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    基于GIS融合的智能變電缺陷運(yùn)檢方法

    2024-12-10 00:00:00鄧聲軍郭宇飛
    關(guān)鍵詞:運(yùn)檢無(wú)人機(jī)

    摘 要:變電缺陷運(yùn)檢是智慧變電站的重要組成部分,其可以智能化識(shí)別定位變電缺陷,為變電維修提供依據(jù)。使用現(xiàn)行方法運(yùn)檢效果不佳,不僅缺陷漏檢比例比較高,而且缺陷定位相對(duì)偏差比較大,因此本文提出基于地理信息系統(tǒng)(Geographic Information System,GIS)融合的智能變電缺陷運(yùn)檢方法。利用無(wú)人機(jī)搭載工業(yè)相機(jī)和GIS設(shè)備,感知變電圖像和地理信息數(shù)據(jù),對(duì)圖像進(jìn)行均衡化、歸一化預(yù)處理,利用圖像閾值分割識(shí)別變電缺陷,采用GIS技術(shù)定位變電缺陷,完成基于GIS融合的智能變電缺陷運(yùn)檢。試驗(yàn)證明應(yīng)用本文設(shè)計(jì)方法,變電缺陷漏檢比例和定位相對(duì)偏差不超過(guò)1%,在智能變電缺陷運(yùn)檢方面應(yīng)用前景廣闊。

    關(guān)鍵詞:GIS融合;智能變電缺陷;運(yùn)檢;無(wú)人機(jī);工業(yè)相機(jī)

    中圖分類號(hào):TM 726" " " " " " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A

    變電站是電力系統(tǒng)的核心部分,設(shè)備老化、操作不當(dāng)和環(huán)境變化等多種因素導(dǎo)致變電站在運(yùn)行過(guò)程中會(huì)出現(xiàn)各種缺陷和故障。如果不及時(shí)發(fā)現(xiàn)和處理這些缺陷和故障,就不能保障電網(wǎng)安全、穩(wěn)定地運(yùn)行,甚至可能引發(fā)嚴(yán)重事故。綜上所述,變電站缺陷檢測(cè)與運(yùn)維工作具有重要意義。

    文獻(xiàn)[1]提出基于輪廓線與特征融合的運(yùn)檢方法,結(jié)合計(jì)算機(jī)視覺(jué)和形態(tài)學(xué)濾波算法,對(duì)變電設(shè)備三維圖像進(jìn)行自動(dòng)化運(yùn)檢。文獻(xiàn)[2]提出基于電力大數(shù)據(jù)的運(yùn)檢方法,結(jié)合電力大數(shù)據(jù)技術(shù)和紅外成像技術(shù),分析變電主設(shè)備缺陷的發(fā)生規(guī)律,識(shí)別變電缺陷。

    雖然傳統(tǒng)方法在一定程度上提高了智能變電缺陷運(yùn)檢效率,但是仍然存在局限性。例如很難發(fā)現(xiàn)隱蔽性強(qiáng)的缺陷,雖然能夠發(fā)現(xiàn)部分缺陷,但是運(yùn)檢周期長(zhǎng)、操作復(fù)雜和成本高,不能反映設(shè)備在運(yùn)行狀態(tài)中的真實(shí)狀況。因此,本文提出基于地理信息系統(tǒng)(Geographic Information System,GIS)融合的智能變電缺陷運(yùn)檢方法,該方法新型、高效,對(duì)提高變電站運(yùn)維效率、保障電網(wǎng)安全穩(wěn)定運(yùn)行具有重要的意義。

    1 智能變電圖像感知以及預(yù)處理

    在智能變電站中的設(shè)備,例如斷路器、隔離開(kāi)關(guān)和變壓器等,在長(zhǎng)期運(yùn)行過(guò)程中可能出現(xiàn)故障,這些故障對(duì)電網(wǎng)的正常運(yùn)行產(chǎn)生了嚴(yán)重的影響。智能變電圖像感知系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)、連續(xù)地監(jiān)測(cè)變電站的設(shè)備和環(huán)境,及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常情況,為運(yùn)維人員提供準(zhǔn)確的信息。采用機(jī)器視覺(jué)技術(shù)對(duì)變電站運(yùn)行圖像進(jìn)行感知,根據(jù)需求采用JGHFA-A5F5工業(yè)相機(jī)作為變電缺陷運(yùn)檢設(shè)備,使用無(wú)人機(jī)搭載相機(jī)對(duì)變電圖像進(jìn)行抓拍,后續(xù)需要融合GIS技術(shù)對(duì)變電缺陷進(jìn)行定位,因此在無(wú)人機(jī)上安裝GIS設(shè)備,實(shí)時(shí)采集地理數(shù)據(jù)信息。根據(jù)實(shí)際情況設(shè)定相機(jī)焦距、拍攝頻率和分辨率,確定無(wú)人機(jī)航高、飛行速度和飛行角度等參數(shù)。

    利用無(wú)線網(wǎng)絡(luò)將工業(yè)相機(jī)感知的圖像發(fā)送至計(jì)算機(jī),由于在工業(yè)環(huán)境中可能存在光線不足的情況或存在其他干擾因素,因此經(jīng)過(guò)相機(jī)感知的圖像會(huì)出現(xiàn)曝光不足的問(wèn)題。該問(wèn)題會(huì)導(dǎo)致圖像過(guò)暗,細(xì)節(jié)丟失,影響后續(xù)圖像處理和分析。為保證后續(xù)缺陷檢測(cè)精度,在圖像傳輸至計(jì)算機(jī)后,相機(jī)感知的圖像可能存在曝光不足等問(wèn)題,因此對(duì)采集的變電設(shè)備圖像進(jìn)行均衡化處理。采用直方圖均衡化、自適應(yīng)直方圖均衡化等方法進(jìn)行圖像均衡化。這些方法能夠根據(jù)不同圖像的特點(diǎn)自動(dòng)調(diào)整均衡化的參數(shù),以達(dá)到最佳的圖像增強(qiáng)效果。經(jīng)過(guò)均衡化處理的變電設(shè)備圖像不僅能夠更清晰地展示設(shè)備的細(xì)節(jié)和紋理,還能夠提高后續(xù)缺陷檢測(cè)算法的識(shí)別率和準(zhǔn)確率。設(shè)變電圖像基本單元為s,圖像最大灰度值為N,圖像均衡化處理過(guò)程如公式(1)所示[3]。

    D=N×s/H " " " " " (1)

    式中:D為均衡化后的圖像灰度值;H為均衡化函數(shù)。在圖像經(jīng)過(guò)均衡化處理后,對(duì)比度得到顯著提升,能夠更清晰地顯示圖像中的細(xì)節(jié)。僅提升對(duì)比度不能滿足圖像分析的全部需求,因此,對(duì)圖像的分辨率進(jìn)行調(diào)整,并進(jìn)行歸一化處理,消除不同圖像之間尺寸和分辨率差異帶來(lái)的干擾。圖像歸一化處理后如公式(2)所示。

    V=D×F " " " " " " (2)

    式中:V為歸一化后的變電設(shè)備圖像;F為歸一化系數(shù),其計(jì)算過(guò)程如公式(3)所示[4]。

    F=(KO+PL)·N " " " (3)

    式中:KO、PL分別為變電設(shè)備圖像位寬和分辨率。

    利用歸一化處理將圖像數(shù)據(jù)縮放至統(tǒng)一范圍。由于不同的變電缺陷在圖像中差異較大,因此,為了更好地適應(yīng)這種差異并提高運(yùn)檢的準(zhǔn)確性,結(jié)合形態(tài)學(xué)濾波原理,針對(duì)不同的隱患缺陷類型,使用不同的濾波器或?yàn)V波器組合,對(duì)感知的缺陷圖像采用平滑處理、邊緣檢測(cè)等操作方法,以突出缺陷特征并抑制背景噪聲。

    2 智能變電缺陷識(shí)別

    智能變電站的圖像可能會(huì)受到各種噪聲和干擾的影響,例如電磁干擾、光線變化和設(shè)備老化等,這些都會(huì)使圖像質(zhì)量下降,影響后續(xù)的分析和識(shí)別。因此,在完成歸一化處理后,為了進(jìn)一步提高缺陷的識(shí)別效果,對(duì)圖像閾值進(jìn)行分割。閾值分割是一種設(shè)定1個(gè)或多個(gè)閾值來(lái)將圖像劃分為不同區(qū)域的圖像分割方法,可以將圖像中的目標(biāo)區(qū)域與背景區(qū)域進(jìn)行分離,使目標(biāo)區(qū)域更加突出,提高缺陷識(shí)別的準(zhǔn)確性。閾值分割還可以根據(jù)圖像的灰度特性自動(dòng)選擇閾值,進(jìn)一步提高識(shí)別的準(zhǔn)確性。在本場(chǎng)景中,根據(jù)自適應(yīng)分割閾值?來(lái)確定變電缺陷的像素值,為了消除光照等外界環(huán)境對(duì)識(shí)別結(jié)果的影響,確定識(shí)別像素閾值?,如公式(4)所示。

    ?=η+ku" " " " " (4)

    式中:η為變電設(shè)備圖像像素方差;k為變電設(shè)備圖像像素均值;u為變電缺陷的像素值,根據(jù)歸一化后的圖像和像素分割閾值可以得到u,其計(jì)算過(guò)程如公式(5)所示。

    將u與標(biāo)準(zhǔn)像素值進(jìn)行對(duì)比,以識(shí)別智能變電缺陷識(shí)別結(jié)果,識(shí)別過(guò)程如公式(6)所示[5]。

    式中:b為智能變電缺陷識(shí)別結(jié)果;0為非缺陷;1為缺陷;λ為變電設(shè)備圖像標(biāo)準(zhǔn)像素值。

    使用上述方法識(shí)別變電缺陷可能會(huì)消耗過(guò)多的計(jì)算資源,導(dǎo)致識(shí)別效率降低。為了解決這個(gè)問(wèn)題,采用等價(jià)交換處理的方法,在此基礎(chǔ)上對(duì)智能變電圖像缺陷像素進(jìn)行加權(quán)處理。加權(quán)處理允許算法根據(jù)像素的重要性分配不同的計(jì)算資源。對(duì)缺陷像素來(lái)說(shuō),可以分配更多的計(jì)算資源以保證準(zhǔn)確識(shí)別;對(duì)非缺陷像素來(lái)說(shuō),可以減少計(jì)算資源,對(duì)計(jì)算資源進(jìn)行優(yōu)化和分配。將加權(quán)后的變電圖像缺陷像素代入公式(5),識(shí)別變電缺陷。

    3 基于GIS融合的缺陷定位檢測(cè)

    在缺陷識(shí)別后,如果不能迅速定位并處理缺陷,就可能會(huì)導(dǎo)致故障擴(kuò)大,影響電力系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行,甚至造成停電事故。GIS具有強(qiáng)大的空間數(shù)據(jù)處理和分析能力,可以精確到具體的設(shè)備或組件,提高缺陷定位的精度。利用GIS融合將電力設(shè)備的空間位置信息與實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)相結(jié)合,對(duì)缺陷進(jìn)行精確定位。因此,融合GIS技術(shù)對(duì)識(shí)別的變電缺陷進(jìn)行定位,將現(xiàn)場(chǎng)運(yùn)檢過(guò)程中采集的GIS數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,采用掃描或繪制的方式創(chuàng)建矢量化地形圖并導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫(kù)中,以供后續(xù)使用。

    但是,在數(shù)字化過(guò)程中,受到多種因素影響,矢量化后的地形圖與真實(shí)地貌間的信息不一致或不準(zhǔn)確。針對(duì)上述問(wèn)題,利用GIS中的偏移量轉(zhuǎn)換技術(shù)對(duì)其進(jìn)行修正,提高其精度,為故障定位等應(yīng)用提供更可靠的信息[6]。

    同時(shí),為了更有效地利用這些數(shù)據(jù),須進(jìn)行分類和分層處理。根據(jù)數(shù)據(jù)的類型和用途將其分為不同的層級(jí)和類別,使數(shù)據(jù)在GIS系統(tǒng)中的可視化表達(dá)更加清晰、直觀。利用不同的顏色、符號(hào)和線型等視覺(jué)元素區(qū)分不同層級(jí)和類別的數(shù)據(jù),便于用戶快速識(shí)別和理解數(shù)據(jù)所代表的信息,構(gòu)建相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系[7]。在缺陷定位方面,使用空間地理位置信息和地理圖形信息這2種關(guān)鍵數(shù)據(jù),其定位如公式(7)所示[8]。

    式中:E為變電缺陷位置;X、Y分別為變電缺陷在GIS地圖坐標(biāo)系中的橫坐標(biāo)和縱坐標(biāo);x、y分別為缺陷點(diǎn)在圖像坐標(biāo)系中的橫坐標(biāo)和縱坐標(biāo);xu、yu分別為缺陷點(diǎn)在相機(jī)坐標(biāo)系中的橫坐標(biāo)和縱坐標(biāo);S為智能變電缺陷運(yùn)檢長(zhǎng)度。

    經(jīng)過(guò)以上步驟定位至變電缺陷的具體位置,識(shí)別基于GIS融合的智能變電缺陷,其流程如圖1所示。

    4 試驗(yàn)論證

    4.1 試驗(yàn)準(zhǔn)備

    以某變電站為試驗(yàn)對(duì)象檢驗(yàn)本文提出的基于 GIS 融合的智能變電缺陷運(yùn)檢方法的性能,該變電站使用時(shí)間比較長(zhǎng),部分設(shè)備已經(jīng)出現(xiàn)老化現(xiàn)象,符合試驗(yàn)需求。采用本文設(shè)計(jì)方法對(duì)該變電站進(jìn)行缺陷運(yùn)檢,根據(jù)實(shí)際情況,試驗(yàn)準(zhǔn)備了1臺(tái)六旋翼無(wú)人機(jī)、1臺(tái)工業(yè)相機(jī)和1臺(tái)GIS設(shè)備,運(yùn)檢參數(shù)設(shè)定如下。

    無(wú)人機(jī):航高設(shè)置為1 000 m,航速設(shè)置為10 km/h,航線長(zhǎng)度設(shè)置為5 000 m。相機(jī):焦距設(shè)置為3.55 mm,拍攝頻率設(shè)置為2.62 Hz,拍攝周期設(shè)置為1.5 s,分辨率設(shè)置為4 560 ppi×4 560 ppi。對(duì)變電站進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)運(yùn)檢,共采集10 000張圖像,2.623 GB地理信息數(shù)據(jù)。根據(jù)以上參數(shù)對(duì)圖像進(jìn)行處理,識(shí)別變電缺陷,分析地理信息數(shù)據(jù),定位變電缺陷。試驗(yàn)參數(shù)設(shè)置見(jiàn)表1。

    隨機(jī)選取8個(gè)樣本,其運(yùn)檢結(jié)果見(jiàn)表2。

    由表2可知,使用本文方法在智能變電缺陷運(yùn)檢中定位的缺陷與實(shí)際位置基本一致。本文方法使用的GIS技術(shù)能夠?qū)o(wú)人機(jī)拍攝的變電圖像與地理空間信息相結(jié)合,可以直觀地顯示變電缺陷的地理位置、分布情況和嚴(yán)重程度等信息,為變電缺陷的定位提供豐富的空間數(shù)據(jù)支持。本文方法結(jié)合GIS技術(shù)和無(wú)人機(jī)拍攝技術(shù)對(duì)圖像信息與地理空間信息進(jìn)行有效融合。這種融合使圖像中的缺陷信息能夠與實(shí)際的地理位置進(jìn)行精確匹配,提高了定位精度,精確定位變電缺陷。因此,本文方法能夠完成智能變電缺陷運(yùn)檢任務(wù),結(jié)合記錄的運(yùn)檢結(jié)果對(duì)方法性能進(jìn)行測(cè)評(píng)。

    評(píng)價(jià)指標(biāo)使用漏檢比例和定位相對(duì)偏差。漏檢是變電缺陷運(yùn)檢中常見(jiàn)的問(wèn)題,因此本次試驗(yàn)以漏檢比例驗(yàn)證運(yùn)檢精度。漏檢比例為運(yùn)檢中未識(shí)別檢測(cè)的樣本與總樣本的比例,漏檢比例越高,變電缺陷識(shí)別檢測(cè)精度越低。定位相對(duì)偏差可以表示運(yùn)檢中缺陷定位的準(zhǔn)確性,其計(jì)算過(guò)程如公式(8)所示。

    式中:v為變電缺陷運(yùn)檢中定位相對(duì)偏差;X0、Y0分別為變電缺陷實(shí)際橫坐標(biāo)和縱坐標(biāo)。

    4.2 試驗(yàn)結(jié)果與討論

    為了使本次試驗(yàn)具有參考價(jià)值,將文獻(xiàn)[1]方法、文獻(xiàn)[2]方法與本文方法進(jìn)行比較,3種方法變電缺陷漏檢比例見(jiàn)表3,3種方法變電缺陷定位相對(duì)偏差曲線如圖2所示。

    由表3可知,使用本文方法進(jìn)行變電缺陷運(yùn)檢,缺陷漏檢比例不超過(guò)1%,使用文獻(xiàn)[1]方法漏檢比例超過(guò)5%,使用文獻(xiàn)[2]方法漏檢比例超過(guò)10%,均高于本文方法,說(shuō)明使用本文方法效果更好。由圖3可知,使用本文方法進(jìn)行變電缺陷運(yùn)檢,缺陷定位相對(duì)偏差不超過(guò)1%,文獻(xiàn)[1]方法漏檢比例超過(guò)2%,文獻(xiàn)[2]方法漏檢比例超過(guò)3%,均高于本文方法,說(shuō)明使用本文方法效果更好。試驗(yàn)結(jié)果表明本文方法在智能變電缺陷運(yùn)檢方面具有一定的優(yōu)勢(shì)。本文方法對(duì)智能變電圖像缺陷像素進(jìn)行加權(quán)處理,突出了缺陷區(qū)域在圖像中的特征,使識(shí)別算法更加聚焦于缺陷區(qū)域,提高了識(shí)別的準(zhǔn)確性和效率。由于電力系統(tǒng)的要求是實(shí)時(shí)性高,因此采用高效、準(zhǔn)確的識(shí)別方法對(duì)及時(shí)發(fā)現(xiàn)并處理缺陷具有重要意義。同時(shí),融合GIS技術(shù)對(duì)缺陷進(jìn)行精確定位,進(jìn)一步提高了運(yùn)檢的效率和準(zhǔn)確性。采用本文方法可以有效減少受非關(guān)鍵信息干擾導(dǎo)致缺陷漏檢和誤檢現(xiàn)象,保證電力系統(tǒng)穩(wěn)定地運(yùn)行。綜上所述,使用本文方法可以對(duì)變電缺陷進(jìn)行精準(zhǔn)運(yùn)檢。

    5 結(jié)語(yǔ)

    本文研究基于GIS融合的智能變電缺陷運(yùn)檢方法,這種創(chuàng)新性的方法保障電網(wǎng)安全、穩(wěn)定運(yùn)行。GIS技術(shù)的強(qiáng)大空間信息處理能力和智能運(yùn)檢技術(shù)的精準(zhǔn)高效性相結(jié)合,不僅很大程度地提升了變電設(shè)備缺陷檢測(cè)的準(zhǔn)確性和效率,也為電網(wǎng)運(yùn)維工作帶來(lái)了變革。隨著智能電網(wǎng)建設(shè)的不斷深入,電網(wǎng)運(yùn)維面臨著越來(lái)越多的挑戰(zhàn)和機(jī)遇,基于GIS融合的智能變電缺陷運(yùn)檢方法以其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)成為解決這些問(wèn)題的有力工具。未來(lái)基于GIS融合的智能變電缺陷運(yùn)檢方法將繼續(xù)發(fā)揮其在電網(wǎng)運(yùn)維中的重要作用。

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