嚴(yán)宇平, 吳廣財(cái), 王澤涌

(1.廣東電網(wǎng)有限公司，廣東 廣州 510699； 2.廣東電力信息科技有限公司，廣東 廣州 510630)

在配電線路中，絕緣子是一個(gè)非常重要的部件，其制作材料都是一些如陶瓷、橡膠等高強(qiáng)度絕緣材料，可以很好地支撐電網(wǎng)的運(yùn)行，并起到絕緣的作用[1]。智能電網(wǎng)的建設(shè)成效逐漸加強(qiáng)，增加了陶瓷絕緣子的使用數(shù)量，絕緣子帶來的配電線路故障也越來越多。每年由絕緣子引發(fā)的電力事故占50%以上，絕緣子缺陷主要受到配電線路的工作環(huán)境、氣候環(huán)境等因素影響，導(dǎo)致絕緣子的機(jī)械結(jié)構(gòu)被破壞[2]。如果絕緣子出現(xiàn)缺陷，就會提高配電線路發(fā)生故障的風(fēng)險(xiǎn)，嚴(yán)重威脅著電網(wǎng)的安全運(yùn)行，保證絕緣子的工作狀態(tài)對電網(wǎng)的運(yùn)行具有重要作用[3]。

目前相關(guān)領(lǐng)域針對絕緣子缺陷檢測進(jìn)行了研究，并取得了一定的研究成果。文獻(xiàn)[4]提出了基于無人機(jī)電力巡檢技術(shù)的絕緣子缺陷檢測方法，先處理巡檢得到的缺陷圖像，通過轉(zhuǎn)換缺陷圖像的顏色空間，避免光照強(qiáng)度對絕緣子缺陷圖像產(chǎn)生影響，根據(jù)最大類間方差原理，對絕緣子缺陷圖像閾值進(jìn)行分割，通過判斷缺陷圖像的像素個(gè)數(shù)，準(zhǔn)確定位絕緣子缺陷位置處的坐標(biāo)，經(jīng)過測試發(fā)現(xiàn)，該方法可以準(zhǔn)確檢測到絕緣子缺陷，但識別精度較低。文獻(xiàn)[5]提出了基于航拍影像的輸電線路絕緣子缺陷識別，通過無人機(jī)搭載高分相機(jī)采集輸電線路信息，對采集到的影像進(jìn)行檢測，減少了高壓線路檢查作業(yè)時(shí)存在危險(xiǎn)，仿真結(jié)果發(fā)現(xiàn)該方法在絕緣子缺陷識別中具有較高的精準(zhǔn)度，提高了輸電線路的巡檢水平，但該方法的識別精度還需要改進(jìn)。

在計(jì)算機(jī)視覺與電子信號處理領(lǐng)域中，深度學(xué)習(xí)得到了廣泛的應(yīng)用，與其他學(xué)習(xí)方法相比，深度學(xué)習(xí)包含多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過在不同層級提取出抽象特征，提高其學(xué)習(xí)能力，采用深度學(xué)習(xí)處理絕緣子缺陷圖像，可以有效提升電力系統(tǒng)巡檢的智能化程度。基于以上研究，本文將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用到了配電線路絕緣子缺陷識別中，從而提高配電線路的巡檢水平。

1 配電線路瓷絕緣子缺陷識別方法設(shè)計(jì)

1.1 檢測配電線電子信號的路瓷絕緣子缺陷

在配電線路中，通常采用電流-電壓法測試瓷絕緣子的可靠性，測試原理如圖1所示。

圖1 瓷絕緣子可靠性測試原理

圖1中，Ri為電源等效電阻，R+jX為等效絕緣體阻抗，En為測試電源電壓為，R0為采樣電阻。被檢測的配電線路瓷絕緣子連接在E和L中間，G在測試中的作用是屏蔽外界干擾信號。

利用兆歐表測試配電線路電源電壓[6]，實(shí)際上就是E和G之間的電壓值UEG，配電線路的電壓誤差就是UEG與En之間的差值，可以利用式(1)計(jì)算得到：

(1)

配電線路在運(yùn)行時(shí)，電壓誤差通?？刂圃凇?%～10%[7]，配電線路的電源負(fù)載特性參照式(1)的計(jì)算，得到誤差范圍為

(2)

式中：ΔUEG為配電線路電源的負(fù)載電壓。

在測量配電線路瓷絕緣子的極化系數(shù)時(shí)，對電源10 min以內(nèi)的穩(wěn)定性提出以下約束：

(3)

引入測試電壓波紋系數(shù)[8]，衡量配電線路的測試電源，那么電源電壓中的波紋含量計(jì)算公式為

(4)

式中：ΔUr為配電線路在電壓波動分量上的峰值。根據(jù)式(4)的計(jì)算，配電線路測試電壓的波紋會影響電流的穩(wěn)定性和瓷絕緣子的正常極化，嚴(yán)重時(shí)還會對采樣電阻R0的電壓測量準(zhǔn)確性造成影響[9]，如果想要增加配電線路電源電壓的測量誤差，配電線路的測試電壓波紋系數(shù)需要滿足以下條件：

(5)

在測試配電線路瓷絕緣子的可靠性時(shí)，將電源充電的等效電阻設(shè)為Rs，那么配電線路的電容充電時(shí)間常數(shù)可以表示為

γ=Rs·C

(6)

式中：C為配電線路中分布電容的大小。

配電線路瓷絕緣子缺陷在檢測時(shí)，配電線路E和L之間短路的電流可以表示為

(7)

式中：Id的值越大，說明檢測結(jié)果越好。根據(jù)以上計(jì)算過程，檢測出配電線路的瓷絕緣子缺陷。

1.2 基于深度學(xué)習(xí)定位檢索瓷絕緣子缺陷圖像特征

采用深度學(xué)習(xí)定位檢索配電線路瓷絕緣子的缺陷特征，根據(jù)配電線路瓷絕緣子表面的缺陷區(qū)域分布規(guī)律，確定檢索區(qū)域的數(shù)量。

將配電線路瓷絕緣子缺陷的初始化分類數(shù)量定義為c=2，計(jì)算了瓷絕緣子缺陷圖像的深度學(xué)習(xí)中心和隸屬度函數(shù)，公式為

(8)

式中：vi為瓷絕緣子缺陷圖像中第i類缺陷特征的學(xué)習(xí)中心；xk為瓷絕緣子缺陷樣本數(shù)量；m為深度學(xué)習(xí)因子；k為瓷絕緣子缺陷圖像的像素；uik為瓷絕緣子缺陷圖像的像素隸屬度，計(jì)算公式為

(9)

判斷第二次計(jì)算得到的隸屬度函數(shù)是否接近第一次迭代的數(shù)值，如果不接近，就需要利用公式(8)和公式(9)再計(jì)算一次深度學(xué)習(xí)中心和隸屬度函數(shù)[11]。

根據(jù)以上計(jì)算結(jié)果，確定了深度學(xué)習(xí)特征的最佳數(shù)量，表達(dá)式為

(10)

式中：vj為瓷絕緣子缺陷圖像中第i類特征的學(xué)習(xí)中心；c′為瓷絕緣子缺陷分類的有效函數(shù)值。

利用深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)瓷絕緣子缺陷的隸屬度函數(shù)值[12]，將瓷絕緣子缺陷圖像的像素k歸為i?類，那么配電線路瓷絕緣子缺陷特征的定位檢索結(jié)果為

i?=argmax(uik),i?∈[1,c]

(11)

根據(jù)式(11)的計(jì)算結(jié)果，對配電線路瓷絕緣子缺陷特征進(jìn)行了定位檢索。

1.3 識別配電線路瓷絕緣子缺陷

根據(jù)配電線路瓷絕緣子缺陷的定位檢索結(jié)果，先對瓷絕緣子缺陷圖像進(jìn)行二值化處理，識別出瓷絕緣子缺陷。

假設(shè)配電線路瓷絕緣子缺陷圖像為I，表示為

I=D+B+N

(12)

式中：D為瓷絕緣子缺陷目標(biāo)；B為瓷絕緣子缺陷圖像的背景；N為圖像噪聲。

對于瓷絕緣子缺陷目標(biāo)D而言，如果存在一個(gè)完備的瓷絕緣子缺陷字典庫ΦD∈Rl×lD，求解得到瓷絕緣子缺陷圖像的二值解[13]，表示為

(13)

式中：α為瓷絕緣子缺陷圖像的稀疏性。

按照以上處理過程，通過變換瓷絕緣子缺陷圖像，得到瓷絕緣子缺陷圖像的二值化處理結(jié)果，即

(14)

式中：λ為權(quán)重變量；αD為缺陷圖像的合成系數(shù)；αb為分解系數(shù)。

對于深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的卷積層，對瓷絕緣子缺陷圖像的二值化處理結(jié)果進(jìn)行卷積運(yùn)算，利用激勵函數(shù)獲取瓷絕緣子缺陷的特征圖，推算過程描述為

y=f(wx+b)

(15)

式中：w為深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重；b為偏置值；f為學(xué)習(xí)系數(shù)。

由于配電線路缺陷圖像的樣本個(gè)數(shù)比較少，缺陷圖像的維度也比較低[14]，為了防止深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練時(shí)出現(xiàn)過擬合的現(xiàn)象，定義了如公式(16)所示的激勵函數(shù)，即

f(x)=max(0,x)

(16)

激勵函數(shù)在訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，不僅可以簡化計(jì)算過程，還可以加快網(wǎng)絡(luò)的收斂速度。

在深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的全連接層，可以將卷積層輸出的瓷絕緣子缺陷圖像轉(zhuǎn)換成一維矢量，識別出配電線路的缺陷。

深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)需要定義一個(gè)代價(jià)函數(shù)，用來度量網(wǎng)絡(luò)輸出的期望值和真實(shí)值的誤差，把代價(jià)函數(shù)定義為

(17)

式中：C為深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的代價(jià)函數(shù)；x為網(wǎng)絡(luò)的輸入值；y為網(wǎng)絡(luò)的輸出值；a為期望值；n為瓷絕緣子缺陷圖像的樣本數(shù)量。

為了計(jì)算出深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)中代價(jià)函數(shù)的最小值，需要計(jì)算w和b的梯度值，計(jì)算公式為

(18)

(19)

通過式(18)和式(19)的計(jì)算，w和b的梯度值與偏置差之間存在一定聯(lián)系[15]，訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)就是為了求解得到符合最小C對應(yīng)的w和b，從而識別出配電線路瓷絕緣子缺陷。

2 實(shí)驗(yàn)分析

為了驗(yàn)證基于深度學(xué)習(xí)的配電線路瓷絕緣子缺陷識別方法的有效性，在輸入圖像之前，需要先對絕緣子圖像進(jìn)行預(yù)處理，從而適應(yīng)深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的輸入。將原始絕緣子圖像的高度和寬度限制在224以內(nèi)，高度和寬度的比例不變，得到224×224的絕緣子輸入圖像，絕緣子圖像的預(yù)處理變化如圖2所示。

圖2 絕緣子圖像的預(yù)處理變化

在配電線路瓷絕緣子圖像中，有2 500張正常圖像和400張缺陷圖像，隨機(jī)挑選出500張正常圖像和80張缺陷圖像作為測試集，其余絕緣子圖像作為訓(xùn)練集。

2.1 設(shè)置實(shí)驗(yàn)參數(shù)

基于圖像預(yù)處理結(jié)果，設(shè)置實(shí)驗(yàn)參數(shù)如表1所示。

表1 實(shí)驗(yàn)參數(shù)

2.2 結(jié)果與分析

利用預(yù)處理之后的500張正常圖像和80張缺陷圖像，在表1實(shí)驗(yàn)參數(shù)的支撐下，引入文獻(xiàn)[4]方法和文獻(xiàn)[5]方法進(jìn)行對比，分別對瓷絕緣子脫落、灼蝕和破損等缺陷進(jìn)行識別，測試了三種方法的Fβ指標(biāo)，用于衡量瓷絕緣子的識別精度，F(xiàn)β的計(jì)算公式如下：

(20)

式中：β為調(diào)節(jié)參數(shù)；P為識別到的缺陷樣本數(shù)量；R為總樣本數(shù)量。

三種方法識別瓷絕緣子脫落缺陷的Fβ指標(biāo)測試結(jié)果如圖3所示。

圖3 瓷絕緣子脫落缺陷的Fβ指標(biāo)測試結(jié)果

從圖3的結(jié)果可以看出，采用文獻(xiàn)[4]方法時(shí)，由于無人機(jī)巡檢的瓷絕緣子缺陷圖像不夠清晰，導(dǎo)致缺陷識別的Fβ指標(biāo)偏低；采用文獻(xiàn)[5]方法時(shí)，得到缺陷識別的Fβ指標(biāo)初始值只有5，但是隨著實(shí)驗(yàn)的進(jìn)行，文獻(xiàn)[5]方法訓(xùn)練效果越來越好，當(dāng)樣本數(shù)量達(dá)到80個(gè)時(shí)，缺陷識別的Fβ指標(biāo)達(dá)到最大值，為6.95；采用所提識別方法時(shí)，得到缺陷識別的Fβ指標(biāo)明顯高于其他兩種識別方法，而且隨著樣本數(shù)量的增加，缺陷識別的Fβ指標(biāo)越來越大，當(dāng)樣本數(shù)量達(dá)到80個(gè)時(shí)，缺陷識別的Fβ指標(biāo)達(dá)到了9，因此，說明所提識別方法對瓷絕緣子脫落缺陷的識別精度更高。

三種方法識別瓷絕緣子灼蝕缺陷的Fβ指標(biāo)測試結(jié)果如圖4所示。

圖4 瓷絕緣子灼蝕缺陷的Fβ指標(biāo)測試結(jié)果

從圖4的結(jié)果可以看出，三種識別方法對瓷絕緣子灼蝕缺陷識別的Fβ指標(biāo)比瓷絕緣子脫落缺陷低，采用所提識別方法識別30個(gè)灼蝕缺陷樣本時(shí)，得到缺陷識別的Fβ指標(biāo)仍然可以達(dá)到9，隨著樣本數(shù)量的增加，灼蝕缺陷識別的Fβ指標(biāo)開始逐漸下降，但是依舊可以將灼蝕缺陷識別的Fβ指標(biāo)控制在8以上，因此，說明所提識別方法的精度更高。

三種方法識別瓷絕緣子破損缺陷的Fβ指標(biāo)測試結(jié)果如圖5所示。

圖5 瓷絕緣子破損缺陷的Fβ指標(biāo)測試結(jié)果

從圖5的結(jié)果可以看出，所提識別方法對瓷絕緣子破損缺陷識別的Fβ指標(biāo)是最高的，采用所提識別方法時(shí)，瓷絕緣子破損缺陷的Fβ指標(biāo)始終高于8，當(dāng)樣本數(shù)量超過40個(gè)時(shí)，瓷絕緣子破損缺陷的Fβ指標(biāo)值處于穩(wěn)定變化的階段，說明所提識別方法在識別瓷絕緣子破損缺陷時(shí)，具有更高的精度。

3 結(jié) 語

針對絕緣子出現(xiàn)缺陷，引發(fā)配電線路發(fā)生故障的風(fēng)險(xiǎn)，提出了基于深度學(xué)習(xí)的配電線路瓷絕緣子缺陷識別方法研究，通過深度學(xué)習(xí)定位檢索瓷絕緣子缺陷圖像特征，實(shí)現(xiàn)配電線路瓷絕緣子缺陷識別，通過實(shí)驗(yàn)測試可知，該方法在識別瓷絕緣子脫落、灼蝕和破損等缺陷時(shí)，缺陷識別指標(biāo)均可達(dá)到9以上，具有更高識別精度。但是該研究還存在很多需要改進(jìn)的地方，在今后的研究中，希望可以應(yīng)用極限學(xué)習(xí)機(jī)改進(jìn)深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)一步提高瓷絕緣子缺陷識別精度。