變電站二次系統(tǒng)設(shè)備屏柜線套標(biāo)簽智能識(shí)別系統(tǒng)

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(1．江蘇省送變電有限公司，江蘇 南京 210000；2．武漢映瑞電力科技有限公司，湖北 武漢 430000； 3．貴州理工學(xué)院電氣與信息工程學(xué)院，貴州 貴陽550003)

0 引言

自 2009 年國家電網(wǎng)公司組織推進(jìn)智能電網(wǎng)戰(zhàn)略以來，基于 IEC 61850 標(biāo)準(zhǔn)的智能變電站自動(dòng)化技術(shù)獲得了快速發(fā)展，我國是智能變電站投運(yùn)數(shù)量最多的國家[1]。變電站二次系統(tǒng)設(shè)備屏柜數(shù)量龐大，對(duì)外接線種類繁多，比如：繼電保護(hù)裝置、安全自動(dòng)裝置、網(wǎng)絡(luò)交換機(jī)、智能終端裝置、供電系統(tǒng)等相關(guān)二次系統(tǒng)設(shè)備的接線，具有很高的運(yùn)行維護(hù)測試復(fù)雜性[2]。變電站的二次系統(tǒng)設(shè)備屏柜內(nèi)部對(duì)外接線是通過端子排的外接端子引出，外部設(shè)備接到屏柜的外部接線接在屏柜的端子排的外接端子上。端子排上每個(gè)端子標(biāo)有數(shù)字和字母編號(hào)，屏柜端子排外部接線通過線套標(biāo)簽進(jìn)行標(biāo)識(shí)。在變電站二次回路屏柜接線現(xiàn)場的施工過程中都是現(xiàn)場技術(shù)人員按照施工圖紙手工進(jìn)行接線操作。然而，當(dāng)前對(duì)于施工過程中接線錯(cuò)誤的檢查，主要是通過人工在調(diào)試過程采用對(duì)點(diǎn)查找的方式來檢查。人工檢查不僅效率低，且存在漏檢、引入人為錯(cuò)誤的可能性，這給變電站的穩(wěn)定運(yùn)行留下安全隱患[3]。

隨著人工智能和圖像識(shí)別技術(shù)的飛速發(fā)展，圖像識(shí)別的準(zhǔn)確率和計(jì)算速度有了質(zhì)的飛躍，使得圖像識(shí)別技術(shù)得以應(yīng)用到各個(gè)行業(yè)。語言和文字是人類獲取信息最基本、最重要的途徑。圖像識(shí)別技術(shù)可以讀懂以圖片形式存儲(chǔ)的信息。智能手機(jī)為我們帶來方便的拍攝手段，幫助我們更快地用圖片來采集和記錄信息。圖像識(shí)別技術(shù)中的光學(xué)字符識(shí)別技術(shù)可通過檢測手機(jī)拍攝圖片中文字的暗、亮模式確定其形狀，然后用字符識(shí)別方法將形狀翻譯成計(jì)算機(jī)文字，將相關(guān)的文字信息提取出來，從而進(jìn)行智能化識(shí)別處理。

本文給出了一種變電站二次系統(tǒng)設(shè)備屏柜線套標(biāo)簽智能識(shí)別系統(tǒng)。首先，將現(xiàn)場手機(jī)拍攝屏柜端子排接線的照片上傳至服務(wù)器，采用基于人工智能深度學(xué)習(xí)的圖像識(shí)別算法把屏柜實(shí)際的接線的線套標(biāo)簽信息讀取出來并存儲(chǔ)；其次，從電子圖紙中讀取出對(duì)應(yīng)的設(shè)計(jì)院設(shè)計(jì)的被測屏柜端子排接線信息；第三，把實(shí)際通過圖像識(shí)別的端子接線信息與圖紙中設(shè)計(jì)的端子排接線信息進(jìn)行對(duì)比，生成檢查報(bào)告，對(duì)運(yùn)維人員進(jìn)行接線錯(cuò)誤警告實(shí)時(shí)提醒。從而減輕運(yùn)維人員的勞動(dòng)強(qiáng)度、縮短操作時(shí)間，并消除人為因素的所造成的接線錯(cuò)誤影響而保障變電站的穩(wěn)定運(yùn)行，進(jìn)而為實(shí)現(xiàn)變電站無人值班運(yùn)行管理模式提供一定的技術(shù)支持。

1 標(biāo)簽智能識(shí)別系統(tǒng)組成模塊

本文所述標(biāo)簽智能識(shí)別系統(tǒng)由被測屏柜端子排接線定位和拍攝模塊、屏柜端子排接線信息圖像識(shí)別模塊、端子排接線信息對(duì)比檢查模塊和實(shí)時(shí)接線檢查報(bào)告生成模塊4個(gè)模塊所組成，如圖1所示，圖2是各組成模塊之間的信號(hào)流圖。各模塊的功能和信號(hào)流描述如下：

①被測屏柜端子排接線定位和拍攝模塊，安裝于運(yùn)維人員手機(jī)端，用于錄入變電站名稱、電壓等級(jí)、屏柜名稱等信息實(shí)現(xiàn)對(duì)變電站屏柜的定位，并拍攝屏柜端子排現(xiàn)場接線照片上傳給遠(yuǎn)端服務(wù)器。

②屏柜端子排接線信息圖像識(shí)別模塊安裝于遠(yuǎn)端服務(wù)器，用于對(duì)上傳的屏柜端子排現(xiàn)場接線照片進(jìn)行標(biāo)簽信息定位和識(shí)別，提取端子排編號(hào)、端子排外部接線上線套標(biāo)簽等標(biāo)識(shí)信息。

③端子排接線信息對(duì)比檢查模塊安裝于遠(yuǎn)端服務(wù)器，用于根據(jù)被測屏柜端子排接線定位和拍攝模塊提供的定位信息去電子圖紙服務(wù)器上獲取相應(yīng)被測屏柜對(duì)應(yīng)的端子排接線電子圖紙中的端子排標(biāo)準(zhǔn)接線信息，將其與屏柜端子排接線信息圖像識(shí)別模塊識(shí)別出來的現(xiàn)場端子排接線信息進(jìn)行對(duì)比，將比較信息傳回給運(yùn)維人員的手機(jī)端。

④檢查報(bào)告生成模塊，安裝于運(yùn)維人員手機(jī)端，利用服務(wù)器端端子排接線信息對(duì)比檢查模塊回傳的比較信息生成檢查報(bào)告對(duì)運(yùn)維人員進(jìn)行接線錯(cuò)誤警告實(shí)時(shí)提醒。

圖1 標(biāo)簽智能識(shí)別系統(tǒng)組成模塊

圖2 標(biāo)簽智能識(shí)別系統(tǒng)信號(hào)流

2 圖像文字識(shí)別算法

圖像文字識(shí)別技術(shù)是整個(gè)系統(tǒng)的技術(shù)關(guān)鍵。本文屏柜端子排接線信息圖像識(shí)別模塊中線套標(biāo)簽的信息圖像識(shí)別的處理過程為：圖像文字定位→傾斜文字矯正→光學(xué)字符識(shí)別→文字糾錯(cuò)算法，它們分別采用了多通道EAST全卷積網(wǎng)絡(luò)算法[4]、仿射變換算法[5]、Attention-OCR算法[6]、基于語言模型文字糾錯(cuò)算法[7]。

EAST算法提出了一個(gè)簡單而強(qiáng)大的流水線，可以在自然場景中產(chǎn)生快速準(zhǔn)確的文本檢測。管線直接預(yù)測完整圖像中任意取向和四邊形形狀的單詞或文本行，通過單個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)消除不必要的中間步驟(例如，候選聚合和單詞分割)。EAST算法的管道的簡單性集中在設(shè)計(jì)損耗函數(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)上。EAST算法在精度和效率方面都具有顯著優(yōu)勢。

根據(jù)文字傾斜的方向和角度，可以對(duì)文字部分進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，使得文字處于水平方向，也即仿射變換。仿射變換算法可有效提高文字字符識(shí)別的準(zhǔn)確率。

做完仿射變換之后，即得到了多個(gè)子圖，每個(gè)子圖中只包含文字部分，并且做了水平矯正。把這些子圖送入基于Attention-OCR算法的光學(xué)字符識(shí)別系統(tǒng)中，即可識(shí)別出每個(gè)子圖中的文字內(nèi)容。首先對(duì)圖像的尺寸進(jìn)行修正，使得高度為32像素，并且保持寬高比，然后用一個(gè)滑動(dòng)窗口對(duì)修正后的圖像進(jìn)行滑動(dòng)，對(duì)每個(gè)窗口提取其卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征，然后再把該特征送入長短期記憶網(wǎng)絡(luò)中，最后用基于Attention-OCR算法的模型來進(jìn)行解碼，從而得到最終的文字識(shí)別效果。

該算法用Attention機(jī)制打破了傳統(tǒng)編碼器-解碼器結(jié)構(gòu)在編解碼時(shí)都依賴于內(nèi)部一個(gè)固定長度向量的限制，通過保留編碼器對(duì)輸入序列的中間輸出結(jié)果，然后訓(xùn)練一個(gè)模型來對(duì)這些輸入進(jìn)行選擇性的學(xué)習(xí)并且在模型輸出時(shí)將輸出序列與之進(jìn)行關(guān)聯(lián)。輸出序列中的每一項(xiàng)的生成概率取決于在輸入序列中選擇了哪些項(xiàng)。在圖像文本識(shí)別任務(wù)上，使用Attention機(jī)制的模型每生成一個(gè)詞時(shí)都會(huì)在輸入序列中找出一個(gè)與之最相關(guān)的詞集合。之后模型根據(jù)當(dāng)前的上下文向量和所有之前生成出的詞來預(yù)測下一個(gè)目標(biāo)詞。它將輸入序列轉(zhuǎn)化為一堆向量的序列并自適應(yīng)地從中選擇一個(gè)子集來解碼出目標(biāo)翻譯文本。

圖像文字識(shí)別結(jié)果可能出現(xiàn)錯(cuò)誤，比如把字母l識(shí)別成了數(shù)字1，這時(shí)就需要利用語言模型對(duì)其進(jìn)行糾錯(cuò)。語言模型可用來計(jì)算一個(gè)句子每個(gè)詞出現(xiàn)的概率。利用語言模型，可以確定哪個(gè)詞序列的可能性更大，或者給定若干個(gè)詞，可以預(yù)測下一個(gè)最可能出現(xiàn)的詞語。在圖像文字識(shí)別中，首先基于大量的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，統(tǒng)計(jì)每個(gè)字母和數(shù)字出現(xiàn)的概率；然后再根據(jù)條件概率實(shí)現(xiàn)識(shí)別文字的糾錯(cuò)。

3 智能檢查系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案的實(shí)施例

為展示本文變電站二次系統(tǒng)設(shè)備屏柜接線智能檢查系統(tǒng)的實(shí)際運(yùn)行效果，對(duì)該系統(tǒng)進(jìn)行以下操作：

①運(yùn)維人員通過安裝于手機(jī)App端的被測屏柜端子排接線定位和拍攝模塊，將被測屏柜信息(包括：變電站名稱、屏柜名稱等定位信息)傳遞給端子排接線信息對(duì)比檢查模塊；利用手機(jī)對(duì)變電站屏柜進(jìn)行拍照，并把拍攝的現(xiàn)場屏柜接線圖片(見圖3)上傳到遠(yuǎn)端服務(wù)器屏柜端子排接線信息圖像識(shí)別模塊進(jìn)行存儲(chǔ)。②屏柜端子排接線信息圖像識(shí)別模塊利用圖像文字識(shí)別算法(包含圖像文字定位→傾斜文字矯正→光學(xué)字符識(shí)別→文字糾錯(cuò)算法)，對(duì)上次的拍攝照片中的標(biāo)簽信息進(jìn)行定位(見圖4中定位框)和識(shí)別(見圖4中識(shí)別文字)。

圖3 現(xiàn)場屏柜接線

圖4 文字定位和識(shí)別后的屏柜接線

③端子排接線信息對(duì)比檢查模塊根據(jù)定位和拍攝模塊提供的定位信息提取相應(yīng)的電子設(shè)計(jì)圖紙，讀取端子排接線標(biāo)準(zhǔn)信息，將其與現(xiàn)場端子排接線信息進(jìn)行一致性比較，檢查兩者接線信息是否一致，將比較結(jié)果回傳給運(yùn)維人員手機(jī)端顯示。④檢查報(bào)告生成模塊利用服務(wù)器端端子排接線信息對(duì)比檢查模塊回傳的比較信息生成檢查報(bào)告，如果正確，則在返回運(yùn)維人員拍攝的接線圖片上顯示“√”，如果有錯(cuò)誤的接線，則在圖片上對(duì)應(yīng)的錯(cuò)誤接線位置加框并顯示“×”，如圖5所示，從而對(duì)運(yùn)維人員進(jìn)行接線錯(cuò)誤警告的實(shí)時(shí)提醒。

圖5 屏柜接線檢查結(jié)果

4 結(jié)束語

本文給出來了一種基于人工智能深度學(xué)習(xí)圖像處理算法的變電站二次系統(tǒng)設(shè)備屏柜線套標(biāo)簽智能識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案，并闡述構(gòu)成該系統(tǒng)的各模塊之間的信號(hào)是如何進(jìn)行傳遞。該系統(tǒng)通過讀取運(yùn)維人員手機(jī)端App現(xiàn)場拍攝的屏柜端子排接線照片中的接線信息，與遠(yuǎn)端服務(wù)器中存儲(chǔ)的電子圖紙接線標(biāo)準(zhǔn)信息進(jìn)行對(duì)比，生成檢測報(bào)告，實(shí)時(shí)地給運(yùn)維人員提供接線錯(cuò)誤警告。實(shí)施結(jié)果表明，該系統(tǒng)可減降低變電站運(yùn)維人員的勞動(dòng)強(qiáng)度和操作時(shí)間，消除人為因素造成的接線錯(cuò)誤影響，保障變電站的穩(wěn)定運(yùn)行，為進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)變電站無人值班運(yùn)行管理模式提供技術(shù)保障。