超—特高壓長(zhǎng)串瓷絕緣子溫度分布曲線拼接方法

周學(xué)明，尹駿剛，胡丹暉，王森林，張睿清，朱廣飛，姚建剛

(1．國(guó)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(zhǎng)沙 410082；3．湖大華龍電氣與信息技術(shù)有限公司，湖南 長(zhǎng)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(zhǎng)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(pán)形懸式瓷絕緣子長(zhǎng)期運(yùn)行時(shí)受機(jī)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(duì)輸變電骨干網(wǎng)絡(luò)安全穩(wěn)定運(yùn)行構(gòu)成嚴(yán)重威脅。因此，如何更加安全有效地對(duì)運(yùn)行中的長(zhǎng)串絕緣子進(jìn)行劣化檢測(cè)成為電力部門亟待解決的問(wèn)題。目前，國(guó)內(nèi)外瓷絕緣子零值檢測(cè)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(cè)法、超聲波檢測(cè)法等[1-4]，但上述方法因安全風(fēng)險(xiǎn)、勞動(dòng)強(qiáng)度、檢測(cè)適用性、準(zhǔn)確度、效率及成本等原因，在實(shí)際運(yùn)維過(guò)程中受到了較大的限制。

紅外熱像法是基于溫度在絕對(duì)零度以上物體的表面熱輻射進(jìn)行成像檢測(cè)，具有不停電、不受電場(chǎng)干擾等優(yōu)點(diǎn)。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(lái)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(jī)理和熱像特征；文獻(xiàn)[6]針對(duì)濕污絕緣子，引入表面電阻率、濕潤(rùn)強(qiáng)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(yùn)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(cè)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(cè)溫誤差等。在實(shí)際運(yùn)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(lái)在運(yùn)維檢修工作中逐步得到了應(yīng)用。

對(duì)于35～220 kV電壓等級(jí)的盤(pán)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?。虎苌蓽囟确植记€；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(jí)在220 kV及以下時(shí)，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(guò)長(zhǎng)，現(xiàn)有工業(yè)熱像儀的視場(chǎng)角與分辨率有限，通常無(wú)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(duì)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(duì)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(zhǎng)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(guò)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(lái)偵測(cè)與描述影像局部性特征，在空間尺度中尋找極值點(diǎn)，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(diǎn)，導(dǎo)致特征點(diǎn)檢測(cè)時(shí)，可能出現(xiàn)較多偽特征點(diǎn)，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(diǎn)，結(jié)合KLT實(shí)時(shí)跟蹤匹配，利用RANSAC算法消誤，再采用像素級(jí)融合實(shí)現(xiàn)無(wú)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(duì)無(wú)人機(jī)載紅外鏡頭視場(chǎng)角小的問(wèn)題，基于SIFT算法對(duì)場(chǎng)景差異較大的待拼接紅外圖像無(wú)縫拼接，但要求待拼接紅外圖像重疊視場(chǎng)不小于單幅紅外圖像視場(chǎng)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(diǎn)檢測(cè)、確定關(guān)鍵點(diǎn)主方向、生成特征描述、特征點(diǎn)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小；?為卷積運(yùn)算。

2)局部極值點(diǎn)檢測(cè)。

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(gè)極值點(diǎn)與同層相鄰點(diǎn)和相鄰層的全部相鄰點(diǎn)進(jìn)行比較，滿足大于(小于)26個(gè)像元在I和D中都是極值點(diǎn)的條件下可確定該點(diǎn)為穩(wěn)定特征點(diǎn)。

3)確定關(guān)鍵點(diǎn)主方向。

一是擴(kuò)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(chǎng)地和時(shí)間的局限，拉近了生產(chǎn)方和消費(fèi)方的距離，幫助農(nóng)產(chǎn)品市場(chǎng)營(yíng)銷主體更好地認(rèn)識(shí)市場(chǎng)需求、市場(chǎng)價(jià)格趨向以及競(jìng)爭(zhēng)者的信息，推動(dòng)了市場(chǎng)營(yíng)銷向精細(xì)化、專業(yè)化、個(gè)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(diǎn)的梯度模與梯度方向；L為特征點(diǎn)尺度空間值。

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

5)特征點(diǎn)匹配。得到2張紅外圖譜的特征描述符向量后，對(duì)2張圖特征描述符進(jìn)行擬合，可導(dǎo)出相對(duì)參考圖譜的空間變換矩陣；對(duì)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(duì)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(wú)法找到正確的配準(zhǔn)位置，導(dǎo)致特征點(diǎn)連線混亂。經(jīng)計(jì)算，待拼接圖譜的空間變換矩陣近奇異，無(wú)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(jiàn)圖3。

圖2 圖像拼接特征點(diǎn)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(duì)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(zhǎng)串絕緣子局部特征的部分串溫度分布曲線，再對(duì)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(zhǎng)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(guò)程中，圖像對(duì)焦于畫(huà)面中央。因?yàn)闊嵯駜x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(huì)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(shí)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(guò)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(jiàn)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(shí)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(duì)重疊區(qū)溫度曲線進(jìn)行加權(quán)運(yùn)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(shí)，η取值可取0.98。

重疊區(qū)的溫度曲線融合后還需計(jì)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(shí)現(xiàn)對(duì)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(guò)重疊區(qū)最近點(diǎn)的偏移可以算出，計(jì)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(shí)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(shí)，可化簡(jiǎn)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(zhǎng)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(diǎn)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(jiàn)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(bào)。

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

中點(diǎn)拼接即尋找絕緣子鐵帽溫度分布曲線重疊區(qū)的中點(diǎn)為分界位置，分別舍棄越過(guò)中點(diǎn)的絕緣子鐵帽溫度值。中點(diǎn)拼接效果如圖8所示，可以看出中點(diǎn)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(diǎn)拼接實(shí)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(duì)比驗(yàn)證

為驗(yàn)證拼接方法的準(zhǔn)確性，本文采用500 kV瓷絕緣子串現(xiàn)場(chǎng)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(duì)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(shì)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(duì)比Figure 11 Comparison of temperature curves of 500 kV porcelain insulator string by 3 splicing methods

為了對(duì)拼接效果進(jìn)行量化對(duì)比，可使用相關(guān)系數(shù)法來(lái)檢驗(yàn)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(shí)測(cè)全串溫度曲線殘差的平方和；Yi為驗(yàn)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(diǎn)拼接的相關(guān)系數(shù)基本達(dá)到或超過(guò)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(qiáng)相關(guān)性。另外，在3種方法計(jì)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(píng)價(jià)結(jié)果一致。

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

4 結(jié)語(yǔ)

針對(duì)超—特高壓長(zhǎng)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(shí)問(wèn)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(shí)驗(yàn)驗(yàn)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(dòng)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(duì)曲線的舍入、中點(diǎn)拼接方法具有顯著優(yōu)勢(shì)。

1)僅需獲取長(zhǎng)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(wèn)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(wèn)題；相關(guān)系數(shù)以及殘差平方和評(píng)價(jià)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(shí)測(cè)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(zhǎng)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。