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        基于計(jì)算機(jī)視覺的電網(wǎng)輸變配環(huán)節(jié)配電線路巡檢系統(tǒng)

        2023-08-27 09:02:52潘德泰李貴亮何啟遠(yuǎn)祁鳴露陳其超吳川彬
        電子設(shè)計(jì)工程 2023年17期
        關(guān)鍵詞:計(jì)算機(jī)故障系統(tǒng)

        潘德泰,李貴亮,何啟遠(yuǎn),祁鳴露,陳其超,吳川彬

        (1.海南電網(wǎng)有限責(zé)任公司信息通信分公司,海南 海口 570000;2.海南電網(wǎng)有限責(zé)任公司,海南海口 571000)

        當(dāng)前,我國(guó)電力系統(tǒng)中的配電線路數(shù)據(jù)量巨大且不完整。為了保證配電網(wǎng)絡(luò)的正常運(yùn)轉(zhuǎn),配電網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)營(yíng)人員必須每月對(duì)配電網(wǎng)絡(luò)設(shè)備進(jìn)行定期的檢修和保養(yǎng)。人工巡檢統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確且效率較低,因此需要對(duì)巡檢方法進(jìn)行了深入的研究。文獻(xiàn)[1]提出了基于改進(jìn)雙流法的巡檢方法,構(gòu)建了巡檢行為數(shù)據(jù)集,提取數(shù)據(jù)集的空間流和時(shí)間流特征,通過(guò)對(duì)特征加權(quán)融合,獲取巡檢結(jié)果;文獻(xiàn)[2]提出考慮時(shí)變故障率的巡檢策略,以效益函數(shù)為綜合指標(biāo),構(gòu)建巡檢策略模型。結(jié)合蒙特卡羅仿真方法獲取巡檢結(jié)果。然而,上述方法是針對(duì)某一項(xiàng)內(nèi)容監(jiān)測(cè)的,很難在復(fù)雜背景下進(jìn)行精準(zhǔn)巡檢,導(dǎo)致電力系統(tǒng)誤報(bào)率較高。為此,提出了基于計(jì)算機(jī)視覺的電網(wǎng)輸變配環(huán)節(jié)配電線路巡檢系統(tǒng)。

        1 系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

        該系統(tǒng)的主要功能是通過(guò)無(wú)人機(jī)獲取配電線路的圖像數(shù)據(jù),然后通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)來(lái)分析電網(wǎng)輸變配環(huán)節(jié)的運(yùn)行狀態(tài),判斷是否存在異常,并將其上報(bào)給相關(guān)工作人員[3]?;谟?jì)算機(jī)視覺的電網(wǎng)輸變配環(huán)節(jié)配電線路巡檢系統(tǒng),硬件結(jié)構(gòu)如圖1 所示。

        圖1 系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)

        由圖1 可知,該結(jié)構(gòu)具有良好的人機(jī)交互能力,是一個(gè)良好的可視和開放平臺(tái),為大系統(tǒng)的集成提供了良好環(huán)境。

        1.1 圖像處理模塊

        電網(wǎng)輸變配環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)采集與處理是整個(gè)監(jiān)控系統(tǒng)的核心,該系統(tǒng)主要負(fù)責(zé)配電網(wǎng)巡檢線路、電器信息的采集,并利用無(wú)線網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)傳送[4]。圖像處理模塊包括兩大部分:數(shù)據(jù)采集與處理。數(shù)據(jù)采集部分主要負(fù)責(zé)系統(tǒng)的視頻圖像、環(huán)境溫度、濕度、雨量、pH 值、腐蝕性氣體等多種信息的采集;數(shù)據(jù)處理部分主要負(fù)責(zé)將采集的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為圖像形式[5-7]。每個(gè)感應(yīng)器將采集到的信息發(fā)送到一個(gè)數(shù)據(jù)集中器,然后由一個(gè)數(shù)據(jù)集中器將其統(tǒng)一傳輸?shù)椒?wù)器上。傳感器與數(shù)據(jù)集中器通過(guò)無(wú)線頻率通信傳輸數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)集中器訪問并通過(guò)交換機(jī)傳輸?shù)椒?wù)器[8]。

        1.2 人機(jī)交互模塊

        人機(jī)交互模塊是由系統(tǒng)向工作人員提供的外部接口,工作人員可以遠(yuǎn)程預(yù)覽圖像,實(shí)時(shí)查看配線線路運(yùn)行情況,相當(dāng)于工作人員在資料庫(kù)中通過(guò)人機(jī)交互模塊間接配置數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)[9-10]。人機(jī)交互結(jié)構(gòu),如圖2 所示。

        圖2 人機(jī)交互結(jié)構(gòu)

        由圖2 可知,人機(jī)交互采用了雙口RAM 和2 個(gè)CPU 結(jié)構(gòu),在保證人機(jī)交互實(shí)時(shí)性的基礎(chǔ)上,大大增強(qiáng)人機(jī)交互的可擴(kuò)展性。人機(jī)交互采用的液晶屏TFT-LCD 具有多根數(shù)據(jù)線,與處理器數(shù)據(jù)總線連接,具有高解析度,能夠滿足人機(jī)交互顯示需求。

        1.3 交換機(jī)

        交換機(jī)可以在子網(wǎng)中為更多的計(jì)算機(jī)提供連接端口,交換機(jī)在數(shù)據(jù)幀中創(chuàng)建相應(yīng)于交換端口的地址,寫入MAC 地址。比較目標(biāo)MAC 地址和建立的MAC地址表來(lái)確定發(fā)送端口[11]。如果數(shù)據(jù)幀中的MAC 地址不在MAC 地址表中,則會(huì)被發(fā)送到各個(gè)端口。

        2 系統(tǒng)軟件部分設(shè)計(jì)

        將計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)引入到電網(wǎng)輸變配環(huán)節(jié)配電線路巡檢過(guò)程中,用于檢測(cè)配電線路故障情況,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)配電線路的故障識(shí)別。計(jì)算機(jī)視覺注意機(jī)制模型,如圖3 所示。

        圖3 計(jì)算機(jī)視覺注意機(jī)制模型

        由圖3 可知,根據(jù)構(gòu)建的計(jì)算機(jī)視覺注意機(jī)制模型,通過(guò)配電線路邊緣提取、圖像灰度化處理和邊緣梯度擬合,獲取巡檢結(jié)果。

        2.1 配電線路邊緣提取

        霍夫變換是一種有效的檢測(cè)圖像幾何形狀的方法,霍夫變換的基本原理是在初始空間中,利用直線與點(diǎn)的對(duì)偶關(guān)系,將曲線在參數(shù)空間中轉(zhuǎn)化為一個(gè)點(diǎn)[12-13]。如圖4 所示為點(diǎn)和線之間的對(duì)偶性。

        圖4 點(diǎn)和線之間的對(duì)偶性

        由圖4 可知,該圖的左、右是點(diǎn)和直線的對(duì)偶,左邊的兩個(gè)點(diǎn)P1、P2等效于右邊的L1、L2,其中P0為L(zhǎng)1和L2的交點(diǎn)。把初始空間的一個(gè)點(diǎn)轉(zhuǎn)化成右邊坐標(biāo)系統(tǒng)之中,之后兩條線的交點(diǎn)為檢測(cè)的直線,即為提取的邊緣線。

        2.2 圖像灰度化處理

        為了準(zhǔn)確地識(shí)別配電線路,必須盡可能突出配電線路目標(biāo),對(duì)圖像進(jìn)行灰度處理。

        采集到的航拍圖像是RGB 彩色空間圖像,RGB數(shù)值在0~255 之間。所謂的“灰度”,就是把RGB 的圖像轉(zhuǎn)化為黑白圖像。由于所獲得的圖像是8 位灰度圖,與單純的黑白影像有很大區(qū)別,其灰度數(shù)有256 個(gè)等級(jí)[15]。因此,灰度值也表示為亮度值:0 最暗,255 最亮。采用加權(quán)方法將原圖中像素值轉(zhuǎn)換為灰度空間灰度參數(shù),公式為:

        式中,α、β、γ分別表示紅、綠、藍(lán)三種色彩轉(zhuǎn)換成灰色的參數(shù)值;Ri,j、Gi,j、Bi,j分別表示原圖中坐標(biāo)的像素值。

        通過(guò)該函數(shù)可將航拍圖像從彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰色圖像,傳輸線在灰化后明顯地突出,可作為正確輸入數(shù)據(jù)被后續(xù)邊緣梯度擬合使用[16]。

        2.3 邊緣梯度擬合

        在一般圖像處理過(guò)程中,所得到的梯度與邊緣擬合梯度不同。梯度反映了圖像像素點(diǎn)的變化,可描述為:

        式中,g(x,y) 表示在(x,y) 位置上的像素點(diǎn)值。假設(shè)待處理圖像只包含0、1 像素,其中0 為背景,1 為線路邊緣,將像素點(diǎn)為1 的像素?cái)M合成一條直線,求取擬合后的斜率,即為所求的梯度。

        梯度幅值如下所示:

        擬合后的斜率,如下所示:

        以式(4)計(jì)算結(jié)果為故障判斷依據(jù),當(dāng)θ>1 時(shí),則說(shuō)明該區(qū)域?yàn)榘咨袼?,即該區(qū)域的巡檢結(jié)果為懸掛臟物故障;當(dāng)0 <θ≤1 時(shí),則說(shuō)明該區(qū)域?yàn)楹谏袼?,即該區(qū)域的巡檢結(jié)果為掉串故障。

        3 實(shí)驗(yàn)

        以某市電力局歷史數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)容為例,對(duì)基于計(jì)算機(jī)視覺的電網(wǎng)輸變配環(huán)節(jié)配電線路巡檢系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)和運(yùn)行進(jìn)行分析。

        3.1 配電線掉串故障識(shí)別

        掉串故障是因?yàn)榻^緣子串脫落后,配電線路不穩(wěn)定,使線路絕緣,造成了線路的永久性接地故障。

        從某市電力局歷史數(shù)據(jù)庫(kù)目錄為#A1-1 內(nèi)容中,提取了如圖5 所示的示例圖。

        圖5 掉串示例圖

        由圖5 可知,絕緣子串被雷擊后,鋼腳從鋼帽中分離出來(lái),使絕緣子掉串。

        3.2 配電線懸掛臟物故障識(shí)別

        懸掛臟物故障是因?yàn)楫愇飸覓煸诰€路外部,當(dāng)發(fā)生這種故障情況時(shí),導(dǎo)致異物附著在配電線路上。

        從某市電力局歷史數(shù)據(jù)庫(kù)目錄為#C3-5 內(nèi)容中,提取了如圖6 所示的示例圖。

        圖6 懸掛臟物示例圖

        由圖6 可知,配電線路上垃圾在風(fēng)的作用下懸掛在線路上。

        3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

        根據(jù)實(shí)際上述故障情況,分別使用基于改進(jìn)雙流法的巡檢方法、考慮時(shí)變故障率的巡檢策略和該文設(shè)計(jì)的基于計(jì)算機(jī)視覺的巡檢系統(tǒng),對(duì)比分析兩種故障巡檢結(jié)果。三種方法配電線掉串故障巡檢結(jié)果,如表1所示。

        表1 三種方法配電線掉串故障巡檢結(jié)果

        由表1 可知,使用基于改進(jìn)雙流法的巡檢方法,沒有檢查出全部掉串坐標(biāo),且掉串坐標(biāo)巡檢結(jié)果與實(shí)際數(shù)據(jù)均存在誤差;使用考慮時(shí)變故障率的巡檢策略,掉串坐標(biāo)巡檢結(jié)果與實(shí)際數(shù)據(jù)均存在誤差;使用基于計(jì)算機(jī)視覺的巡檢系統(tǒng),掉串坐標(biāo)巡檢結(jié)果與實(shí)際數(shù)據(jù)部分存在誤差。由此可知,使用基于計(jì)算機(jī)視覺的巡檢系統(tǒng)掉串巡檢結(jié)果與實(shí)際結(jié)果更接近。三種方法配電線懸掛臟物故障巡檢結(jié)果,如圖7 所示。

        圖7 三種方法巡檢懸掛臟物故障

        由圖7 可知,使用基于計(jì)算機(jī)視覺的巡檢系統(tǒng),獲取的圖像比其余兩種方法更清晰。由此可知,使用基于計(jì)算機(jī)視覺的巡檢系統(tǒng)懸掛臟物巡檢結(jié)果更理想。

        4 結(jié)束語(yǔ)

        基于計(jì)算機(jī)視覺的電網(wǎng)輸變配環(huán)節(jié)配電線路巡檢系統(tǒng),在對(duì)圖像進(jìn)行灰度化處理后,利用霍夫直線變換提取配電線路特征,利用該特征,判定配電線路故障情況,由此完成巡檢。在后續(xù)的識(shí)別過(guò)程中,需要對(duì)圖像進(jìn)一步地優(yōu)化,盡可能地將所識(shí)別的散線進(jìn)行拼接,使其與現(xiàn)實(shí)中的圖像更加吻合。

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