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基于輸電線路在線巡視系統(tǒng)的智能預(yù)警技術(shù)研究

2022-11-25 10:08管曉靜
通信電源技術(shù) 2022年13期
關(guān)鍵詞:實(shí)時(shí)性差分桿塔

管曉靜

(南京國(guó)電南自軟件工程有限公司,江蘇 南京 210000)

0 引 言

隨著大區(qū)域電網(wǎng)互聯(lián)工作的不斷推進(jìn),對(duì)于輸電線路運(yùn)行安全性和可靠性的要求也越來越高。為了穩(wěn)定輸電線路應(yīng)用質(zhì)量,結(jié)合在線巡視系統(tǒng)充分發(fā)揮智能預(yù)警技術(shù)優(yōu)勢(shì)作用,依據(jù)實(shí)際場(chǎng)景及時(shí)完成問題的反饋,從而建立集智能預(yù)警、綜合決策于一體的實(shí)時(shí)監(jiān)督巡視體系。

1 輸電線路在線巡視系統(tǒng)

輸電線路在線巡視系統(tǒng)主要由桿塔終端系統(tǒng)、光纖通信網(wǎng)絡(luò)以及后臺(tái)主機(jī)系統(tǒng)構(gòu)成,如圖1所示。

圖1 系統(tǒng)構(gòu)成

在實(shí)際應(yīng)用過程中,利用桿塔獨(dú)立完成海量可見光視頻圖像、紅外圖像等監(jiān)測(cè)信息的實(shí)時(shí)性采集工作,匯總相關(guān)數(shù)據(jù)并構(gòu)成相應(yīng)的智能預(yù)警管理模式[1]。輸電線路在線巡視系統(tǒng)桿塔終端的對(duì)應(yīng)模塊要進(jìn)行數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性采集,將其匯總在桿塔終端主機(jī)位置,終端此時(shí)要進(jìn)行視頻圖像或紅外圖像信息的預(yù)處理,完成圖像識(shí)別和分析工作后就能初步判定輸電線路或設(shè)備是否存在異常故障現(xiàn)象。如果輸電線路或設(shè)備處于正常運(yùn)行情況,桿塔終端主機(jī)會(huì)將測(cè)量單元獲取的視頻信息、微氣象信息等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)壓縮打包,利用桿塔終端主機(jī)光網(wǎng)絡(luò)單元(Optical Network Unit,ONU)完成控制,并定時(shí)借助光纖通信網(wǎng)直接發(fā)送到后臺(tái)主機(jī)。此時(shí),要利用圖像識(shí)別系統(tǒng)、分析系統(tǒng)等開展預(yù)警信號(hào)的控制[2]。

除此之外,桿塔終端系統(tǒng)會(huì)借助紅外感知模塊動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)調(diào)控的方式對(duì)異物入侵等問題予以及時(shí)預(yù)警,確保后臺(tái)主機(jī)系統(tǒng)能夠快速實(shí)現(xiàn)中央處理單元預(yù)警信號(hào)的管控,為整個(gè)預(yù)警系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性監(jiān)督管理提供支持[3]。

2 基于輸電線路在線巡視系統(tǒng)的智能預(yù)警技術(shù)要點(diǎn)

2.1 圖像預(yù)處理

在智能預(yù)警技術(shù)應(yīng)用過程中,桿塔終端或后臺(tái)主機(jī)系統(tǒng)要完成初步監(jiān)測(cè)圖像的采集和匯總,借助解密處理等單元直接實(shí)現(xiàn)圖像信息的預(yù)處理[4]。

對(duì)于視頻圖像采集獲得的彩色圖像,要利用RGB顏色模型完成實(shí)時(shí)性編碼。由于彩色圖像包含的數(shù)據(jù)量較大,因此為了進(jìn)一步提升視頻圖像的處理效果,需要完成圖像灰度比的升級(jí)工作。在視頻圖像轉(zhuǎn)入灰度圖后開展圖像預(yù)處理,有效去除圖像信息中的畸變內(nèi)容和噪聲內(nèi)容,保證關(guān)鍵細(xì)節(jié)信息匯總控制的合理性,在優(yōu)化信噪比的基礎(chǔ)上過濾干擾信息,最大程度上提高圖像的質(zhì)量水平。

2.2 基于圖像差分的故障識(shí)別

以運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)為例,主要在動(dòng)態(tài)區(qū)域中對(duì)物體序列圖像進(jìn)行檢測(cè)并分離。依據(jù)攝像設(shè)備獲取的圖像信息,將其劃分為靜態(tài)背景運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和動(dòng)態(tài)背景運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)。針對(duì)輸電線路拍攝過程,由于采取的是固定角度拍攝方式,因此歸為靜態(tài)背景運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè),較為常見的算法有背景差分算法、幀差分算法等。

正是因?yàn)檩旊娋€路智能預(yù)警系統(tǒng)會(huì)采取分級(jí)管理結(jié)構(gòu),所以將桿塔終端主機(jī)中央處理單元作為第一級(jí)判斷單元。結(jié)合視頻圖像或紅外圖像實(shí)現(xiàn)輸電線路的實(shí)時(shí)性判定,采取幀差分算法對(duì)同一個(gè)時(shí)間軸上連續(xù)2幀或多幀信息進(jìn)行圖像序列像素值差分運(yùn)算分析,最大程度上維持實(shí)時(shí)性評(píng)估的合理性[7]。幀差分算法流程如圖2所示。

圖2 幀差分算法流程

在實(shí)際計(jì)算中,利用Dk(x,y)=|fk(x,y)-fk-1(x,y)|計(jì)算相鄰2幀圖像間差值的絕對(duì)值,并設(shè)定閾值T。對(duì)Dk予以二值化處理,若Dk>T,則表示像素點(diǎn)是運(yùn)動(dòng)目標(biāo)點(diǎn),要結(jié)合形態(tài)方法進(jìn)行圖像噪聲的處理,確保濾波處理后能得到對(duì)應(yīng)的參數(shù)數(shù)值。如果采取背景差分法,則主要是進(jìn)行前幀圖像和背景圖像的對(duì)比處理,配合差分圖像二值化操作獲取相應(yīng)的幀差圖像。

為了進(jìn)一步提升圖像分析的準(zhǔn)確性,目前一般采取幀間差分和背景差分綜合算法處理,在發(fā)揮幀間差分算法高靈敏度優(yōu)勢(shì)的同時(shí),還能兼顧背景差分算法的準(zhǔn)確性[8]。

2.3 輸電線路覆冰識(shí)別

在正常的記錄環(huán)境中,輸電線路自身導(dǎo)線直徑為定值參數(shù),直接在視頻圖像上利用粗細(xì)程度就能完成讀取,對(duì)應(yīng)的區(qū)域像素點(diǎn)數(shù)也較為固定。一旦輸電線路出現(xiàn)了覆冰情況,雖然輸電線路導(dǎo)線的直徑?jīng)]有發(fā)生變化,但是由于冰雪覆蓋,反映在視頻圖像上的線路會(huì)變粗,導(dǎo)線直徑增加使得區(qū)域內(nèi)像素點(diǎn)增多,利用像素點(diǎn)就能完成覆冰厚度的計(jì)算。

提取桿塔信息,進(jìn)一步完成微氣象數(shù)據(jù)環(huán)境溫度和相對(duì)濕度的評(píng)估。設(shè)定環(huán)境溫度和濕度的門限值,一次提取后進(jìn)行數(shù)據(jù)對(duì)照,一旦環(huán)境溫度在門限值以下或相對(duì)濕度在門限值以上,就認(rèn)定輸電線路此時(shí)具備覆冰條件,可能存在覆冰。對(duì)線路進(jìn)行視頻圖像的讀取,完成圖像去噪、邊緣檢測(cè)后提取導(dǎo)線邊緣信息并分離圖像。利用相關(guān)算法完成計(jì)算后,標(biāo)記覆冰電線路圖像,結(jié)合比值計(jì)算覆冰厚度。一旦超出閾限則立即預(yù)警,以便工作人員及時(shí)開展防御處理。例如,某地輸電線路覆冰情況計(jì)算中,線路采用JLB27-66鋁包鋼絞線,直徑為9.6 mm,環(huán)境溫度為-5 ℃,相對(duì)濕度為98%,本身具備覆冰條件。通過圖像邊緣檢測(cè)后發(fā)現(xiàn)覆冰前為1個(gè)像素點(diǎn),覆冰后為7個(gè)像素點(diǎn),經(jīng)計(jì)算后確定覆冰厚度為28 mm[9]。

3 基于輸電線路在線巡視系統(tǒng)的智能預(yù)警應(yīng)用

基于輸電線路在線巡視系統(tǒng)的智能預(yù)警主要內(nèi)容如圖3所示。

圖3 基于輸電線路在線巡視系統(tǒng)的智能預(yù)警主要內(nèi)容

(1)數(shù)據(jù)預(yù)處理。在桿塔終端安裝測(cè)量設(shè)備,完成可見光視頻圖像、紅外圖像等基礎(chǔ)信號(hào)的采集,并對(duì)圖像予以預(yù)處理,獲取一定格式的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)并提供給后臺(tái)。

(2)故障識(shí)別判定。對(duì)信息予以初步故障識(shí)別,結(jié)合監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)綜合分析模塊與閾值目標(biāo)提取算法、模板匹配算法、紋理識(shí)別算法等完成圖像識(shí)別,有效完成異常故障的判定。

(3)知識(shí)庫管理。依據(jù)故障判斷算法規(guī)則和歷史數(shù)據(jù)整理存儲(chǔ)模式,完成數(shù)據(jù)的匯總。

(4)預(yù)警執(zhí)行。在確定異常故障信息和內(nèi)容后,后臺(tái)主機(jī)系統(tǒng)發(fā)送故障異常類型報(bào)警信號(hào),借助相應(yīng)形式完成信息傳遞。

(5)優(yōu)化學(xué)習(xí)。利用經(jīng)驗(yàn)累積的方式優(yōu)化判定方法和適應(yīng)新環(huán)境,借助監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)提高故障異常判定的準(zhǔn)確性,為更好地開展后續(xù)工作提供保障。此外,實(shí)現(xiàn)監(jiān)測(cè)設(shè)備故障預(yù)警和相鄰桿塔互補(bǔ)預(yù)警的升級(jí)。

依據(jù)輸電線路實(shí)時(shí)性智能預(yù)警應(yīng)用需求,對(duì)桿塔終端、基于C/S架構(gòu)的在線監(jiān)控系統(tǒng)后臺(tái)等予以測(cè)試。通過建立實(shí)時(shí)性檢測(cè)數(shù)據(jù)和設(shè)備運(yùn)行情況通信模型,在Web服務(wù)器正常啟動(dòng)的情況下視頻服務(wù)器和前端視頻設(shè)備通信共同作用,在完成視頻流請(qǐng)求的基礎(chǔ)上符合測(cè)試標(biāo)準(zhǔn),具有一定的推廣價(jià)值[10]。

4 結(jié) 論

綜上所述,基于輸電線路在線巡視系統(tǒng)的智能預(yù)警具有重要的應(yīng)用意義,能夠輔助工作人員更好地完成輸電線路的動(dòng)態(tài)管理,及時(shí)發(fā)現(xiàn)問題并預(yù)警,減少經(jīng)濟(jì)損失和安全隱患,為電力系統(tǒng)可持續(xù)發(fā)展奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

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