圖像處理技術(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在電力設(shè)備識(shí)別中的應(yīng)用分析

魏金玉

（河南省煤炭科學(xué)研究院有限公司，河南 鄭州 450001）

0 引 言

電力在國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展中扮演著重要角色，同時(shí)電力設(shè)施的穩(wěn)定和安全運(yùn)行保障了國(guó)民經(jīng)濟(jì)的健康發(fā)展。我國(guó)的電網(wǎng)中，高壓輸電線常處于復(fù)雜的環(huán)境中，容易受到損害。因此，對(duì)高壓輸電線設(shè)備的維護(hù)尤為重要。往常的電網(wǎng)設(shè)備監(jiān)控需要人工查看和分析圖像，監(jiān)控的質(zhì)量受到人為因素干擾較大。相關(guān)實(shí)驗(yàn)表明，人類(lèi)眼鏡持續(xù)觀察電子屏幕超過(guò)3 h，注意力將降低至原來(lái)的30%。因此，采用更為智能的技術(shù)幫助人們分析圖像特征，以提升監(jiān)控工作的效率。借助計(jì)算機(jī)的強(qiáng)大圖像處理能力，通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理與分析，提取出需要的信息，過(guò)濾掉與用戶無(wú)關(guān)的數(shù)據(jù)信息，這樣智能的方法可以使人力勞動(dòng)強(qiáng)度大為降低，也在很大程度上減少了設(shè)備故障的誤報(bào)與漏報(bào)，及時(shí)地提高了監(jiān)控系統(tǒng)的報(bào)警處理能力。本文討論電力設(shè)備故障檢查中應(yīng)用圖像處理技術(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)涉及到的主要技術(shù)內(nèi)容和相關(guān)應(yīng)用。

1 電力設(shè)備故障成像分析

1.1 紅外成像技術(shù)

紅外線輻射測(cè)溫儀運(yùn)用了物體的紅外線反射特征，能夠只檢測(cè)對(duì)象表面4 個(gè)點(diǎn)的溫度來(lái)求得物體的平均溫度。如果對(duì)對(duì)象表面溫度要求不精確，采用這種儀器具有操作便捷、使用價(jià)格低廉等優(yōu)勢(shì)。

紅外測(cè)溫儀運(yùn)行時(shí)，被測(cè)物體表面的紅外輻射能量會(huì)在儀器透鏡集中起來(lái)，并經(jīng)過(guò)紅外濾光片到達(dá)探測(cè)器中，進(jìn)入探測(cè)器中的輻射能被轉(zhuǎn)化為電能信號(hào)，經(jīng)一系列處理和轉(zhuǎn)換，最后在顯示屏顯示被測(cè)物體的表面溫度。紅外測(cè)溫儀的結(jié)構(gòu)如圖1 所示，儀器中經(jīng)過(guò)45°分光鏡，能夠?qū)⒖梢?jiàn)光反射至分劃板，分劃板上刻有一圓環(huán)，其面積等同于光闌孔面積，分劃板后裝配著一副目視透鏡，以使人確認(rèn)測(cè)量對(duì)象的準(zhǔn)確情況以及目標(biāo)是否填充滿小環(huán)。

圖1 紅外測(cè)溫儀結(jié)構(gòu)示意圖

紅外測(cè)溫儀主要由光學(xué)系統(tǒng)、紅外探測(cè)器、電信號(hào)放大及處理系統(tǒng)、結(jié)果顯示系統(tǒng)和其他附屬部分等部分構(gòu)成。按照測(cè)溫的需求，可以將其分為單波段中低溫測(cè)溫儀（8～12 μm）、高溫測(cè)溫儀（2～2.5 μm）以及高溫比色測(cè)溫儀。目前，大多數(shù)紅外測(cè)溫設(shè)備均安裝有可視瞄準(zhǔn)或激光瞄準(zhǔn)裝置，使人更精準(zhǔn)地檢測(cè)對(duì)象的溫度。

以變壓器套管溫度圖像分析為例，變壓器套管包含主變高壓側(cè)套管、低壓側(cè)套管、抱箍線夾、中性點(diǎn)套管、管出線線夾等部分。溫差不超過(guò)10K，未達(dá)到嚴(yán)重缺陷的要求，可應(yīng)用圖像特征分析法、同類(lèi)比較判斷法。變壓器套管溫度分布異常如圖2 所示。

圖2 220 kV 主變高壓側(cè)熱像圖（左側(cè)套管上部溫度偏低）

1.2 紫外成像技術(shù)

當(dāng)電力設(shè)備產(chǎn)生電離放電現(xiàn)象時(shí)，會(huì)向外輻射出各種的電磁波，而紫外線就是其中重要的組成。紫外線的波長(zhǎng)在100～400 nm，而電力設(shè)備產(chǎn)生的紫外線主要在200～400 nm。然而自然光中同樣包含紫外線，可是因?yàn)槌粞鯇拥钠帘?，?dǎo)致輻射致地面的紫外輻射波長(zhǎng)基本處于280 nm 之上，低于280 nm 的范圍被稱(chēng)作日盲區(qū)。電力設(shè)備故障放電發(fā)生的紫外輻射存在于280 nm 以下，也稱(chēng)其在日盲區(qū)中，能夠經(jīng)由觀測(cè)這些波段的紫外線來(lái)診斷局部放電程度，并且也能降低環(huán)境對(duì)檢測(cè)的影響。圖3 為紫外線成像示意圖。

圖3 紫外線成像示意圖

相較于RGB 圖像，灰度圖占用更小的存儲(chǔ)空間，不會(huì)對(duì)提取圖像特征信息造成影響。RGB 圖像與灰度圖的區(qū)別就像彩色電視機(jī)圖像與黑白電視機(jī)圖像之間的區(qū)別，灰度圖像除了沒(méi)有色彩飽和度外，其他特征均與RGB 彩色圖像基本一致。例如，圖像尺寸為M×N的紫外放電圖片，那么此圖片的灰度圖像尺寸也就為M×N?；叶葓D與像素點(diǎn)具有相同的個(gè)數(shù)量，一個(gè)像素點(diǎn)只需要一個(gè)字節(jié)空間。與此同時(shí)，灰度圖像與背景部分具有更強(qiáng)的對(duì)比度，有助于清晰地區(qū)分出圖像主體部分。例如紫外放電圖像，將RGB 模式圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像，經(jīng)過(guò)轉(zhuǎn)換的灰度圖像可以明顯區(qū)分出放電區(qū)域，有助于選取放電趨勢(shì)。

2 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)紅外圖像識(shí)別

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法是在認(rèn)知科學(xué)與神經(jīng)心理學(xué)的基礎(chǔ)上建立起來(lái)的，采用計(jì)算機(jī)強(qiáng)大的計(jì)算能力與學(xué)習(xí)能力，可以顯著降低故障處理的失誤概率。電力設(shè)備采用這種故障診斷措施，便于操作，對(duì)外界條件改變后的適應(yīng)性強(qiáng)，實(shí)際推廣應(yīng)用前景廣泛。

基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力設(shè)備故障檢測(cè)方法，包括采集紅外圖譜，構(gòu)建規(guī)范化的圖譜數(shù)據(jù)庫(kù)；采集的紅外圖譜包括測(cè)試用的紅外圖譜和建模用的紅外圖譜；建立多層深神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)規(guī)范化的圖譜數(shù)據(jù)庫(kù)中的測(cè)試用紅外圖譜進(jìn)行分類(lèi)；建立目標(biāo)檢測(cè)框架RCNN 對(duì)分類(lèi)的測(cè)試用紅外圖譜進(jìn)行設(shè)備分區(qū)；根據(jù)紅外圖譜缺陷分析準(zhǔn)則，設(shè)置分區(qū)內(nèi)溫度預(yù)警規(guī)則；根據(jù)溫度預(yù)警規(guī)則，得到設(shè)備安全分析結(jié)論并實(shí)現(xiàn)預(yù)警。構(gòu)建規(guī)范化的圖譜數(shù)據(jù)庫(kù)的過(guò)程為：對(duì)采集的紅外圖譜進(jìn)行分析，選擇表示圖像的目標(biāo)特征，定義紅外圖譜中設(shè)備表示類(lèi)型，構(gòu)建規(guī)范化的圖譜數(shù)據(jù)庫(kù)。在多個(gè)不同視點(diǎn)采集的紅外圖譜，在構(gòu)建規(guī)范化的圖譜數(shù)據(jù)庫(kù)之前，基于視覺(jué)和相關(guān)背景對(duì)采集的紅外圖譜進(jìn)行過(guò)濾。

采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法可以確定性的得到電力故障的監(jiān)測(cè)結(jié)果，便于制定出具有針對(duì)性的維修方案，假如不確定故障的性質(zhì)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法也會(huì)給出一套效果較好的處理方案。采用這樣的診斷方法能夠很大程度上提升電力設(shè)備故障診斷的效率和精度。

3 結(jié) 論

隨著特高壓交直流混合大電網(wǎng)、新一代智能變電站、智能輸電線路等工程的深入建設(shè)，全新的電網(wǎng)重大成套裝備和智能裝備不斷涌現(xiàn)，對(duì)電網(wǎng)設(shè)備安全和智能運(yùn)維提出新的挑戰(zhàn)。需要借助物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等新技術(shù)，提出智能化的設(shè)備運(yùn)維技術(shù)，逐步構(gòu)建具有信息化、可視化和智能化特點(diǎn)的設(shè)備運(yùn)維管控體系，滿足未來(lái)電網(wǎng)設(shè)備更高的安全運(yùn)維要求。