基于機器視覺的變電站危險區域作業風險監測預警

馮 蕾

（貴州電網有限責任公司貴陽供電局，貴州 貴陽 550001）

0 引 言

在變電站的正常作業中，變電站檢修是保障電網運行的最為重要的一環，為避免變電站設備出現故障，保證變電站的正常運行，部分智能化的監測和巡查方法已經開始在變電站中應用[1-2]。其中，視頻智能監控、機器人智能巡檢、紅外熱像儀監控等技術在各個方面的應用已趨近于成熟，但并不能取代技術人員的維護工作[3]。據相關文件可知，如果設備在運行中出現了故障，則需要工作人員到現場進行事故的排查與應急處理[4]。一旦場所中電力設備的運行出現失控現象，則將導致現場人員面臨生命安全問題。在變電站危險區域的作業中，實時監控并確定維護人員的位置，可以有效增強維護人員的人身安全。為解決上述問題，本文將在研究中引進機器視覺技術，開展變電站危險區域作業風險監測預警方法的設計研究，為變電站管理人員的現場作業提供幫助。

1 變電站電氣設備的運行監測

為滿足變電站危險區域的作業風險監測預警需求，設計變電站中電氣設備在運行過程中的監測。根據變電站風險作業區域的分布，為滿足監測過程中的相關需求，使用紅外電荷耦合元件（Charge Coupled Device，CCD）攝像裝置采集變電站現場作業圖像，建立傳感器終端與電氣設備運行接口之間的連接。通過此種方式，實現對變電站電氣設備運行的監測，此過程用計算公式表示為

式中：D為變電站電氣設備運行的監測反饋數據；ΔI為電氣設備在變電站中所處的空間位置；v為監測中的收斂條件；s為電氣設備的作業條件。按照式（1），完成變電站電氣設備運行的監測。

2 基于機器視覺的變電站作業區域背景建模

在上述設計內容的基礎上，考慮通過上述方式獲取的電氣設備監測信息可能與實際情況存在一定的偏差，因此在完成監測后，根據變電站的實際情況引進機器視覺技術，進行變電站作業區域背景的建模。建模時，需要先在計算機中錄入變電站的電氣設備監測信息，將其作為建模的序列樣本[5]。根據電氣設備作業的覆蓋范圍，圈定傳感器可感知或監測的范圍，將一個圖像劃分成為N×N的網格，每一個網格作為一個視覺成像區域，數據的采樣時間表示為t，在t時刻內，第i個網格對應的電氣設備運行監測圖像像素組表示為Gi(t)，對應區域的像素灰度值表示為Mj(t)。以此為依據，即可進行變電站作業區域背景的建模，此過程用計算公式表示為

式中：Ki(t)為變電站作業區域的背景模型；j為第j個像素值。在上述內容的基礎上，考慮到作業區域中電氣設備的運行狀態并非一成不變，即模型會根據電氣設備的運行狀態進行更新。此過程用計算公式表示為

式中：δ為模型更新系數。按照上述方式，完成基于機器視覺的變電站作業區域背景建模。

3 區域危險點特征匹配與風險預警

完成上述研究后，提取空間中的尺度特征點，設定不同電氣設備作業過程中的行為閾值，以此為依據進行區域危險點的特征匹配。在此過程中，使用高斯濾波器，對區域內的采樣圖像進行卷積運算，根據圖像中的算子篩選特征點，將其與區域內的危險點進行特征匹配，此過程用計算公式表示為

式中：α為區域危險點的特征匹配度；(x,y)為圖像在空間的像素值；σ為監測圖像的空間尺度；g表示高斯濾波器；k表示尺度空間對應的倍數；C(x,y)表示鄰域特征點的空間尺度。按照上述方式進行區域危險點特征的匹配，根據不同電氣設備在運行過程中的危險程度、出現故障后影響的變電站異常范圍等，設定不同區域危險點的特征匹配閾值。當匹配后α＞閾值時，說明變電站內存在觸發危險區域作業風險的行為，此時變電站監控終端將主動進行該區域的預警，反之則不觸發預警。

4 對比實驗

上文從3 個方面引進機器視覺技術，完成了危險區域作業風險監測預警方法的設計。為實現對此方法在實際應用中監測效果的檢驗，選擇某地區的大型變電站作為此次實驗研究的試點場所。在此過程中，根據變電站中電氣設備的作為方式、場所綜合部署進行變電站現場危險區域的圈定，圈定前按照規范設計危險區域的劃分與識別條件，相關內容如表1 所示。

表1 變電站危險區域的劃分與識別條件

上述提出的不安全區域一旦在變電站運行中出現操作不當等現象，十分容易出現作業人員觸電、現場爆炸、大規模停電斷電等事故。為解決以上問題，在與變電站相關負責人商議后，決定使用本文設計的方法進行變電站危險區域的作業風險監測預警。監測預警前，進行變電站現場實驗環境的構建，相關內容如圖1 所示。

圖1 變電站現場實驗環境的構建

如圖1 所示，在此基礎上引進機器視覺技術，建立變電站中電氣設備與監控終端之間的連接，以此方式實現對變電站電氣設備運行的監測。同時，進行變電站作業區域前景與候選背景建模，通過對區域危險點特征的匹配，實現對危險區域作業風險的預警。

完成本文方法在測試環境中的應用后，引進基于模型修正的作業風險監測預警方法、基于物聯網的作業風險監測預警方法，作為傳統方法1、2，使用3種方法進行變電站危險區域的作業風險監測預警。

將變電站危險區域中出現的實際風險作業行為發生次數與終端預警次數作為評價指標，根據監測預警終端的記錄結果，統計3 種方法對于變電站危險區域作業風險的監測預警情況，結果如表2 所示。

表2 變電站危險區域的作業風險監測預警結果

變電站中，每發生一次危險區域作業風險行為，便會觸發一次終端預警，因此變電站作業風險行為發生次數與觸發的終端預警次數應呈現對等狀態。在已知變電站危險區域作業風險行為發生次數與應觸發終端預警次數的基礎上，使用3 種方法進行變電站風險的監測預警。根據上述表2 所示的實驗結果可以看出，3 種方法中，只有本文方法在實際應用中可以確保識別的風險次數和風險預警次數與參照值一致，而傳統方法無法實現對變電站危險區域作業風險的精準監測與預警。綜合上述實驗結果，得到如下所示的結論：相比傳統方法，本文設計的基于機器視覺技術的風險監測預警方法的實際應用效果良好，可以在精準識別變電站危險區域作業風險的同時，實現對風險的及時預警，避免變電站運維管理等技術人員誤入危險區域并發生安全風險事故，提高變電站作業的安全性，為其穩定運行提供技術保障。

5 結 論

電力系統在全國的能源供應中不僅可給系統末端用戶提供良好、優質的供電服務，還可保障經濟市場內企業的持續發展。變電站維護工作是保障電網穩定運行的高危性工作。為避免事故，本文引進機器視覺技術，通過變電站電氣設備運行監測、變電站作業區域前景與候選背景建模、區域危險點特征匹配與風險預警，開展變電站危險區域作業風險監測預警方法的設計研究，通過對比實驗證明可以精準識別變電站危險區域的作業風險，保證及時預警。