多傳感器融合的高壓直流輸電線接地極導(dǎo)電預(yù)警模型

白 鑫，楊自崗，何帔雨，李 鵬，夏治侃,冀宏領(lǐng)

(1.云南電網(wǎng)有限責(zé)任公司文山供電局，云南 文山 663000； 2.云南大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院，云南 昆明 650504)

0 引言

高壓直流輸電系統(tǒng)由于其傳輸距離遠(yuǎn)、傳輸容量大等特點(diǎn)已經(jīng)成為我國(guó)電力輸送的重要組成部分。高壓直流輸電系統(tǒng)中的接地極系統(tǒng)對(duì)于維持整個(gè)系統(tǒng)的安全和穩(wěn)定的運(yùn)行起到了極其重要的作用。當(dāng)接地極導(dǎo)電性能異常時(shí)，整個(gè)直流輸電系統(tǒng)將無(wú)法安全可靠地運(yùn)行，故障時(shí)還會(huì)造成人身傷亡事故[1-2]。因此對(duì)接地極導(dǎo)電性能的監(jiān)測(cè)和預(yù)警具有重要的意義。

目前，已有文獻(xiàn)對(duì)高壓直流輸電系統(tǒng)接地極導(dǎo)電性能監(jiān)測(cè)、診斷及預(yù)警模型進(jìn)行了研究。司馬文霞等[3]建立了考慮土壤電阻率變化的接地極發(fā)熱計(jì)算模型；潘卓洪等[4]提出了考慮地點(diǎn)位分布和接地電阻受多層水平土壤參數(shù)共同影響的模型；Robert Marciniak等[5]針對(duì)全球不同地區(qū)的天氣氣候類型，對(duì)鍍鋅鋼接地極的腐蝕特性進(jìn)行了研究，并得出了不同土壤類型接地極腐蝕特性及土壤電阻率與溫度、濕度的關(guān)系；Jozsef Ladanyi等[6]對(duì)不同類型的接地極、土壤與接地電阻之間的關(guān)系進(jìn)行了仿真研究；艾紅杰等[7]采用阻抗法和時(shí)域分析法對(duì)接地極線路進(jìn)行監(jiān)測(cè)；楊文宇等[8]對(duì)接地極在線檢測(cè)系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)進(jìn)行了設(shè)計(jì)，以多種傳感器采集處理入地電流、觀測(cè)井的水位、水溫等參數(shù)，并通過(guò)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)傳輸數(shù)據(jù)到檢測(cè)中心進(jìn)行狀態(tài)診斷和預(yù)警；陸繼明等[9]采用有限元法定性分析了地形、土壤層電阻率、接地極設(shè)計(jì)共同作用下的地表電位分布規(guī)律。

根據(jù)已有文獻(xiàn)，本文提出了一種多傳感器融合的高壓直流輸電線接地極導(dǎo)電預(yù)警模型。該模型融合了地下層的多個(gè)濕度傳感器數(shù)據(jù)以及地表層的圖像數(shù)據(jù)，基于Canny圖像邊緣檢測(cè)算法和模糊推理方法，實(shí)現(xiàn)了對(duì)接地極導(dǎo)電異常的定性預(yù)警。

1 預(yù)警系統(tǒng)及模型

1.1 多傳感器數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)

文山±500 kV富寧換流站的兩處接地極分別位于云南省文山市富寧縣阿用鄉(xiāng)的那連和那弄，接地極為換流站單極大地運(yùn)行方式提供直流通路，并對(duì)中性點(diǎn)電位起到鉗制作用。一方面，由于±500 kV富寧換流站接地極地處高原山區(qū)，雷雨大風(fēng)等特殊天氣較多，而接地極設(shè)備長(zhǎng)期不帶電且受外力破壞概率大，致使接地極故障率偏高。另一方面，由于接地極所處自然條件的限制，其人工檢查、維護(hù)工作環(huán)境惡劣，尤其是對(duì)檢測(cè)井和滲水井的定期檢查工作量大，若不能及時(shí)發(fā)現(xiàn)接地極地表干燥、泥土枯焦等情況，及時(shí)開(kāi)展人工注水讓干旱的土壤恢復(fù)濕度，將嚴(yán)重影響接地極可靠性。因此，本文設(shè)計(jì)了一套接地極運(yùn)行工況在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。系統(tǒng)主要由現(xiàn)場(chǎng)多功能監(jiān)測(cè)終端、通信系統(tǒng)、后臺(tái)監(jiān)控中心三部分組成。其中，現(xiàn)場(chǎng)多功能監(jiān)測(cè)終端由溫濕度采集子系統(tǒng)和圖像采集子系統(tǒng)組成。

溫濕度采集子系統(tǒng)包含48組溫濕度傳感器，可對(duì)接地極附近下層土壤的溫濕度進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理；圖像采集子系統(tǒng)包含2個(gè)球機(jī)攝像頭，可對(duì)接地極附近地表環(huán)境進(jìn)行360°圖像采集和初步圖像處理。通信系統(tǒng)采用電力內(nèi)網(wǎng)或者移動(dòng)數(shù)據(jù)通信網(wǎng)進(jìn)行通信，連接現(xiàn)場(chǎng)檢測(cè)設(shè)備和后臺(tái)監(jiān)控中心的業(yè)務(wù)處理系統(tǒng)。后臺(tái)監(jiān)控中心用于多數(shù)據(jù)融合及預(yù)警，結(jié)合接地極地表和下層土壤的環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，對(duì)于可能出現(xiàn)危險(xiǎn)的情況進(jìn)行預(yù)警提醒，并對(duì)異常提供維護(hù)建議。接地極監(jiān)測(cè)系統(tǒng)示意圖如圖1所示。

圖1 接地極監(jiān)測(cè)系統(tǒng)示意圖Fig.1 Schematic diagram of grounding electrode monitoring system

1.2 多傳感器融合的接地極導(dǎo)電預(yù)警模型

本文提出了一種多傳感器數(shù)據(jù)融合的接地極導(dǎo)電預(yù)警模型。根據(jù)多源信息融合理論[10]，該模型主要由數(shù)據(jù)級(jí)、特征級(jí)和決策級(jí)三部分組成。預(yù)警模型總體架構(gòu)如圖2所示。

圖2 預(yù)警模型總體架構(gòu)圖Fig.2 Architecture of early warning model

①數(shù)據(jù)級(jí)：首先對(duì)采集的48組濕度傳感器進(jìn)行濾波和剔除異常值，并對(duì)兩個(gè)180°廣角的圖像傳感器采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行360°拼接。

②特征級(jí)：主要對(duì)采集的地下層土壤濕度原始數(shù)據(jù)進(jìn)行中值濾波和均值濾波，去除噪聲和異常值，得到平穩(wěn)狀態(tài)的地下土壤平均濕度特征值；更為重要的是，通過(guò)攝像頭采集的接地極附近的地貌，識(shí)別出水塘、濕地的位置并提取出輪廓，計(jì)算出相應(yīng)的地表水域面積特征值。

③決策級(jí)：通過(guò)模糊推理方法和現(xiàn)場(chǎng)巡檢經(jīng)驗(yàn)，對(duì)地表層水域面積特征值和地下層土壤濕度值進(jìn)行聯(lián)合判決，得出實(shí)時(shí)的接地極導(dǎo)電異常預(yù)警等級(jí)。

2 接地極地表水域面積計(jì)算模型

2.1 Canny邊緣檢測(cè)算法

Canny邊緣檢測(cè)算法[11]是一種先平滑后求導(dǎo)的多級(jí)圖像處理方法，也是目前應(yīng)用較為廣泛的多級(jí)邊緣檢測(cè)算法。與其他邊緣檢測(cè)算法相比較，它在確保邊緣檢測(cè)精度的同時(shí)最大限度地保持了對(duì)邊緣的敏感度。該算法的具體原理步驟如下。

①圖像濾波平滑：通過(guò)高斯濾波器平滑彩色圖像，除去圖像噪聲。

g(x,y)=f(x,y)G(x,y)

(1)

式中:G(x,y)為高斯函數(shù)；f(x,y)為原圖像函數(shù)；g(x,y)為平滑后的圖像函數(shù)。

②計(jì)算圖像梯度：通過(guò)一階偏導(dǎo)有限差分，以及圖像卷積運(yùn)算，得到平滑后圖像中每個(gè)像素點(diǎn)(x,y)的梯度強(qiáng)度和方向，具體步驟如式(2)～式(5)所示。

(2)

(3)

|

(4)

(5)

③優(yōu)化梯度幅值，進(jìn)行最大化抑制：通過(guò)以上得到全局梯度并不能確定邊緣，為了準(zhǔn)確確定邊緣，需要對(duì)梯度幅值進(jìn)行最大化抑制，保留梯度變換最大的點(diǎn)。

2.2 接地極地表水域輪廓提取及面積計(jì)算模型

通過(guò)攝像頭采集接地極附近地表的三原色(red greem blue,RGB)彩色圖像，將RGB空間轉(zhuǎn)換為色彩模型(hue saturation value,HSV)空間數(shù)據(jù)，使用HSV空間圖像進(jìn)行不同顏色識(shí)別。通過(guò)地表顏色判斷地表水域所在位置并檢測(cè)其邊緣輪廓，然后計(jì)算輪廓所包圍的面積。

選取通過(guò)非極大值抑制過(guò)后的待檢測(cè)邊緣點(diǎn)，設(shè)置高(T1)、低(T2)閾值，將邊緣梯度值與低閾值作比較，如果小于低閾值，則判斷為不是水塘、濕地的邊緣點(diǎn)，將其刪除；若梯度值大于高閾值，則為強(qiáng)邊緣點(diǎn)，判斷為是真實(shí)的邊緣點(diǎn)，將其保留；若梯度值置于高閾值和低閾值之間，則為弱邊緣點(diǎn)。僅僅依靠高閾值選取的邊緣點(diǎn)，往往會(huì)使邊緣存在斷裂。為得到完整的邊緣，對(duì)弱邊緣點(diǎn)采用相鄰4鄰域的方法，判斷是否為邊緣點(diǎn)。若一條連通的弱邊緣上的任何一個(gè)點(diǎn)與強(qiáng)邊緣連通，則保留此邊緣；反之則抑制此邊緣，然后連接所有的真實(shí)邊緣信息，得到接地極地表水面的輪廓。

水域面積的計(jì)算通常采用的方法為用一個(gè)參考矩形包圍水塘輪廓，分別統(tǒng)計(jì)輪廓區(qū)域內(nèi)的像素個(gè)數(shù)和參考矩形的像素個(gè)數(shù)。因?yàn)閰⒖季匦蔚拿娣e是已知的，可以通過(guò)式(6)求解面積。

(6)

式中:Nrectangle為圖像中參考矩形的像素個(gè)數(shù);Nleaf為輪廓內(nèi)像素個(gè)數(shù)；Srectangle為參考矩形的面積。

接地極地表水面輪廓提取及面積計(jì)算流程如圖3所示。

圖3 輪廓提取及面積計(jì)算流程圖Fig.3 Surface water area contour extraction and area calculation process

3 接地極導(dǎo)電預(yù)警多傳感器聯(lián)合判決模型

3.1 模糊推理基本原理

模糊推理[12-13]是以模糊集合論和邏輯推理為基礎(chǔ)的決策方法。它通過(guò)模擬專家決策過(guò)程，首先確定決策輸入輸出量的論域，然后確定隸屬度函數(shù)對(duì)輸入輸出值進(jìn)行模糊化，最后根據(jù)模糊推理規(guī)則實(shí)現(xiàn)決策輸入量和輸出量之間的映射關(guān)系。

在模糊推理過(guò)程中，對(duì)具有單條件單輸入系統(tǒng)，通常使用的推理方式如下。

①條件(前提)：如果x是A1且y是B1。

②輸入(規(guī)則)：如果x是A1且y是B1，那么z是C1。

③結(jié)論：z是C1。

對(duì)于多條件多規(guī)則系統(tǒng)，可以理解為相應(yīng)模糊規(guī)則的模糊關(guān)系的并運(yùn)算。通常使用的推理方式如下。

①條件(前提)：如果x是A1且y是B1。

②輸入1(規(guī)則1)：如果x是A1且y是B1，那么z是C1。

③輸入2(規(guī)則2)：如果x是A2且y是B2，那么z是C2。

④結(jié)論：z是C1。

模糊推理的規(guī)則庫(kù)是由“If……then……”規(guī)則構(gòu)成的，其數(shù)量由輸入和語(yǔ)言值數(shù)量共同確定，假設(shè)有2個(gè)輸入，4個(gè)語(yǔ)言值，則有16條規(guī)則。模糊推理可以分為輸入量模糊化、模糊規(guī)則和解模糊三個(gè)過(guò)程。模糊化是將確定值的輸入量通過(guò)隸屬度函數(shù)轉(zhuǎn)化為對(duì)應(yīng)的模糊語(yǔ)言輸入值；模糊規(guī)則是通過(guò)一種運(yùn)算法則把模糊輸入量映射到模糊輸出量；解模糊是將模糊輸出量轉(zhuǎn)化為精準(zhǔn)的輸出量。

3.2 接地極故障預(yù)警多傳感器聯(lián)合判決模型

隸屬度函數(shù)選取三角形分布，具體如圖4所示。

圖4 隸屬度函數(shù)Fig.4 Membership function

接地極故障預(yù)警多傳感器聯(lián)合判決模型中，以下層土壤平均濕度H(%RH)和地表水面面積A(m2)為輸入，以預(yù)警情況U為輸出。通過(guò)傳感器采集的數(shù)據(jù)大小，將平均濕度H的論域設(shè)定為[0,100]；通過(guò)輪廓面積計(jì)算的大小，將面積A的論域設(shè)定為[0，200]；將輸出U的論域設(shè)定為[0,300]，2個(gè)輸入的語(yǔ)言值均設(shè)定為5個(gè)，分別為極高、高、中、低、極低。通過(guò)模糊推理，得到下層土壤平均濕度與地表水面面積的關(guān)系，最終推斷出預(yù)警情況和等級(jí)。

通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)巡檢人員的工程實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，得到了如表1所示的預(yù)警情況模糊推理規(guī)則集。表1中：N為正常情況；P為預(yù)警情況；O，S，M，B，K為兩種情況下的遞增程度。當(dāng)輸出屬于N類時(shí)，無(wú)論程度如何，預(yù)警等級(jí)輸出為“正?！?；當(dāng)輸出為“PO、PS、PM、PB、PK”，分別對(duì)應(yīng)“藍(lán)色預(yù)警、藍(lán)色預(yù)警、黃色預(yù)警、橙色預(yù)警、紅色預(yù)警”。

表1 預(yù)警情況模糊推理規(guī)則Tab.1 Fuzzy inference rules for early warning

4 試驗(yàn)及結(jié)果分析

本文在計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)上，使用Vs2012+opencv2.4.13實(shí)現(xiàn)對(duì)接地極地表水塘、濕地輪廓提取和面積計(jì)算。輪廓提取和面積計(jì)算結(jié)果如圖5所示。

圖5 輪廓提取和面積計(jì)算結(jié)果圖Fig.5 Contour extraction and area calculation results

對(duì)多傳感器采集的下層土壤濕度與接地極地表水面面積數(shù)據(jù)進(jìn)行模糊推理聯(lián)合判斷，其地表水域面積隸屬等級(jí)，下層土壤濕度隸屬等級(jí)及接地極導(dǎo)電預(yù)警情況如表2所示。從試驗(yàn)結(jié)果分析可知，通過(guò)圖像處理技術(shù)，能夠很準(zhǔn)確地提取到接地極地表水塘、濕地的輪廓并計(jì)算面積。結(jié)合模糊推理，對(duì)接地極下層土壤平均濕度與地表水面面積作出聯(lián)合判斷，導(dǎo)出預(yù)警等級(jí)，工作人員根據(jù)不同的預(yù)警等級(jí)確定相應(yīng)的解決方案，極大地增加了接地極安全在線監(jiān)測(cè)的及時(shí)性和可靠性。

表2 接地極導(dǎo)電預(yù)警情況Tab.2 Earth electrode conduction warning

5 結(jié)束語(yǔ)

本文提出了一種多傳感器融合的高壓直流輸電線接地極導(dǎo)電預(yù)警模型。該模型融合了地下層的多個(gè)濕度傳感器數(shù)據(jù)以及地表層的圖像數(shù)據(jù)，基于Canny圖像邊緣檢測(cè)算法實(shí)現(xiàn)了對(duì)地表層土壤濕度的檢測(cè)，并通過(guò)模糊推理方法實(shí)現(xiàn)了對(duì)接地極導(dǎo)電異常的定性預(yù)警。通過(guò)文山±500 kV富寧換流站接地極監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的仿真分析，結(jié)果表明本文提出的預(yù)警模型具有易于工程實(shí)現(xiàn)、實(shí)時(shí)性好等優(yōu)點(diǎn)。