絕緣子紅外特征目標(biāo)丟失，拼接結(jié)果見圖3。

圖2 圖像拼接特征點分布與連線Figure 2 Distribution of feature pointsand connecting line of image splicing

圖3 經(jīng)圖像拼接融合的特高壓絕緣子耐張并聯(lián)串Figure 3 UHV tension porcelain insulator string spliced by image and fusion

由于絕緣子劣化診斷僅需對全串絕緣子鐵帽溫度分布曲線進(jìn)行分析，故可嘗試分別提取出包含長串絕緣子局部特征的部分串溫度分布曲線，再對部分串溫度分布曲線進(jìn)行數(shù)據(jù)拼接，最終得到全串溫度分布曲線。

2 特高壓長串絕緣子溫度分布曲線拼接

2.1 基于加權(quán)數(shù)據(jù)融合的雙段溫度曲線拼接方法

在紅外圖譜拍攝過程中，圖像對焦于畫面中央。因為熱像儀成像透鏡面積有限，靠近圖像邊緣位置輻射接收率相較圖像中央偏低，溫度采集準(zhǔn)確度會因此降低。溫度分布曲線重疊區(qū)域每片絕緣子鐵帽采集2次溫度，但而由于拍攝時間、角度、距離、環(huán)境的變化，使重疊區(qū)域的溫度曲線并不完全重合。以圖1(a)、(b)中耐張并聯(lián)串的下串為例，通過紅外圖像處理和特征提取算法，可分別求出左半串(高壓側(cè))、右半串(低壓側(cè))鐵帽溫度分布曲線，如圖4所示，可見重疊區(qū)域(8片絕緣子)存在0.4～0.8 ℃的偏差。

圖4 特高壓左半串(高壓側(cè))、右半串(低壓側(cè))鐵帽溫度分布曲線實例Figure 4 Captemperaturedistribution curve example of left-half (higher voltage end) and right-half (lower voltage end) of UHV tension porcelain insulator string

圖5 雙段溫度曲線拼接方法基本流程Figure 5 Flow chart of double-segment temperature curve splicing method

根據(jù)2條曲線特征，對重疊區(qū)溫度曲線進(jìn)行加權(quán)運算，即

(7)

ηi=ηi-ηnp-i+1

(8)

式(7)、(8)中Tci為融合后的溫度值；T1,i、T2,i分別為2條溫度分布曲線重疊區(qū)的溫度值；np為重疊片數(shù)；ηi為每片的加權(quán)系數(shù)；ηi為衰減因子，當(dāng)圖像質(zhì)量較好時，η取值可取0.98。

重疊區(qū)的溫度曲線融合后還需計算曲線的偏移量，將非重疊區(qū)的曲線拼接到融合曲線上，從而實現(xiàn)對溫度分布曲線的修正。

Tdj=Tj+dj

(9)

式中dj為第j條溫度曲線的偏移系數(shù)，通過重疊區(qū)最近點的偏移可以算出，計算方法為

(10)

得到Td1、Tc、Td2后，將其按照順序組合為完整的溫度分布曲線，如圖6所示。

圖6 特高壓瓷絕緣子溫度曲線加權(quán)數(shù)據(jù)融合拼接實例Figure 6 Temperature curve example of UHV porcelaini nsulator string by using weighted curve splicing

由式(7)可知，當(dāng)衰減因子η為0或1時，可化簡加權(quán)公式為均值公式，即常用的均值拼接法為融合拼接的特殊情形。除此加權(quán)數(shù)據(jù)融合拼接方法外，特高壓長串瓷絕緣子鐵帽溫度分布曲線還可應(yīng)用舍入拼接和中點拼接等方法。

2.2 其他拼接方法

舍入拼接即舍棄重疊區(qū)的一組數(shù)據(jù)，直接將剩下的數(shù)據(jù)拼接到前列數(shù)據(jù)的尾端。其效果如圖7所示，可見拼接處出現(xiàn)明顯數(shù)據(jù)間斷，不利于絕緣子串劣化診斷，可能產(chǎn)生診斷誤報。

圖7 特高壓瓷絕緣子溫度曲線舍入拼接實例Figure 7 Temperature curve example of UHV porcelain insulator string by using roundingcurve splicing

中點拼接即尋找絕緣子鐵帽溫度分布曲線重疊區(qū)的中點為分界位置，分別舍棄越過中點的絕緣子鐵帽溫度值。中點拼接效果如圖8所示，可以看出中點拼接形成的數(shù)據(jù)間斷比舍入拼接稍小，但依然十分明顯，不利于絕緣子串劣化診斷。

圖8 特高壓瓷絕緣子溫度曲線中點拼接實例Figure 8 Temperature curve example of UHV porcelain insulatorby using midpointcurve splicing

3 超高壓絕緣子串溫度曲線拼接對比驗證

為驗證拼接方法的準(zhǔn)確性，本文采用500 kV瓷絕緣子串現(xiàn)場采集的全串以及兩張分別包含高壓側(cè)與接地側(cè)的紅外圖譜，提取絕緣子鐵帽溫度曲線并進(jìn)行拼接。某一500 kV瓷絕緣子全串和雙段(高壓側(cè)、接地側(cè))紅外圖譜如圖9所示，提取3張圖的鐵帽溫度分布曲線，如圖10所示。

圖9 500 kV瓷絕緣子耐張串紅外圖像Figure 9 Infrared images of 500 kV tension porcelain insulatorstring

圖10 500 kV瓷絕緣子耐張串紅外圖像Figure 10 Temperature distribution curve example of left-half (lower voltage end) and right-half (higher voltage end) of 500 kV tension porcelain insulator string

對上述500 kV絕緣子左串(接地側(cè))、右串(高壓側(cè))鐵帽溫度分布曲線，分別采用上文提及的3種曲線拼接方法進(jìn)行處理，結(jié)果如圖11所示。由圖11可知，基于上述3種拼接方法的合成曲線在趨勢上與全串溫度分布曲線基本吻合，其中加權(quán)數(shù)據(jù)融合曲線形態(tài)特征與全串溫度分布曲線最為相近。

圖11 超高壓瓷絕緣子溫度曲線拼接結(jié)果對比Figure 11 Comparison of temperature curves of 500 kV porcelain insulator string by 3 splicing methods

為了對拼接效果進(jìn)行量化對比，可使用相關(guān)系數(shù)法來檢驗各拼接方法合成曲線與全串溫度曲線的相似性，即

(11)

式中Cov(x,y)為2組數(shù)據(jù)的協(xié)方差；D(x)、D(y)分別為2組數(shù)據(jù)的方差。根據(jù)式(11)可求得各拼接方法合成曲線與全串溫度曲線的相關(guān)系數(shù)。

除相關(guān)系數(shù)法外，亦可使用殘差平方和衡量各方法的拼接效果，即

(12)

式中J為圖11中融合拼接溫度曲線與實測全串溫度曲線殘差的平方和；Yi為驗證曲線第i片絕緣子鋼帽溫度；Xi為拼接曲線第i片絕緣子鋼帽溫度。

如表1所示，舍入拼接的相關(guān)系數(shù)最低，而加權(quán)數(shù)據(jù)融合拼接與中點拼接的相關(guān)系數(shù)基本達(dá)到或超過0.8。其中，加權(quán)數(shù)據(jù)融合拼接的相關(guān)系數(shù)最高(0.881)，具有強相關(guān)性。另外，在3種方法計算所得的殘差平方和中，融合拼接產(chǎn)生的誤差最小，與相關(guān)系數(shù)評價結(jié)果一致。

表1 3種溫度分布曲線拼接方法效果對比Table 1 Comparison of 3 temperature curve splicing method

4 結(jié)語

針對超—特高壓長串瓷絕緣子難以在單張紅外圖譜中清晰完整成像的現(xiàn)實問題，本文提出了一種基于加權(quán)數(shù)據(jù)融合的雙段溫度曲線拼接方法，并進(jìn)行了實驗驗證。本方法基于高壓側(cè)、接地側(cè)分段串溫度分布曲線，自動拼接合成完整的全串溫度曲線；相較于常規(guī)的紅外圖像拼接方法和針對曲線的舍入、中點拼接方法具有顯著優(yōu)勢。

1)僅需獲取長串瓷絕緣子雙段溫度分布曲線，便可快速地拼接合成全串溫度曲線，有效地避免了圖像拼接中因角度偏差、周期性重復(fù)特征引起的目標(biāo)缺失問題；

2)采用加權(quán)數(shù)據(jù)融合能夠有效地抑制雙段曲線重疊拼接處的數(shù)據(jù)間斷問題；相關(guān)系數(shù)以及殘差平方和評價結(jié)果表明，本文提出的融合拼接方法所合成的溫度曲線與實測全串溫度曲線具有較高的吻合度。

綜上所述，本文提出的基于加權(quán)數(shù)據(jù)融合的雙段溫度曲線拼接方法，有效地解決長串絕緣子全串溫度特征提取的難題，為超—特高壓瓷絕緣子紅外智能診斷技術(shù)體系提供了重要前提。