孫 蓉

（泰州三新供電服務(wù)有限公司姜堰分公司）

0 引言

送電線路所攜帶的電壓通常極高，不適合直接供用戶使用，需要經(jīng)過降壓變電所的變壓器將電壓降至適宜的級別，再通過配電線路將電力送到每個用戶手中。同時，農(nóng)村的小型電廠發(fā)出的電壓往往較低，無法長距離傳輸，因此需要升壓變電所的變壓器將電壓提升，才能通過送電線路將電力輸送到遙遠(yuǎn)的地方［1］。因此，農(nóng)村變電所在電能的集聚、電壓級別的轉(zhuǎn)換、電能的分配以及電壓質(zhì)量的調(diào)整和控制等環(huán)節(jié)中，發(fā)揮了不可或缺的作用。

電力系統(tǒng)中的電能生成、轉(zhuǎn)換、傳輸、分配和使用是同步進(jìn)行的，系統(tǒng)中的每個環(huán)節(jié)對電能傳輸都至關(guān)重要。任何環(huán)節(jié)的故障都可能導(dǎo)致?lián)p失。而變電所，作為電能轉(zhuǎn)換和分配的樞紐，通常連接著大量的送電線路或直接與用戶相連。如果變電所發(fā)生嚴(yán)重事故，不僅會對電力企業(yè)的設(shè)備和人員造成傷害，還會影響到廣大用戶的電力使用，甚至對國民經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生嚴(yán)重影響。因此，確保農(nóng)村變電所的安全穩(wěn)定運(yùn)行具有非常重要的意義。

1 農(nóng)村變電所檢測對象

對于農(nóng)村變電所運(yùn)行安全保護(hù)主要可以分為兩方面：

第一，針對農(nóng)村變電所運(yùn)行人員安全行為檢測。

雖然對于電力系統(tǒng)中任何一個環(huán)節(jié)都有成熟的運(yùn)維規(guī)范，但是在實(shí)際運(yùn)維工作中，往往還是會有一些運(yùn)行人員因?yàn)槭韬龃笠鈱?dǎo)致忘記佩戴個人防護(hù)裝備，或者因?yàn)閭€人經(jīng)驗(yàn)不足導(dǎo)致維護(hù)動作不規(guī)范。這些不安全行為往往容易在操作過程中被忽略，進(jìn)而對變電所運(yùn)行造成損壞，甚至對變電運(yùn)維人員的人身安全造成重大傷害。

第二，針對農(nóng)村變電所內(nèi)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)檢測。

對于有人值守的變電所一般每日巡檢一次，而對于無人值守的變電所則一般要一周才巡檢一次，這對變電所的運(yùn)行安全存在著一定的安全隱患；而如果增加巡檢次數(shù)則會造成不必要的人員消耗。

因此在農(nóng)村變電所中加入視覺檢測系統(tǒng)，就有著十分重要的意義。一方面視覺檢測系統(tǒng)可以對變電所內(nèi)運(yùn)維人員的裝備和行為進(jìn)行檢測，如果發(fā)現(xiàn)運(yùn)維人員未帶安全裝置或操作行為不規(guī)范，則會產(chǎn)生報警以提醒運(yùn)維人員。視覺檢測系統(tǒng)配合運(yùn)維人員進(jìn)行檢修操作可以大大降低檢修操作的安全隱患。另一方面視覺檢測系統(tǒng)還可以對農(nóng)村變電所的設(shè)備進(jìn)行實(shí)時檢測，實(shí)時地監(jiān)測設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)，如：設(shè)備運(yùn)行溫度是否在安全閾值以內(nèi)，帶油設(shè)備是否存在漏油等現(xiàn)象。如果監(jiān)測到設(shè)備出現(xiàn)危險狀態(tài)則會立刻向變電所人員報警，提醒運(yùn)維人員進(jìn)行檢修，并且計算機(jī)視覺檢測可以實(shí)時地對設(shè)備進(jìn)行檢測，可以大大地減小人力成本。

2 計算機(jī)視覺技術(shù)介紹

計算機(jī)視覺是一門涉及計算機(jī)和人工智能的交叉學(xué)科，旨在使計算機(jī)系統(tǒng)能夠模擬和理解人類視覺系統(tǒng)的功能與能力。通過計算機(jī)視覺，計算機(jī)可以感知、解釋和理解數(shù)字圖像或視頻中的視覺信息，從而實(shí)現(xiàn)自動化的圖像分析、識別和理解。

計算機(jī)視覺的核心任務(wù)包括圖像處理、圖像分析和圖像理解。在圖像處理階段，計算機(jī)利用各種算法和技術(shù)對圖像進(jìn)行預(yù)處理、濾波、增強(qiáng)等操作，以提取有用的信息并改善圖像質(zhì)量。圖像分析階段則涉及對象檢測與識別、目標(biāo)跟蹤、圖像分割等任務(wù)，通過機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，計算機(jī)可以自動識別和定位圖像中的對象、人臉、文字等內(nèi)容。最后，圖像理解階段致力于對圖像進(jìn)行高級理解和推理，例如場景理解、情感分析、行為識別等，以實(shí)現(xiàn)對圖像內(nèi)容的深層次理解。

目前，在計算機(jī)視覺領(lǐng)域，應(yīng)用最廣泛就是基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測算法，主要分為兩類，第一類是基于候選區(qū)域的雙階段目標(biāo)檢測算法，第二類是基于回歸問題的單階段目標(biāo)檢測算法。前者主要有R-CNN、SPP-Nеt、Fаst R-CNN、Fаstеr R-CNN等，第一階段由候選框網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行前景背景分類，并從其中感興趣區(qū)域提取特征；第二階段對候選框進(jìn)行卷積分類和矯正回歸等操作生成位置框并預(yù)測類別，使其擁有更高的精度。由于其雙階段機(jī)制的特點(diǎn)，其產(chǎn)生的參數(shù)量較大，實(shí)時性差，檢測小目標(biāo)效果差，這種算法適用于高精度目標(biāo)檢測。

第二類是單階段目標(biāo)檢測算法，如SSD、Rеtinа-Nеt和Yolo被廣泛應(yīng)用。這些算法無需提前進(jìn)行區(qū)域候選，而是直接通過輸入圖像來回歸目標(biāo)邊界框和類別，從而滿足工業(yè)生產(chǎn)快速性要求，并且模型結(jié)構(gòu)簡單，更適合移動和嵌入式設(shè)備應(yīng)用。

對于變電所運(yùn)維人員檢修行為和變電所設(shè)備的檢測，使用單階段目標(biāo)檢測算法YOLO（You Only Look Oncе）算法是一個較好的選擇。原因如下：

（1）實(shí)時性：YOLO算法以單次前向傳播的方式進(jìn)行目標(biāo)檢測，因此具有較高的實(shí)時性。在變電所運(yùn)維現(xiàn)場，實(shí)時監(jiān)測和檢測是至關(guān)重要的，能夠快速發(fā)現(xiàn)異常行為或設(shè)備故障，及時采取措施，確保電網(wǎng)安全運(yùn)行。

（2）多類別檢測：YOLO算法能夠同時檢測和識別圖像中的多個不同類別的目標(biāo)。這對于變電所來說是重要的，因?yàn)樾枰獧z測的目標(biāo)可能包括運(yùn)維人員的行為，如佩戴安全帽、正確操作設(shè)備等，以及變電所的設(shè)備，如變壓器、開關(guān)等。YOLO能夠一次性檢測多個目標(biāo)，提供全面的場景分析。

（3）魯棒性和準(zhǔn)確性：YOLO算法通過使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和大規(guī)模數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，具有較高的魯棒性和準(zhǔn)確性。它能夠處理復(fù)雜的場景、遮擋和不同角度的目標(biāo)，并且在目標(biāo)定位和邊界框預(yù)測方面表現(xiàn)良好。這對于變電所環(huán)境中可能存在的復(fù)雜背景和目標(biāo)變化非常重要。

3 視覺技術(shù)的應(yīng)用

針對變電所運(yùn)維人員佩戴絕緣手套的檢測情況，王彥生等人［2］利用YOLOv5網(wǎng)絡(luò)，加入注意力機(jī)制和替換損失函數(shù)顯著地提升了網(wǎng)絡(luò)對絕緣手套佩戴的檢測精度；針對變電站人員異常行為，朱瑪?shù)热耍?］通過含有YOLOv4模型的аlрhарosе算法對視頻流中的操作人員姿態(tài)進(jìn)行判斷和跟蹤，并使用操作人員異常行為大數(shù)據(jù)對YOLOv4模型進(jìn)行深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練，使得訓(xùn)練后的аlрhарosе算法可以對視頻流中操作人員異常行為進(jìn)行檢測報警。

對于變電所內(nèi)設(shè)備同樣可以使用YOLO網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行檢測，李家源等人［4］通過對YOLO網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行注意力機(jī)制、損失函數(shù)和上采樣方式等方面的改進(jìn)，顯著提升了風(fēng)力發(fā)電機(jī)內(nèi)部設(shè)備的識別能力，同時結(jié)合相應(yīng)傳感器數(shù)據(jù)對運(yùn)行設(shè)備的溫度和傾角進(jìn)行檢測，并且改進(jìn)后的檢測速度仍達(dá)到0.7ms，可保證對電力設(shè)備實(shí)時檢測的要求。

4 結(jié)束語

在農(nóng)村地區(qū)，變電所的運(yùn)維和設(shè)備檢測對于電網(wǎng)的安全和穩(wěn)定運(yùn)行具有重要意義。本文通過介紹變電所的重要性以及對運(yùn)維人員行為和設(shè)備的檢測需求，探討了計算機(jī)視覺技術(shù)在該領(lǐng)域的應(yīng)用前景。

隨著計算機(jī)視覺技術(shù)的不斷發(fā)展，其在農(nóng)村變電所的應(yīng)用正日益受到關(guān)注。通過使用先進(jìn)的算法和模型，如YOLO等，可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時的目標(biāo)檢測和識別，對運(yùn)維人員的行為以及變電所設(shè)備進(jìn)行全面監(jiān)測。這種技術(shù)能夠幫助我們及時發(fā)現(xiàn)問題和異常情況，以便采取及時的措施，提高電網(wǎng)的安全性和可靠性。

農(nóng)村變電所的特殊環(huán)境和工作條件使得視覺技術(shù)的應(yīng)用具有挑戰(zhàn)性。然而，計算機(jī)視覺技術(shù)的快速發(fā)展和不斷優(yōu)化的算法使其成為解決這些挑戰(zhàn)的有力工具。通過結(jié)合傳感器技術(shù)、圖像處理和深度學(xué)習(xí)等方法，我們可以實(shí)現(xiàn)對運(yùn)維人員行為的監(jiān)測，如佩戴安全帽、正確操作設(shè)備等。同時，也可以對變電所設(shè)備進(jìn)行檢測，如變壓器、開關(guān)等的狀態(tài)和異常情況。

計算機(jī)視覺技術(shù)在農(nóng)村變電所的應(yīng)用不僅有助于提高電網(wǎng)的安全性和穩(wěn)定性，還可以提高工作效率和降低運(yùn)維成本。通過自動化的檢測和監(jiān)測，可以減少人工巡檢的工作量，并及時發(fā)現(xiàn)潛在的故障和風(fēng)險，提前進(jìn)行維護(hù)和修復(fù)，避免事故的發(fā)生，保障農(nóng)村電網(wǎng)的可靠供電。

然而，我們也要認(rèn)識到計算機(jī)視覺技術(shù)在變電所應(yīng)用中的局限性和挑戰(zhàn)。算法的準(zhǔn)確性、魯棒性和實(shí)時性仍然是需要不斷改進(jìn)和優(yōu)化的方面。此外，隱私和數(shù)據(jù)安全等問題也需要引起足夠的關(guān)注和保護(hù)。

總之，計算機(jī)視覺技術(shù)在農(nóng)村變電所的應(yīng)用具有廣闊的前景和潛力。通過不斷的研究和創(chuàng)新，我們可以進(jìn)一步發(fā)展和完善這些技術(shù)，為農(nóng)村電網(wǎng)的安全和可靠運(yùn)行做出更大的貢獻(xiàn)。通過技術(shù)的推動，我們相信農(nóng)村變電所的運(yùn)維和設(shè)備檢測將迎來更加智能化和高效的時代。