基于圖像識別的高壓輸電線路故障檢測技術(shù)研究

摘要：高壓輸電線路在運行過程中常面臨線路斷裂、絕緣子損壞等多種故障，若未能及時發(fā)現(xiàn)并處理，將嚴(yán)重危及電力系統(tǒng)的穩(wěn)定和安全。文章基于圖像識別技術(shù)的基本原理，深入探究了其在高壓輸電線路故障檢測中的應(yīng)用，包括系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計、故障檢測算法實現(xiàn)及性能優(yōu)化策略。通過對比實驗與分析，驗證了所提出的故障檢測系統(tǒng)的有效性，為提升高壓輸電線路故障檢測的自動化程度和精確度提供了一種實用的解決方案。

關(guān)鍵詞：圖像識別；高壓輸電線；故障檢測

中圖分類號：TM755；TP391.41" " " "文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A" " " 文章編號：1674-0688（2024）07-0096-04

0 引言

在現(xiàn)代電力系統(tǒng)中，確保高壓輸電線路的穩(wěn)定性和安全性對于維持電網(wǎng)可靠供電至關(guān)重要。隨著電力需求的持續(xù)增長及輸電線路的不斷延伸，及時檢測與準(zhǔn)確識別高壓輸電線路故障成為保障電網(wǎng)安全運行、提升電力供應(yīng)可靠性的關(guān)鍵。周曉等［1］利用Hadoop框架開發(fā)了一種高壓輸電線路合閘故障診斷新方法，該方法能高效處理大規(guī)模數(shù)據(jù)，提高了故障診斷的效率和準(zhǔn)確性。廖思源［2］研究500 kV超高壓輸電線路的故障診斷與防范策略，提出了一套涵蓋故障預(yù)警、快速定位及即時處理措施的綜合防范體系，顯著增強(qiáng)了超高壓輸電線路的運行安全性。麥成瀚［3］探究了基于圖像分析技術(shù)的高壓輸電線路故障檢測技術(shù)，通過分析線路圖像數(shù)據(jù)，實現(xiàn)了對故障點的快速識別與定位，為輸電線路的實時監(jiān)測和維護(hù)提供了有力的技術(shù)支持。

圖像識別技術(shù)是一項前沿科技，深度學(xué)習(xí)特別是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的應(yīng)用，為故障實時自動檢測提供了解決方案。該技術(shù)能提高故障檢測的準(zhǔn)確性和效率，并且大幅減少因故障處理不當(dāng)造成的經(jīng)濟(jì)損失和潛在安全風(fēng)險。本文構(gòu)建和優(yōu)化了基于圖像識別的故障檢測系統(tǒng)，探索了深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在此領(lǐng)域的應(yīng)用，并通過實驗分析驗證了系統(tǒng)的有效性。研究的創(chuàng)新點在于利用先進(jìn)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)和優(yōu)化算法，提高了模型的泛化能力和實際應(yīng)用的可行性。本研究旨在開發(fā)一種可靠的技術(shù)平臺，通過精確快速的故障檢測，保障電網(wǎng)穩(wěn)定運行，為電力系統(tǒng)的安全管理提供強(qiáng)有力的技術(shù)支持。

1 圖像識別技術(shù)的原理

圖像識別技術(shù)是計算機(jī)視覺領(lǐng)域的核心技術(shù)，其依托深度學(xué)習(xí)算法特別是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，已成為高壓輸電線路故障檢測技術(shù)研究中不可或缺的工具。該技術(shù)通過分析輸電線路的圖像數(shù)據(jù)，能自動識別并定位線路中的潛在故障，如絕緣子損壞、線路異物懸掛等，特別在麋鹿活動區(qū)域，會存在麋鹿影響線路安全的情況。圖像識別過程中，需要對輸入的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括圖像的灰度化、二值化、去噪和邊緣檢測等步驟，以減少后續(xù)處理的計算負(fù)擔(dān)并提高識別精度。隨后，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取預(yù)處理后的圖像特征，其中卷積層通過多個卷積核自動學(xué)習(xí)圖像的特征表示，池化層則負(fù)責(zé)降低特征的空間維度，從而減少參數(shù)數(shù)量和降低計算復(fù)雜程度。圖像識別技術(shù)基礎(chǔ)見圖1。

2 基于圖像識別的高壓輸電線路故障檢測系統(tǒng)

2.1 系統(tǒng)架構(gòu)

構(gòu)建基于圖像識別的高壓輸電線路故障檢測系統(tǒng)的關(guān)鍵在于實時監(jiān)測算法的設(shè)計與實現(xiàn)。深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DCNN）算法由于具有出色的圖像特征提取能力，因此成為這一任務(wù)的首選。系統(tǒng)架構(gòu)主要依賴高效的圖像數(shù)據(jù)處理流程和精確的故障識別機(jī)制，其中DCNN算法的核心是通過多層卷積操作提取圖像中的高級特征，從而實現(xiàn)對輸電線路故障的精確識別?；贒CNN的基本結(jié)構(gòu)，首先需定義輸入圖像，然后通過一系列卷積層和池化層的操作，輸出用于分類的特征向量。

第一層卷積操作可表示為

[C1=f（W1*I+b1），]" " " " " " " " " " " " " （1）

其中：[C1]表示第一層卷積層的輸出；[W1]和[b1]分別代表該層的權(quán)重和偏置；I表示網(wǎng)絡(luò)接收到的原始圖像數(shù)據(jù)；[*]表示卷積操作；[f]是非線性激活函數(shù)，通常選用ReLU函數(shù)，以增加模型的非線性表達(dá)能力。此步驟旨在提取輸入圖像的初級特征，如邊緣和角點。

圖像預(yù)處理模塊主要解決圖像采集過程中因光照變化、天氣條件等因素造成的圖像質(zhì)量問題，通過圖像增強(qiáng)、去噪、對比度調(diào)整等技術(shù)手段改善圖像質(zhì)量，確保后續(xù)處理的準(zhǔn)確性。此外，該模塊還涉及圖像的幾何校正和標(biāo)準(zhǔn)化處理，為后續(xù)的特征提取和圖像識別奠定基礎(chǔ)。

第一層池化操作可進(jìn)一步簡化特征圖，表示為

[P1=max（C1）][，]" " " " " " " " " " " " " "（2）

其中：[max]表示最大池化操作；[P1]是池化層輸出，通過降低特征維度，減少計算量的同時保留重要的特征信息。

隨后的每一層均會重復(fù)卷積和池化操作，旨在提取更抽象和復(fù)雜的特征。設(shè)第n層卷積層輸出為[Cn]，可由前一層的輸出[Pn-1]計算得出：

[Cn=f（Wn*Pn-1+bn）][。]" " " " " " " " " " "（3）

與此相對應(yīng)，進(jìn)一步提取和簡化特征的第n層池化層輸出[Pn]表示為

[Pn=max（Cn）][。]" " " " " " " " " " " " "（4）

通過連續(xù)操作，DCNN能夠逐層提取輸入圖像的深層特征。故障判斷與分類模塊則基于特征提取與識別模塊輸出的結(jié)果，運用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如支持向量機(jī)（SVM）、決策樹、隨機(jī)森林等，對故障進(jìn)行進(jìn)一步的判斷和分類。該模塊不僅能識別故障的具體類型，還能判斷故障的嚴(yán)重程度，為后續(xù)的維護(hù)決策提供科學(xué)依據(jù)。

通過全連接層將高級特征映射到故障類別上，全連接層的操作表示為

[F=softmax（V*PN+b）]，" " " " " " " " " "（5）

其中：[F]是全連接層的輸出向量，表示不同故障類別的概率分布；[V]和[b]分別是全連接層的權(quán)重和偏置；[PN]是最后池化層的輸出；[softmax]函數(shù)用于將輸出歸一化為概率分布。

通過上述DCNN模型的逐層運算，系統(tǒng)即可實現(xiàn)對高壓輸電線路圖像數(shù)據(jù)的實時監(jiān)測和故障檢測。該模型的設(shè)計充分利用了深度學(xué)習(xí)在圖像識別領(lǐng)域的強(qiáng)大能力，通過自動學(xué)習(xí)和提取圖像特征，有效地識別出輸電線路中的各種故障類型。

2.2 故障分類模型構(gòu)建

故障分類模型的構(gòu)建是實現(xiàn)高效、精準(zhǔn)故障檢測的關(guān)鍵步驟。該過程涉及復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理、特征提取以及深度學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用，旨在從大量輸電線路圖像中準(zhǔn)確區(qū)分不同類型的故障。

數(shù)據(jù)預(yù)處理包括圖像尺寸標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化處理及數(shù)據(jù)增強(qiáng)，以提高模型訓(xùn)練的效率和泛化能力。在特征提取階段，利用CNN模型的卷積層和池化層自動學(xué)習(xí)圖像的特征表示，有效捕捉輸電線路故障的視覺特征。此過程中關(guān)鍵參數(shù)的優(yōu)化，如卷積核大小、步長、激活函數(shù)的選擇等，都經(jīng)過細(xì)致調(diào)整，以提升特征提取的準(zhǔn)確性。此外，故障分類模型的構(gòu)建引入了深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的多種技術(shù)，以增強(qiáng)模型性能，例如遷移學(xué)習(xí)技術(shù)，通過利用預(yù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)模型初始化權(quán)重，不僅加速了模型訓(xùn)練過程，還增強(qiáng)了模型對小規(guī)模數(shù)據(jù)集的適應(yīng)能力。

在模型訓(xùn)練中，為減少過擬合現(xiàn)象，引入了Dropout技術(shù)。同時，批量歸一化（Batch Normalization）技術(shù)被應(yīng)用于優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程，確保模型學(xué)習(xí)的穩(wěn)定性和快速收斂。在評估模型預(yù)測的準(zhǔn)確性時，選用了交叉熵?fù)p失函數(shù)作為衡量標(biāo)準(zhǔn)，并采用反向傳播算法更新網(wǎng)絡(luò)權(quán)重，通過多次迭代優(yōu)化，達(dá)到最佳的故障分類性能。針對不同類型的高壓輸電線路故障，如絕緣子損壞、導(dǎo)線斷裂、塔架變形等，本文設(shè)計了多標(biāo)簽分類策略。該策略的實現(xiàn)依賴對輸出層的設(shè)計，使其能夠輸出各種故障類別的概率分布，從而實現(xiàn)對單個圖像中多種故障類型的識別與分類。

2.3 算法實現(xiàn)

在高壓輸電線路故障檢測領(lǐng)域，算法實現(xiàn)的關(guān)鍵在于如何從復(fù)雜的圖像數(shù)據(jù)中高效且準(zhǔn)確地識別特定故障特征。本研究采用基于深度學(xué)習(xí)的CNN算法進(jìn)行故障檢測，其實現(xiàn)過程涉及多個計算步驟，包括前向傳播、反向傳播等。該算法的核心目標(biāo)是最小化損失函數(shù)值，即縮小模型預(yù)測值與真實標(biāo)簽之間的偏差。算法實現(xiàn)的關(guān)鍵公式及其應(yīng)用解析如下。

定義損失函數(shù)[L]，采用交叉熵?fù)p失函數(shù)衡量模型輸出與實際標(biāo)簽之間的差異，公式如下：

[L=-iyilog（yi）][，]" " " " " " " " " " "（6）

其中：[yi]是真實標(biāo)簽的獨熱編碼，[yi]是模型預(yù)測的概率分布。該損失函數(shù)能夠衡量模型預(yù)測的準(zhǔn)確性，指導(dǎo)模型參數(shù)的優(yōu)化。

在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的前向傳播過程中，每一層的輸出[a[l]]是通過激活函數(shù)[g[l]]作用于上一層的輸出[a[l-1]]計算得到的，這一計算過程可以表示為

[a[l]=g[l]（W[l]a[l-1]+b[l]）][，]" " " " " " " " " "（7）

其中：[W[l]]和[b[l]]分別表示第［l］層的權(quán)重和偏置，通過這種方式，CNN逐層提取和傳遞特征信息。

參數(shù)更新采用梯度下降法，更新公式如下：

[W[l]=W[l]-α?L?W[l]，" "b[l]=b[l]-α?L?b[l]，]" " " " " " "（8）

其中：[α]是學(xué)習(xí)率，[?]是偏導(dǎo)數(shù)。參數(shù)更新步驟對于模型的學(xué)習(xí)和適應(yīng)性至關(guān)重要。

經(jīng)過上述計算步驟的迭代優(yōu)化，CNN模型能夠逐步調(diào)整自身參數(shù)，從而在復(fù)雜的圖像數(shù)據(jù)中準(zhǔn)確識別高壓輸電線路的故障特征。本研究采用的CNN算法，能夠有效地處理大規(guī)模、高維度圖像數(shù)據(jù)，為高壓輸電線路故障檢測提供了一種高效又準(zhǔn)確的方法。

2.4 性能優(yōu)化

性能優(yōu)化是實現(xiàn)高效、準(zhǔn)確的故障檢測的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。優(yōu)化過程不僅涉及算法本身的改進(jìn)，還包括計算效率和模型泛化能力的提升。梯度提升決策樹（Gradient Boosting Decision Tree，GBDT）算法具有出色的非線性擬合能力和高效的學(xué)習(xí)性能，因此本文選用該算法進(jìn)行模型性能優(yōu)化實踐。GBDT算法通過結(jié)合多個決策樹的預(yù)測結(jié)果改進(jìn)模型性能，其核心機(jī)制在于每一棵決策樹通過學(xué)習(xí)并修正前序樹積累的殘差，逐步縮小模型的預(yù)測偏差［4］。

定義模型的損失函數(shù)為[L（Y，F(xiàn)（x））]。其中：[Y]是真實標(biāo)簽，[F（x）]是模型的預(yù)測值。對于分類問題，常用的損失函數(shù)是對數(shù)損失函數(shù)，其公式如下：

[L（Y，F(xiàn)（x））=-i=1N［yilog（pi）+（1-yi）log（1-pi）］][，]（9）

其中：N是樣本數(shù)量，[yi]是樣本[i]的真實標(biāo)簽，[pi]是樣本[i]的預(yù)測概率。該函數(shù)衡量了模型預(yù)測概率與實際標(biāo)簽之間的差異。

在GBDT算法中，每一輪迭代都會添加一棵決策樹，目的是最小化當(dāng)前模型的損失函數(shù)值。設(shè)[Ft]為第t輪迭代后模型的預(yù)測值，[Ft+1]為添加第[t+1]棵樹后模型的預(yù)測值，則第[t+1]棵樹通過最小化以下?lián)p失函數(shù)進(jìn)行學(xué)習(xí)：

[L（Y，F(xiàn)t+1（x））=L（Y，F(xiàn)t（x）+ht+1（x））] [，]" " " " （10）

其中：[ht+1（x）]是第[t+1]棵樹的貢獻(xiàn)。通過對損失函數(shù)關(guān)于[ht+1（x）]的梯度進(jìn)行優(yōu)化，求得[ht+1（x）]的最優(yōu)形式。

梯度下降步驟用于更新模型，即

[Ft+1（x）=Ft（x）+αi=1Ngiht+1（xi）] [，]" " " " " "（11）

其中：[α]是學(xué)習(xí)率，[gi]是損失函數(shù)關(guān)于[Ft（x）]的梯度，即

[gi=?L（yi，F(xiàn)t（xi））?Ft（xi）]。" " " " " " " " " " " " （12）

通過調(diào)整每棵決策樹的貢獻(xiàn)，GBDT算法能逐步減小整體的損失函數(shù)值，從而提高模型的準(zhǔn)確度。在性能優(yōu)化方面，GBDT算法通過引入正則化項避免過擬合現(xiàn)象，增強(qiáng)模型的泛化能力。此外，通過對決策樹深度、葉節(jié)點的最小樣本數(shù)等超參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整，能有效控制模型復(fù)雜度，從而實現(xiàn)學(xué)習(xí)效率和預(yù)測性能的平衡。

2.5 故障防范

在基于圖像識別的高壓輸電線路故障檢測技術(shù)領(lǐng)域，故障防范策略的研究與實施對于維護(hù)電網(wǎng)穩(wěn)定運行和保障供電可靠性具有至關(guān)重要的作用。通過高精度圖像捕獲技術(shù)與先進(jìn)的圖像處理技術(shù)，可以實現(xiàn)對高壓輸電線路的實時監(jiān)控和早期故障預(yù)警，從而有效避免因故障診斷和處理延遲引發(fā)的電網(wǎng)事故。故障防范機(jī)制的構(gòu)建基于深度學(xué)習(xí)算法，利用CNN和圖像分割技術(shù)，對輸電線路圖像進(jìn)行特征提取和故障標(biāo)識，以實現(xiàn)精確的故障定位和分類。此外，結(jié)合多任務(wù)學(xué)習(xí)（MTL）策略，系統(tǒng)能同時對多種故障特征進(jìn)行識別與分析，提升故障預(yù)測的準(zhǔn)確性和處理效率。

采用數(shù)據(jù)增強(qiáng)和遷移學(xué)習(xí)技術(shù)，可以在不同環(huán)境和條件下提高模型的泛化能力，確保故障檢測系統(tǒng)在復(fù)雜多變的實際應(yīng)用場景中仍能保持高度的敏感性和可靠性。同時，實施動態(tài)閾值調(diào)整機(jī)制，根據(jù)實時監(jiān)控數(shù)據(jù)動態(tài)調(diào)整故障判定閾值，以適應(yīng)不同季節(jié)和氣候條件下輸電線路的運行狀態(tài)，進(jìn)一步提高故障預(yù)測的精確度。此外，利用無人機(jī)（UAV）搭載高分辨率相機(jī)和紅外熱成像設(shè)備，對人工難以觸及的高壓輸電線路進(jìn)行定期巡檢，結(jié)合圖像識別技術(shù)進(jìn)行自動化故障檢測，大幅提升巡檢效率和故障診斷速度。

建立健全故障數(shù)據(jù)反饋機(jī)制，確保檢測到的故障數(shù)據(jù)能及時反饋至電網(wǎng)運維部門，并結(jié)合歷史故障數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，構(gòu)建全面的故障特征數(shù)據(jù)庫，為后續(xù)進(jìn)行故障預(yù)測和防范提供數(shù)據(jù)支持。

3 實驗分析

在基于圖像識別的高壓輸電線路故障檢測系統(tǒng)的研究中，選用的數(shù)據(jù)集是專為實現(xiàn)高壓輸電線路的故障檢測而構(gòu)建的。該數(shù)據(jù)集主要由實測數(shù)據(jù)組成，通過高清相機(jī)設(shè)備在不同時間節(jié)點、不同光照條件下對高壓輸電線路進(jìn)行實地拍攝，確保圖像數(shù)據(jù)覆蓋各種實際運行場景。部分?jǐn)?shù)據(jù)是與電力公司合作獲取的，確保了數(shù)據(jù)的真實性和多樣性［5］。數(shù)據(jù)集的選取旨在通過豐富多變的真實場景數(shù)據(jù)增強(qiáng)模型的泛化能力，提升其在處理復(fù)雜多變的實際應(yīng)用情況時的準(zhǔn)確性。實驗測試數(shù)據(jù)見表1。

表1中，準(zhǔn)確率表示模型正確預(yù)測圖像數(shù)量占總測試圖像數(shù)量的比例，是衡量模型整體性能的基本指標(biāo)；精確率為模型在預(yù)測故障狀態(tài)（正類）時的正確率；召回率則衡量模型捕捉實際正類的能力；F1-分?jǐn)?shù)是精確率和召回率的調(diào)和平均值，提供了綜合性的性能指標(biāo)；加載時間是評價模型實際應(yīng)用可行性的重要指標(biāo)，衡量模型對單張圖像進(jìn)行故障檢測所需的平均時間。

4 結(jié)語

綜上所述，本文通過對圖像識別算法進(jìn)行深入研究與優(yōu)化，探索高效的故障特征提取和分類方法，開發(fā)出適用于麋鹿保護(hù)區(qū)等復(fù)雜電網(wǎng)環(huán)境的智能故障檢測系統(tǒng)，該系統(tǒng)不僅能實現(xiàn)對輸電線路故障的高效預(yù)警和精確診斷，還為電網(wǎng)故障防范提供了強(qiáng)有力的技術(shù)支撐，顯著提升了電網(wǎng)的安全性、穩(wěn)定性及供電的可靠性。未來的研究可進(jìn)一步探索更高效的圖像識別算法和更智能的故障預(yù)測模型，以適應(yīng)電網(wǎng)技術(shù)發(fā)展的需要，為高壓輸電線路的安全監(jiān)控和故障防范提供更加堅實的技術(shù)保障。

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*國網(wǎng)江蘇省電力有限公司鹽城市大豐區(qū)供電分公司2023年自然保護(hù)區(qū)輸電走廊麋鹿活動統(tǒng)計數(shù)據(jù)治理服務(wù)“自然保護(hù)區(qū)麋鹿活動統(tǒng)計數(shù)據(jù)治理”（SGJSYCDFDQJS2310374）。

【作者簡介】呂思清，男，江蘇鹽城人，碩士，工程師，研究方向：輸變電線路通道保護(hù)。

【引用本文】呂思清.基于圖像識別的高壓輸電線路故障檢測技術(shù)研究［J］.企業(yè)科技與發(fā)展，2024（7）：96-99.