基于雙目視覺(jué)的智能變電站檢修區(qū)域全天候在線監(jiān)測(cè)方法

王 楠 鄭 磊 鄒 胤 董澤強(qiáng) 廖 海

（貴州電網(wǎng)有限責(zé)任公司遵義供電局）

0 引言

智能變電站對(duì)電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性和安全性至關(guān)重要，而檢修工作是確保其穩(wěn)定運(yùn)行的重要環(huán)節(jié)。然而，傳統(tǒng)的檢修方式有限，無(wú)法實(shí)現(xiàn)全天候的在線監(jiān)測(cè)。因此，基于雙目視覺(jué)技術(shù)的智能變電站檢修區(qū)域全天候在線監(jiān)測(cè)方法備受關(guān)注。雙目視覺(jué)是一種利用兩個(gè)攝像頭同時(shí)獲取圖像并通過(guò)計(jì)算機(jī)算法進(jìn)行分析的技術(shù)。在智能變電站中，檢修區(qū)域的全天候在線監(jiān)測(cè)具有重要意義。傳統(tǒng)上，變電站的檢修通常需要人工巡檢和定期維護(hù)，這對(duì)于確保設(shè)備的正常運(yùn)行非常關(guān)鍵。然而，人工巡檢存在時(shí)間成本高、效率低以及無(wú)法實(shí)現(xiàn)全天候?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)等問(wèn)題。因此，利用雙目視覺(jué)技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)智能變電站檢修區(qū)域的全天候在線監(jiān)測(cè)具有很大的優(yōu)勢(shì)和意義。

近年來(lái)，有學(xué)者對(duì)智能變電站檢修區(qū)域全天候在線監(jiān)測(cè)方法進(jìn)行了研究。例如，文獻(xiàn)［1］提出了基于實(shí)時(shí)分布式計(jì)算平臺(tái)的智能變電站設(shè)備在線監(jiān)測(cè)研究，而文獻(xiàn)［2］則提出了智能變電站隔離開關(guān)機(jī)械狀態(tài)自動(dòng)監(jiān)測(cè)方法。然而，這些方法存在監(jiān)測(cè)準(zhǔn)確率低的問(wèn)題。

為解決這一問(wèn)題，本文提出了一種基于雙目視覺(jué)的智能變電站檢修區(qū)域全天候在線監(jiān)測(cè)方法。該方法利用雙目視覺(jué)技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)檢修區(qū)域的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和故障診斷。通過(guò)該方法，可以有效地提高智能變電站的檢修效率和故障診斷準(zhǔn)確性。

1 智能變電站檢修區(qū)域全天候在線監(jiān)測(cè)方法設(shè)計(jì)

1.1 雙目相機(jī)測(cè)距原理

雙目相機(jī)由兩個(gè)攝像頭組成，它們同時(shí)拍攝同一場(chǎng)景，形成兩張2D圖像。當(dāng)同一個(gè)物體同時(shí)出現(xiàn)在左右兩張圖像中時(shí)，由于攝像頭之間的基線距離，它在兩個(gè)圖像中的位置會(huì)有所偏移，這種偏移量稱為視差。視差可以通過(guò)計(jì)算兩張圖像中對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)的距離差來(lái)得到。通過(guò)視差，可以得到同一物體在兩張圖像中對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)的距離差，同時(shí)已知兩個(gè)攝像頭的基線距離和視角等參數(shù)［3］。因此，雙目相機(jī)可以通過(guò)測(cè)量視差和已知的基線距離和視角參數(shù)來(lái)測(cè)量物體的距離，具體如圖1所示。

圖1 雙目相機(jī)測(cè)距原理

1.2 智能變電站檢修區(qū)域圖像采集

智能變電站檢修區(qū)域圖像采集是實(shí)現(xiàn)全天候在線監(jiān)測(cè)的重要步驟之一。為了確保采集的圖像清晰、穩(wěn)定且具有代表性，通常需要使用高分辨率、高靈敏度的相機(jī)進(jìn)行拍攝。在智能變電站中，由于存在大量的電磁干擾和信號(hào)干擾，相機(jī)的選擇也需要考慮到這些因素。在圖像采集過(guò)程中，相機(jī)的設(shè)置和調(diào)整也是非常重要的。通常需要調(diào)整相機(jī)的曝光時(shí)間、光圈大小、ⅠSO感光度等參數(shù)，以確保拍攝的畫面質(zhì)量符合要求。相機(jī)參數(shù)如表1所示。

表1 相機(jī)參數(shù)

在智能變電站檢修區(qū)域中，由于環(huán)境和光照條件比較復(fù)雜，需要采用多種不同的光源和照射角度來(lái)保證圖像的質(zhì)量和穩(wěn)定性。在拍攝過(guò)程中，通常需要使用閃光燈進(jìn)行補(bǔ)光，同時(shí)需要根據(jù)不同的環(huán)境和光照條件調(diào)整光源的位置和角度。此外，為了確保拍攝的畫面清晰穩(wěn)定，還需要使用三腳架或其他固定設(shè)備來(lái)固定相機(jī)和燈光的位置。其采集環(huán)境如圖2所示。

圖2 智能變電站檢修區(qū)域圖像采集環(huán)境

圖3 實(shí)驗(yàn)現(xiàn)場(chǎng)圖

1.3 智能變電站檢修區(qū)域圖像預(yù)處理

智能變電站檢修區(qū)域圖像預(yù)處理是圖像分析的重要環(huán)節(jié)，旨在消除噪聲和改善圖像質(zhì)量，以便更準(zhǔn)確地提取特征信息。在灰度化過(guò)程中，可以使用以下公式對(duì)彩色圖像進(jìn)行轉(zhuǎn)換：

式中，g(i，j)表示灰度圖像中像素點(diǎn)(i，j)處的灰度值，r(i，j)、g(i，j)、b(i，j)分別表示彩色圖像中像素點(diǎn)(i，j)處的紅、綠、藍(lán)三個(gè)通道的像素值。

中值濾波可以通過(guò)以下公式實(shí)現(xiàn)：

式中，N表示經(jīng)過(guò)濾波后的新像素；(Q1，Q2，...，Qn)表示為經(jīng)過(guò)濾波像素點(diǎn)集合。

綜上所述，智能變電站檢修區(qū)域圖像采集是實(shí)現(xiàn)全天候在線監(jiān)測(cè)的重要環(huán)節(jié)之一。通過(guò)對(duì)圖像的采集和處理，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)檢修區(qū)域的故障診斷和狀態(tài)監(jiān)測(cè)，為電力設(shè)備的穩(wěn)定運(yùn)行提供有力的保障。

1.4 智能變電站檢修區(qū)域危險(xiǎn)事件特征提取

智能變電站檢修區(qū)域危險(xiǎn)事件特征提取是實(shí)現(xiàn)故障診斷和狀態(tài)監(jiān)測(cè)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)之一。通過(guò)對(duì)圖像和視頻數(shù)據(jù)的分析，可以提取出危險(xiǎn)事件的特征，從而判斷出是否存在安全隱患。邊緣是圖像中像素值發(fā)生顯著變化的位置，通過(guò)邊緣檢測(cè)來(lái)判斷智能變電站檢修區(qū)域圖像中的變化，可以通過(guò)以下公式實(shí)現(xiàn)：

式中，f(i，j)表示變化后的像素值，g(i，j)表示原始圖像中像素點(diǎn)(i，j)處的灰度值，g(i，j)-g(i-1，j)表示相鄰像素點(diǎn)的灰度值。

設(shè)S表示圖像中的像素點(diǎn)集合，S=｛（r1，g1，b1），（r2，g2，b2），…，（rn，gn，bn）｝，(rn，gn，bn)表示像素點(diǎn)n處的RGB值。通過(guò)計(jì)算像素點(diǎn)集合中各像素點(diǎn)之間的距離、角度、梯度等信息，可以提取出已經(jīng)出現(xiàn)變化的圖像中存在的紋理特征，相當(dāng)于智能變電站檢修區(qū)域圖像中出現(xiàn)的危險(xiǎn)事件的特征。其中，變化前后圖像像素點(diǎn)之間的距離可以由歐幾里得距離公式計(jì)算：

式中，(x1，y1)和(x2，y2)是兩個(gè)像素點(diǎn)的坐標(biāo)。

變化前后圖像像素點(diǎn)之間的角度可以由兩個(gè)像素點(diǎn)之間的向量夾角計(jì)算：

式中，аrctаn表示反正切函數(shù)。

變化前后圖像像素點(diǎn)之間的梯度可以由灰度值差分計(jì)算：

式中，g(x1，y1)）和g(x2，y2)是兩個(gè)像素點(diǎn)的灰度值。

由此對(duì)智能變電站檢修區(qū)域危險(xiǎn)事件特征進(jìn)行提取，計(jì)算公式如下：

通過(guò)以上特征提取方法，可以提取出智能變電站檢修區(qū)域危險(xiǎn)事件的特征，為故障診斷和狀態(tài)監(jiān)測(cè)提供更準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支持。

1.5 基于雙目視覺(jué)的全天候在線監(jiān)測(cè)

將已經(jīng)提取的智能變電站檢修區(qū)域危險(xiǎn)事件特征作為輸入樣本，輸入用于圖像分類的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，將w(l-)1j作為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中第l-1層中第j個(gè)危險(xiǎn)事件特征圖經(jīng)過(guò)卷積后輸出的像素矩陣，結(jié)合損失函數(shù)loss ，進(jìn)行變電站檢修區(qū)域危險(xiǎn)事件分類，實(shí)現(xiàn)智能變電站檢修區(qū)域全天候在線監(jiān)測(cè)，計(jì)算公式如下：

式中，δ表示模型輸出結(jié)果，即監(jiān)測(cè)出的變電站檢修區(qū)域危險(xiǎn)事件；J表示卷積層；t表示危險(xiǎn)事件持續(xù)時(shí)間；C表示池化層；b表示卷積核；q表示偏置加權(quán)；α表示學(xué)習(xí)參數(shù)。

至此，完成基于雙目視覺(jué)實(shí)現(xiàn)智能變電站檢修區(qū)域全天候在線監(jiān)測(cè)方法的設(shè)計(jì)，可實(shí)現(xiàn)變電站檢修區(qū)域危險(xiǎn)事件的在線監(jiān)控，提高智能變電站運(yùn)行的可靠性和安全性。

2 實(shí)驗(yàn)

2.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境

文章選取某智能變電站作為研究對(duì)象，分別采用本文方法，文獻(xiàn)［1］、［2］方法進(jìn)行智能變電站檢修區(qū)域全天候在線監(jiān)測(cè)。其具體的實(shí)驗(yàn)現(xiàn)場(chǎng)圖如3所示。

2.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

在上述實(shí)驗(yàn)環(huán)境下，為了驗(yàn)證本文方法的高效性，以檢測(cè)時(shí)間作為指標(biāo)，分別采用文獻(xiàn)［1］、［2］方法進(jìn)行監(jiān)測(cè)，對(duì)比三種方法的監(jiān)測(cè)效率。具體對(duì)比結(jié)果如表2所示。

表2 三種方法的監(jiān)測(cè)效率的對(duì)比結(jié)果

分析表2可知，本文方法用于智能變電站檢修區(qū)域監(jiān)測(cè)的時(shí)間最高只需40ms，而其他兩種方法所需的時(shí)間最低分別為310ms和325ms。這表明本文方法在提智能變電站檢修區(qū)域監(jiān)測(cè)效率方面具有顯著優(yōu)勢(shì)。通過(guò)減少監(jiān)測(cè)時(shí)間，可以更快地發(fā)現(xiàn)和應(yīng)對(duì)潛在的故障，從而降低了智能變電站檢修的安全風(fēng)險(xiǎn)。

為驗(yàn)證本文方法的可靠性，研究對(duì)智能變電站檢修區(qū)域進(jìn)行監(jiān)測(cè)，并與文獻(xiàn)中的方法進(jìn)行對(duì)比。具體比較結(jié)果見圖4。

圖4 三種方法的電力設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)準(zhǔn)確率對(duì)比結(jié)果

經(jīng)過(guò)對(duì)圖4的分析，可以觀察到本文方法在智能變電站檢修區(qū)域監(jiān)測(cè)中具有顯著優(yōu)勢(shì)。發(fā)現(xiàn)，本文方法的監(jiān)測(cè)準(zhǔn)確率始終保持在95%以上的高水平，而其他兩種方法的準(zhǔn)確率都低于70%。這表明本文方法在檢測(cè)目標(biāo)物時(shí)具有較低的誤報(bào)風(fēng)險(xiǎn)，能夠更準(zhǔn)確地識(shí)別出變電站檢修區(qū)域中的異常情況。高準(zhǔn)確率是評(píng)估監(jiān)測(cè)方法可靠性的重要指標(biāo)之一。本文方法在監(jiān)測(cè)準(zhǔn)確率方面表現(xiàn)出色，說(shuō)明它能夠提供可靠且準(zhǔn)確的監(jiān)測(cè)結(jié)果，有助于及時(shí)發(fā)現(xiàn)并處理潛在的故障和問(wèn)題。這將對(duì)變電站的運(yùn)行安全性和可靠性產(chǎn)生積極的影響。

3 結(jié)束語(yǔ)

本研究基于雙目視覺(jué)技術(shù)提出了一種智能變電站檢修區(qū)域全天候在線監(jiān)測(cè)方法。通過(guò)使用雙目攝像頭獲取的圖像數(shù)據(jù)，并利用圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法進(jìn)行分析，能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)變電站的檢修區(qū)域。通過(guò)提取和分析圖像中的設(shè)備狀態(tài)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能夠高效準(zhǔn)確地監(jiān)測(cè)智能變電站檢修區(qū)域中發(fā)生的危險(xiǎn)事件。通過(guò)實(shí)施該方法，能夠加強(qiáng)變電站的運(yùn)行安全性和可靠性，減少潛在的故障風(fēng)險(xiǎn)，并提升整個(gè)電力系統(tǒng)的運(yùn)行效率。在未來(lái)的工作中，將進(jìn)一步改進(jìn)和優(yōu)化該方法，提高監(jiān)測(cè)的準(zhǔn)確性和響應(yīng)速度。同時(shí)，還將探索更多的技術(shù)手段，如人工智能和大數(shù)據(jù)分析，以進(jìn)一步提升智能變電站的監(jiān)測(cè)能力和管理水平。