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        基于智能輔控的變電站無人巡檢技術(shù)研究及應(yīng)用

        2023-09-11 01:07:48港麗城建有限公司劉志源
        電力設(shè)備管理 2023年15期
        關(guān)鍵詞:控系統(tǒng)亮度變電站

        港麗城建有限公司 劉志源

        1 引言

        變電站作為電力系統(tǒng)的重要組成部分,其安全穩(wěn)定運行對電力系統(tǒng)的正常供電起著至關(guān)重要的作用。隨著自動化技術(shù)的發(fā)展,變電站自動化水平不斷提高,目前變電站的運行方式越來越復(fù)雜,同時變電站設(shè)備類型和種類越來越多,導(dǎo)致變電站運維人員數(shù)量不斷增加。而現(xiàn)有變電站運維人員主要是通過現(xiàn)場巡視的方式來發(fā)現(xiàn)缺陷并解決問題,存在巡視效率低、巡視缺陷種類單一、巡檢工作不規(guī)范等問題[1]。在發(fā)生設(shè)備故障時,運維人員只能通過人工進行故障判斷和處理。針對以上問題,本文提出了基于智能輔控的變電站無人巡檢技術(shù),通過在智能輔控終端上設(shè)置狀態(tài)檢測裝置以及采集裝置和報警裝置來實現(xiàn)對變電站設(shè)備狀態(tài)的實時監(jiān)測。

        2 變電站傳統(tǒng)巡檢技術(shù)弊端分析

        一是人力成本高,由于電力企業(yè)人力資源有限,變電站巡檢人員勞動強度大、工作環(huán)境惡劣、工作效率較低,為變電站管理和運行帶來很大壓力。二是人工巡檢過程中很容易發(fā)生安全事故,存在著一定的安全隱患。三是人工巡檢只能針對部分設(shè)備進行巡檢,不能對全部設(shè)備進行巡檢。四是人工巡檢只能進行巡檢記錄,缺乏對設(shè)備狀態(tài)的判斷能力,無法發(fā)現(xiàn)設(shè)備存在的故障。五是人工巡檢只能針對故障點進行查找和記錄,不能做到全面、系統(tǒng)和連續(xù)的檢查,對于一些突發(fā)性、偶發(fā)性問題不能及時發(fā)現(xiàn)。

        3 變電站無人巡檢技術(shù)應(yīng)用優(yōu)勢

        3.1 智能識別

        采用圖像識別技術(shù)對變電站設(shè)備進行智能識別,利用攝像頭采集的變電站設(shè)備圖像信息,對變電站設(shè)備進行智能識別,并通過設(shè)備圖像識別軟件在監(jiān)控大屏上顯示其狀態(tài)[2]。在變電站無人巡檢系統(tǒng)中,采用基于深度學(xué)習(xí)算法的智能圖像識別技術(shù),對變電站設(shè)備進行智能識別,對設(shè)備圖像進行分析和處理,能夠自動發(fā)現(xiàn)設(shè)備存在的缺陷和異常,并發(fā)出警報信息,從而有效提升變電站運行安全性。

        3.2 智能預(yù)警

        智能預(yù)警功能是系統(tǒng)的核心功能,包括環(huán)境監(jiān)測預(yù)警、設(shè)備故障預(yù)警、行為異常預(yù)警等功能。當變電站環(huán)境出現(xiàn)異常時,系統(tǒng)可以通過聲光報警等方式進行預(yù)警提醒,工作人員可以及時發(fā)現(xiàn)問題,避免故障擴大;當設(shè)備出現(xiàn)異常時,系統(tǒng)能夠?qū)崟r采集現(xiàn)場圖像信息,通過圖像識別技術(shù)進行智能判斷,自動識別出設(shè)備運行狀態(tài),并將異常信息及時發(fā)送到監(jiān)控中心進行報警提醒;當設(shè)備出現(xiàn)故障時,系統(tǒng)可以通過聲光報警等方式進行預(yù)警提醒。

        3.3 智能分析

        在智能分析方面,采用了先進的計算機視覺技術(shù),可以對變電站內(nèi)的各種設(shè)備進行無人值守、自主巡檢,自動識別并識別現(xiàn)場設(shè)備的異常情況,實現(xiàn)對設(shè)備的遠程監(jiān)測、自動診斷和報警。此外,在智能分析方面,可以通過智能視頻監(jiān)控技術(shù)進行實時監(jiān)控、智能分析,通過智能視頻分析技術(shù)實現(xiàn)對現(xiàn)場環(huán)境的監(jiān)測,能夠?qū)ψ冸娬緝?nèi)環(huán)境進行實時監(jiān)控與異常監(jiān)測,包括溫度、濕度、煙霧等環(huán)境信息和人員行為信息等。變電站無人巡檢系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)變電站設(shè)備的自動檢測和自動分析,從而幫助值班人員快速準確地找到設(shè)備故障原因和異常情況,避免了由于人為因素而造成的隱患和事故,保證變電站的安全運行。

        3.4 智能決策

        變電站無人巡檢系統(tǒng)通過對變電站設(shè)備運行狀態(tài)的分析,運用人工智能技術(shù),根據(jù)設(shè)備的歷史數(shù)據(jù),對設(shè)備故障進行智能診斷分析,通過智能決策系統(tǒng)自動制定巡檢計劃并實施,可在不影響正常生產(chǎn)的情況下,定期對變電站內(nèi)所有設(shè)備進行巡檢[3]。當設(shè)備運行出現(xiàn)異常時,系統(tǒng)自動報警并發(fā)送告警信息到指定人員手機上。同時后臺通過智能決策系統(tǒng)對告警信息進行智能分析判斷,并根據(jù)巡檢計劃安排將相關(guān)缺陷或故障通知相關(guān)人員處理。當故障或缺陷無法處理時,系統(tǒng)自動通過智能決策系統(tǒng)生成異常或故障報表,通知相關(guān)人員處理。對于異?;蚬收习l(fā)生的原因進行分析并制定相應(yīng)的預(yù)防措施。

        4 變電站無人巡檢智能輔控系統(tǒng)構(gòu)架

        為解決傳統(tǒng)人工巡檢技術(shù)我國存在的各類問題,本文提出一種新型變電站智能輔控系統(tǒng)架構(gòu),如圖1所示。該系統(tǒng)以智能控制平臺為核心,實現(xiàn)對各輔控子系統(tǒng)信息的統(tǒng)一采集與控制,同時還能夠?qū)崿F(xiàn)對各輔控子系統(tǒng)間的聯(lián)動、告警信息上送控制,保證變電站設(shè)備巡檢及運行環(huán)境處在一體化監(jiān)控之中。

        圖1 智能輔控系統(tǒng)架構(gòu)

        該智能輔控系統(tǒng)主要包含設(shè)備層、驅(qū)動層、服務(wù)層以及表面層。

        設(shè)備層主要由各類傳感器、設(shè)備子系統(tǒng)構(gòu)成。整個輔控系統(tǒng)連接的智能設(shè)備及子系統(tǒng)種類繁多,數(shù)量龐大,包含遙視系統(tǒng)、消防系統(tǒng)、SF6監(jiān)控系統(tǒng)、環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)、燈光控制系統(tǒng)以及空調(diào)控制系統(tǒng)等。各電氣設(shè)備均采用不同連接方式和通信規(guī)約。

        為有效解決各個系統(tǒng)獨立運行問題,保證不同設(shè)備能夠?qū)崿F(xiàn)互聯(lián)操作,系統(tǒng)還專門設(shè)計了一套設(shè)備驅(qū)動連接方案,即驅(qū)動層。驅(qū)動層主要由若干設(shè)備驅(qū)動進程構(gòu)成,每一套驅(qū)動進程通過拷貝方式獨立連接不同設(shè)備。

        服務(wù)層是該輔控系統(tǒng)的核心組件,主要負責(zé)一切設(shè)備當前信息及變化趨勢管理及定時事務(wù)和告警聯(lián)動事務(wù)執(zhí)行工作。系統(tǒng)運行時,上位機發(fā)出交互請求,并將執(zhí)行結(jié)果反饋至數(shù)據(jù)庫及配置工作站,實現(xiàn)系統(tǒng)功能與接口信息實時傳遞至目標。

        表面層主要由安裝于工作站的各種軟件構(gòu)成,相關(guān)設(shè)備及各類子系統(tǒng)信息由人機界面呈現(xiàn)。當人機界面接收到控制操作指令后,智能控制平臺隨即進行數(shù)據(jù)分析處理,并將處理結(jié)果展示在人機交互界面上,展示形式可以是趨勢化數(shù)據(jù)分析圖或監(jiān)控圖表。

        5 基于智能輔控的變電站無人巡檢技術(shù)

        從智能輔控系統(tǒng)架構(gòu)來看,輔控設(shè)施與主設(shè)備運行信息通過智能控制平臺進行關(guān)聯(lián),從而對設(shè)備故障點進行視頻定位,并通過應(yīng)用事件關(guān)聯(lián)、圖像處理技術(shù)獲取設(shè)備實際故障位置及運行狀態(tài)信息,從而實現(xiàn)變電站設(shè)備無人巡檢?;谥悄茌o控的變電站無人巡檢流程如圖2所示。

        圖2 基于智能輔控的變電站無人巡檢流程

        首先,在系統(tǒng)中進行巡檢周期、主要巡檢設(shè)備、巡檢歷史查詢等功能設(shè)備,然后進行巡檢數(shù)據(jù)采集,采集對象為各輔控子系統(tǒng)數(shù)據(jù)及相關(guān)視頻數(shù)據(jù)[4]。數(shù)據(jù)采集完成后,經(jīng)圖像處理設(shè)備進行識別分析,并將識別結(jié)果與SCADA 數(shù)據(jù)比對,當發(fā)現(xiàn)異常時,第一時間聯(lián)動故障點視頻,并將巡檢結(jié)果推送給運維人員。

        由圖2可知,實現(xiàn)變電站智能巡檢的關(guān)鍵在于準確讀取設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)信息。一般地,溫濕度數(shù)據(jù)信息通過傳感器檢測獲得,設(shè)備位置、運行狀態(tài)等數(shù)據(jù)信息則依靠視頻流獲取。視頻流獲取方式較多,其中,最典型獲取方式為特定設(shè)備供應(yīng)商的SDK、ONVIF 協(xié)議、GB28181協(xié)議等。因特定設(shè)備供應(yīng)商SDK 具備一定的局限性,而前端攝像機均具備支持ONVIF 協(xié)議功能,因此,本系統(tǒng)采用ONVIF 接入方式,使系統(tǒng)兼容性得到保證。

        5.1 基于顏色差異的狀態(tài)識別

        系統(tǒng)在獲取視頻信息后,通過對圖像進行特殊化處理,從而使設(shè)備運行狀態(tài)信息得到完美呈現(xiàn)。由于系統(tǒng)指示燈、斷路器位置均具有明顯的顏色差異,因此,系統(tǒng)可結(jié)合此特征進行基于顏色差異的狀態(tài)識別[5]。在系統(tǒng)應(yīng)用實踐中,可針對視頻畫面進行區(qū)域標定,同時通過關(guān)聯(lián)特殊設(shè)備狀態(tài)或相關(guān)屬性,從而達到降低分析時的資源消耗之目的。以10kV 開關(guān)實際指示為例,利用矩形工具選擇待識別區(qū)域,并標明設(shè)備在不同狀態(tài)下的顏色特征,從而利用顏色差異分析模型進行顏色參數(shù)讀取與分析,以全面掌握設(shè)備實際運行狀態(tài)。

        5.2 基于色彩亮度的狀態(tài)識別

        目標檢測是指檢測出圖像中的一類或一類以上的點,是后續(xù)進行目標識別和跟蹤的基礎(chǔ),也是整個計算機視覺系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)之一。目標檢測有兩種方式,一種是基于形狀、顏色和紋理等特征,另一種是基于像素模式。在本文中主要研究基于顏色和亮度的目標檢測方法。亮度和顏色特征在實際應(yīng)用中,目標檢測和跟蹤技術(shù)可以通過顏色和亮度特征來實現(xiàn)。如通過顏色特征可以確定目標的位置,進而定位目標;利用亮度特征可以確定目標的類型,進而確定目標。在試驗中,采用了RGB 空間的HSV 顏色空間來提取圖像中的目標區(qū)域。利用HSV 顏色空間下的H 分量與S 分量進行疊加來得到亮度信息。在本文利用RGB 空間中的H 分量、S分量和飽和度(saturation)來描述圖像中的目標區(qū)域,從而得到清晰、完整且具有區(qū)分度的目標區(qū)域。通過對圖像進行處理可以得到:在試驗中,通過HSV 顏色空間可以較好地將彩色圖像和灰度圖像進行區(qū)分。

        對于10kV 開關(guān)柜面板指示燈的狀態(tài)識別,一般采用色彩亮度狀態(tài)識別法。在YUV 色彩空間中,Y(0~255)值表示色彩亮度,Y值越大,表明亮度越高。巡檢過程中,先根據(jù)此特性設(shè)定一個亮部、暗部的臨界值BV 和亮度占比閾值OT,系統(tǒng)通過BV 判定某像素是亮還是暗。在結(jié)束分辨后,對亮度進行計算,如果計算值達到閾值OT,則判定為開啟,反之則判定其關(guān)閉。在特定場景中,燈光的亮、暗存在一定的差異,但為增強判定結(jié)果準確性,可通過調(diào)節(jié)BV 和OT 方式實現(xiàn)。

        6 結(jié)語

        研究基于變電站傳統(tǒng)人工巡檢方式存在的輔控系統(tǒng)聯(lián)動不足、接口不統(tǒng)一等問題分析設(shè)計了一種新型智能輔控系統(tǒng)。該系統(tǒng)設(shè)計中,通過對不同設(shè)備統(tǒng)一接入的驅(qū)動程序、故障點視頻聯(lián)動優(yōu)化,實現(xiàn)了站內(nèi)設(shè)備溫濕度、紅外熱像、GIS 局放等信息的綜合監(jiān)測及相關(guān)故障視頻聯(lián)動,實現(xiàn)了設(shè)備故障的精準定位,實現(xiàn)了對變電站設(shè)備狀態(tài)的實時監(jiān)測,有效地提高了變電站運維人員的巡檢效率,降低了巡檢風(fēng)險。

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