電力設(shè)備狀態(tài)檢測預(yù)處理方法研究

何祥楨 張峻豪 劉力友 勾中益

摘? 要：隨著用電需求增長，電力系統(tǒng)運行壓力越來越大。為維護設(shè)備安全，必須加大對系統(tǒng)的監(jiān)控力度，實現(xiàn)電力設(shè)備智能化檢測。電力設(shè)備狀態(tài)檢測通過對圖像預(yù)處理、特征提取、故障識別等完成對電力系統(tǒng)設(shè)備的狀態(tài)檢測。其中，圖像預(yù)處理質(zhì)量將直接決定檢測結(jié)果。因此，該文主要討論圖像去噪預(yù)處理。該檢測方法靈活，穩(wěn)定性好，符合未來智能化檢測系統(tǒng)的發(fā)展趨勢。

關(guān)鍵詞：電力設(shè)備? ?智能檢測? ?圖像處理? ?小波變換

中圖分類號：TP391.4? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻標(biāo)識碼：A文章編號：1672-3791（2021）07（b）-0022-03

Research on Preprocessing Method of Power Equipment State Detection

He Xiangzhen? ?Zhang Junhao? ?Liu Liyou? ?Gou Zhongyi

（School of Electrical Engineering and Electronic Information， Xihua University， Chengdu， Sichuan Province， 610039? China）

Abstract： With the growth of power demand， the operation pressure of power system is increasing. In order to maintain equipment safety， we must strengthen the monitoring of the system and realize the intelligent detection of power equipment. Power equipment state detection completes the state detection of power system equipment through image preprocessing， feature extraction and fault recognition. Among them， the quality of image preprocessing will directly determine the detection results. Therefore， this paper mainly discusses image denoising preprocessing. The detection method is flexible and stable， which is in line with the development trend of intelligent detection system in the future.

Key Words： Power equipment; Intelligent detection; Image processing; Wavelet transform

隨著圖像處理技術(shù)和計算機視覺技術(shù)的快速發(fā)展，計算機視覺識別電力設(shè)備、分析電力設(shè)備的運行狀態(tài)在電力系統(tǒng)監(jiān)測中發(fā)揮著越來越重要的作用。電力設(shè)備的狀態(tài)是電網(wǎng)安全可靠運行的關(guān)鍵因素，所以實時監(jiān)測電力設(shè)備的運行狀態(tài)對變電站安全可靠運行至關(guān)重要。基于圖像處理技術(shù)的電路設(shè)備狀態(tài)檢測，具有算法簡單、識別穩(wěn)定性好、識別能力強等特點[1]，能夠及時發(fā)現(xiàn)問題，為解決問題提供了很大的幫助，是電力系統(tǒng)安全運行的重要保障。圖1為電力設(shè)備狀態(tài)檢測流程圖。

在圖1中，系統(tǒng)采用基于圖像處理技術(shù)的電力設(shè)備狀態(tài)檢測方法，通過對圖像預(yù)處理、特征提取、故障識別等完成對電力系統(tǒng)設(shè)備的狀態(tài)檢測[2]。目前，電力設(shè)備運行狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)還不夠完善，尤其是外界噪聲對監(jiān)測系統(tǒng)的影響研究較少。而圖像預(yù)處理質(zhì)量的高低直接決定檢測結(jié)果，因此有必要對電路設(shè)備圖像去噪預(yù)處理進行詳細分析，以便更好地實現(xiàn)對電力設(shè)備的狀態(tài)檢測[3]。

1? 電力設(shè)備圖像去噪預(yù)處理

圖像采集過程中，會產(chǎn)生不同程度的干擾。這種干擾會對圖像處理產(chǎn)生不可預(yù)見的影響，降低圖像質(zhì)量，這對人的視覺和計算機的識別分析帶來了嚴重的影響。為了減小圖像的降質(zhì)，就要對采集到的圖像進行必要的去噪預(yù)處理。常見的圖像去噪方法有小波變換、提升小波變換以及超小波變換等方式[4]。

小波變換去噪就是對小波分解系數(shù)進行處理，然后圖像重構(gòu)，從而實現(xiàn)對噪聲的控制[5]。由圖2、圖3以及圖4可知，小波變換能有效地對圖像進去去噪處理。特別是第二次圖像去噪，效果比第一次去噪效果好。衡量圖像去噪效果指標(biāo)分別如表1、表2、表3所示。

電力設(shè)備的良好狀態(tài)是電力系統(tǒng)穩(wěn)定運行必要條件。為了保證電力系統(tǒng)設(shè)備正常工作，該文設(shè)計了一種基于圖像處理技術(shù)的電力設(shè)備檢測方法。此外，為了提高檢測效果并提高檢測算法的適用性，可采用基于深度學(xué)習(xí)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對電路系統(tǒng)故障進行識別[6]。這對于提高電力系統(tǒng)故障檢測效率和準(zhǔn)確率有著重要現(xiàn)實意義。

2? 結(jié)語

將圖像處理技術(shù)和故障識別技術(shù)應(yīng)用于電力設(shè)備圖像的識別和分析中，是監(jiān)測電設(shè)備運行狀態(tài)的一種新方法。該方法具有以下特征。

（1）全數(shù)字化，實時對圖像進行識別和處理，快速檢測故障并預(yù)警，極大地避免因電力系統(tǒng)故障而帶來的損失。

（2）無接觸、成本低、減輕工作人員工作、提高工作效率。

（3）不影響電力設(shè)備正常運行，受外界環(huán)境因素影響小。

圖像處理對電力設(shè)備狀態(tài)的檢測涉及范圍廣泛，該文所做的工作只是檢測工作中的一部分，其余部分需要做更進一步的研究。

參考文獻

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