基于機(jī)器視覺的電力設(shè)備監(jiān)測系統(tǒng)的研究

李巖 李丹 李建 騰飛

【摘? 要】電力設(shè)備是支撐電力穩(wěn)定發(fā)展的基礎(chǔ)要素，實(shí)現(xiàn)對電力設(shè)備狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測是保障電力系統(tǒng)高質(zhì)量發(fā)展的重要舉措?；跈C(jī)器人技術(shù)的不斷發(fā)展，構(gòu)建基于機(jī)器視覺的電力設(shè)備監(jiān)測系統(tǒng)對提升電力設(shè)備運(yùn)行效果、降低設(shè)備故障率具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。論文結(jié)合多年實(shí)踐研究，以變電站電氣控制柜開關(guān)狀態(tài)監(jiān)測為例，構(gòu)建基于機(jī)器視覺的電氣柜開關(guān)狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)，并且提出構(gòu)建機(jī)器視覺監(jiān)測系統(tǒng)的具體的保障措施，以此實(shí)現(xiàn)電力系統(tǒng)的智能化、網(wǎng)絡(luò)化發(fā)展。

【Abstract】Power equipment is the basic element to support the stable development of power， and realizing real-time monitoring of power equipment status is an important measure to ensure the high-quality development of power system. Based on the continuous development of robot technology， the construction of power equipment monitoring system based on machine vision is of great practical significance to improve the operation effect of power equipment and reduce the occurrence of equipment failure rate. Combined with years of practical research， this paper takes the switch status monitoring of substation electrical control cabinet as an example to build the switch status monitoring system of electrical cabinet based on machine vision， and puts forward the concrete guarantee measures to build the machine vision monitoring system， so as to realize the intelligent and networked development of power system.

【關(guān)鍵詞】機(jī)器視覺;電力設(shè)備;監(jiān)測系統(tǒng);電氣柜開關(guān)

【Keywords】machine vision; power equipment; monitoring system; electrical cabinet switch

【中圖分類號】TM506? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文獻(xiàn)標(biāo)志碼】A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文章編號】1673-1069（2021）11-0194-03

1 引言

隨著我國電力行業(yè)新常態(tài)的發(fā)展，推動電力行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展成為助力于社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要因素。傳統(tǒng)的電力設(shè)備監(jiān)測模式主要是通過人工巡視或者利用網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)局部在線監(jiān)測，此種方式雖然能夠發(fā)現(xiàn)電力設(shè)備故障，但是其需要花費(fèi)大量的人力、物力開展周期性巡視，而基于電力設(shè)備智能化的發(fā)展，導(dǎo)致工作人員的勞動量不斷增加，存在因巡視不到位或者沒有及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在故障而導(dǎo)致電力設(shè)備出現(xiàn)損壞，造成大面積停電的問題。機(jī)器視覺利用圖像信息技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)對相關(guān)數(shù)據(jù)的快速處理，這樣可以大大提高電力設(shè)備的監(jiān)測效率，因此依托機(jī)器視覺構(gòu)建自動化、智能化的監(jiān)測系統(tǒng)至關(guān)重要。

2 構(gòu)建基于機(jī)器視覺的電力設(shè)備監(jiān)測系統(tǒng)的重要意義

隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)在電力系統(tǒng)的運(yùn)用，實(shí)現(xiàn)電力設(shè)備智能化監(jiān)測成為我國電力發(fā)展的主要趨勢。無人值守模式實(shí)現(xiàn)了對電力系統(tǒng)設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù)、狀態(tài)傳輸?shù)秸{(diào)度中心，同時(shí)調(diào)度中心還可以實(shí)現(xiàn)對變電站現(xiàn)場設(shè)備的控制和調(diào)節(jié)。但是隨著電力設(shè)備種類的繁多，尤其是電力設(shè)備性能的不斷完善，實(shí)現(xiàn)電力系統(tǒng)的安全高效運(yùn)行，還需要工作人員對電力設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)視，通過監(jiān)視功能實(shí)現(xiàn)對電力設(shè)備的在線監(jiān)控。例如，電力工作人員通過利用圖像編碼技術(shù)與傳輸技術(shù)實(shí)現(xiàn)對電力設(shè)備的在線監(jiān)測，但是此種遙視功能主要是集中在對傳感器的報(bào)警功能方面，需要工作人員不斷觀察場景現(xiàn)場畫面，這樣必然會存在遺漏現(xiàn)象。

機(jī)器視覺則是依托機(jī)器人技術(shù)實(shí)現(xiàn)對電力設(shè)備進(jìn)行在線監(jiān)測的技術(shù)，結(jié)合機(jī)器視覺系統(tǒng)的工作原理，其在電力設(shè)備監(jiān)測系統(tǒng)中的運(yùn)用具有巨大的價(jià)值：

首先，機(jī)器視覺技術(shù)具有精度高、速度快的特點(diǎn)，其可以使電力設(shè)備進(jìn)行精準(zhǔn)的定位監(jiān)測，這樣可以及時(shí)將監(jiān)測的數(shù)據(jù)傳輸?shù)綑C(jī)器視覺處理系統(tǒng)中，從而為決策處理中心提供最為全面的數(shù)據(jù)。

其次，其具有非接觸性、可重復(fù)性動態(tài)測量的特點(diǎn)，機(jī)器視覺監(jiān)測系統(tǒng)具有非接觸性，其可以利用圖像處理技術(shù)實(shí)現(xiàn)對電力設(shè)備的紅外遠(yuǎn)程監(jiān)測，這樣可以有效降低對電力設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的影響程度，尤其是通過對電力設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的在線測量等實(shí)現(xiàn)對電力設(shè)備潛在故障的及時(shí)分析，提升工作效率。

最后，具有較大的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。通過運(yùn)用機(jī)器視覺系統(tǒng)后，實(shí)現(xiàn)了電力設(shè)備監(jiān)測的自動化、無人化操作，從而為電力企業(yè)節(jié)省了大量的人力資源成本，推動了電力系統(tǒng)智能化發(fā)展[1]。

3 基于機(jī)器視覺的電力設(shè)備監(jiān)測系統(tǒng)設(shè)計(jì)

為更加清晰地分析基于機(jī)器視覺的電力設(shè)備監(jiān)測系統(tǒng)，以電氣控制柜壓板開關(guān)狀態(tài)監(jiān)測為例。電氣控制柜開關(guān)是電力設(shè)備的重要組成部分，實(shí)現(xiàn)對電氣控制柜壓板開關(guān)狀態(tài)的監(jiān)測具有重要現(xiàn)實(shí)意義。構(gòu)建基于機(jī)器視覺的監(jiān)測系統(tǒng)主要包括光源、鏡頭、圖像處理器等部件。

具體的設(shè)計(jì)方案如下。

3.1 開關(guān)狀態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)

基于機(jī)器視覺的電力柜開關(guān)監(jiān)測系統(tǒng)主要是由目標(biāo)開關(guān)圖像采集、目標(biāo)開關(guān)位置監(jiān)測和狀態(tài)監(jiān)測算法以及結(jié)果處理與預(yù)警三大功能實(shí)現(xiàn)[2]。圖像采集系統(tǒng)和目標(biāo)開關(guān)定位設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)如圖1所示。

①圖像數(shù)據(jù)采集與開關(guān)信息獲取。

對于電力柜開關(guān)面板圖像數(shù)據(jù)的采集包括2種方案：一種導(dǎo)航機(jī)器人自動采集系統(tǒng)，其主要是在電力柜前安裝機(jī)器人導(dǎo)軌，并且在機(jī)器人身上安裝相機(jī)，通過定點(diǎn)拍攝的方式采集電力柜開關(guān)的相關(guān)信息，然后通過局域網(wǎng)將采集的圖像信息傳入圖像處理算法分析平臺;另一種采取智能手機(jī)進(jìn)行圖像采集，并且在智能手機(jī)內(nèi)移植開關(guān)的狀態(tài)識別算法，經(jīng)過智能手機(jī)的處理后在局域網(wǎng)狀態(tài)下將運(yùn)行結(jié)果上傳到數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)。需要注意的是，需要根據(jù)電力柜開關(guān)狀態(tài)的監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，保證每個(gè)開關(guān)狀態(tài)數(shù)據(jù)對應(yīng)相應(yīng)的開關(guān)狀態(tài)[3]。

②開關(guān)位置監(jiān)測與狀態(tài)識別。

圖像采集系統(tǒng)采集的電氣柜壓板開關(guān)圖像中不僅包括開關(guān)，而且還包括標(biāo)簽等。目前主流的目標(biāo)監(jiān)測算法主要是基于深度學(xué)習(xí)模型，其主要是利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取目標(biāo)開關(guān)圖像的特征圖，然后基于該特征圖進(jìn)行分類，將開關(guān)的狀態(tài)識別任務(wù)轉(zhuǎn)化為二分類任務(wù)[4]。

③后期結(jié)果處理與報(bào)警系統(tǒng)。

設(shè)計(jì)基于機(jī)器視覺的電力設(shè)備監(jiān)測系統(tǒng)最終目的就是解放工作人員，實(shí)現(xiàn)對電力設(shè)備的精準(zhǔn)化監(jiān)測。對于電氣柜開關(guān)狀態(tài)的監(jiān)測需要將開關(guān)狀態(tài)進(jìn)行結(jié)果處理，根據(jù)狀態(tài)對比得出相關(guān)的結(jié)論，從而及時(shí)處理電力系統(tǒng)。開關(guān)狀態(tài)識別結(jié)果處理的首要任務(wù)就是去重，然后再進(jìn)行排序操作，將識別結(jié)果與電控制柜上的開關(guān)一一對應(yīng)[5]。在進(jìn)行識別結(jié)果去重操作主要是計(jì)算各個(gè)檢測結(jié)果之間的歐式距離，通過設(shè)定經(jīng)驗(yàn)閾值，判定2個(gè)檢測結(jié)果是否有重復(fù)，保留目標(biāo)預(yù)測概率較大的檢測結(jié)果。檢測結(jié)果中，如果漏檢的比例超出了設(shè)定的數(shù)值，表明此次檢測無效，需要重新檢測。當(dāng)然如果漏檢比例在可以控制的范圍則進(jìn)行開關(guān)排序操作。將排序結(jié)果與開關(guān)控制進(jìn)行融合后傳輸?shù)较到y(tǒng)中，保證其處理結(jié)果要與系統(tǒng)設(shè)定的運(yùn)行狀態(tài)一致。如果發(fā)現(xiàn)不一致則會發(fā)出警報(bào)。

3.2 目標(biāo)開關(guān)的位置監(jiān)測

對于目標(biāo)開關(guān)的監(jiān)測主要包括2個(gè)步驟：

一是對目標(biāo)進(jìn)行定位;二是對目標(biāo)開關(guān)狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測識別。基于機(jī)器視覺的開關(guān)位置監(jiān)測主要采取的是基于RPN網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)方案，整個(gè)網(wǎng)絡(luò)主要分為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（其主要是負(fù)責(zé)提取輸入圖像的特征圖）和RPN網(wǎng)絡(luò)（將提取的特征圖進(jìn)行目標(biāo)區(qū)域監(jiān)測）2個(gè)部分。之所以這樣設(shè)計(jì)主要是借鑒AlexNet的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，因?yàn)槿绻O(shè)計(jì)過多的冗余會增加計(jì)算量，不利于提取到精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)，影響工作效率，如果設(shè)計(jì)層數(shù)過少又不能提取豐富的圖像特征。因此，通過設(shè)定5層卷積輸出大小為39×39×256的特征圖，這樣可以有效地提升目標(biāo)開關(guān)的監(jiān)測質(zhì)量[6]。

3.3 目標(biāo)開關(guān)狀態(tài)的識別

基于機(jī)器視覺系統(tǒng)的特點(diǎn)，對于電氣柜開關(guān)狀態(tài)的監(jiān)測主要是通過二分類卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)建模型參數(shù)實(shí)現(xiàn)對目標(biāo)開關(guān)狀態(tài)的精準(zhǔn)識別。具體流程如圖2所示。

①訓(xùn)練樣本集制作與轉(zhuǎn)換格式。圖像分類是開關(guān)狀態(tài)監(jiān)測識別的首要基礎(chǔ)，圖像分類主要是根據(jù)給定的圖像屬性級別對其進(jìn)行計(jì)算，由于整個(gè)電氣柜壓板面板排序諸多開關(guān)目標(biāo)，因此，需要通過計(jì)算法將橫豎排列的開關(guān)進(jìn)行定位分割，以此作為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入[7]。具體在圖片分類中可以將斷開狀態(tài)的圖片以“0”開頭，閉合狀態(tài)的開關(guān)圖片則是“1”開頭進(jìn)行命名，同時(shí)為了提升監(jiān)測的準(zhǔn)確度，需要對不同角度、不同光照的圖片進(jìn)行樣本采集，這樣可以有效提升圖片監(jiān)測的質(zhì)量。采取Pytorch框架制作不直接使用圖片格式文件，需要將圖片進(jìn)行格式轉(zhuǎn)化。

②開關(guān)狀態(tài)識別網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)計(jì)與訓(xùn)練?；陔姎夤耖_關(guān)的2種運(yùn)行狀態(tài)，設(shè)計(jì)了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖。

為檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷臏?zhǔn)確性，選擇1000張開關(guān)圖片作為訓(xùn)練集，其中“閉合”與“斷開”狀態(tài)圖片數(shù)量相等，選擇SGD（Stochastic Gradient Descent）作為優(yōu)化算法，設(shè)置學(xué)習(xí)策略為步進(jìn)學(xué)習(xí)，基礎(chǔ)學(xué)習(xí)率為0.01，每經(jīng)過300個(gè)迭代次數(shù)，基礎(chǔ)學(xué)習(xí)率減小一個(gè)數(shù)量級，最后設(shè)定使用CPU模式訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)[8]。通過與傳統(tǒng)圖片梯度邊緣信息的算法對比，得出以下結(jié)論，采取機(jī)器視覺的電氣柜開關(guān)算法具有較高的價(jià)值[9]。

4 機(jī)器視覺電氣柜開關(guān)監(jiān)測系統(tǒng)設(shè)計(jì)的保障措施

構(gòu)建基于機(jī)器視覺的電氣柜開關(guān)狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)需要多方面因素的參與，結(jié)合多年實(shí)踐調(diào)查研究，需要我們做好以下保障措施。

4.1 培養(yǎng)高素質(zhì)的電力專業(yè)人才，為電氣柜開關(guān)智能監(jiān)測提供智力支撐

基于機(jī)器視覺監(jiān)測系統(tǒng)的構(gòu)建，電力企業(yè)必須要重視人才引進(jìn)力度，通過專業(yè)的培訓(xùn)體系提高工作人員的智能化操作技術(shù)：一是電力企業(yè)要加大對工作人員的培訓(xùn)力度，不定期組織工作人員學(xué)習(xí)機(jī)器視覺監(jiān)測系統(tǒng)的操作技能，增強(qiáng)工作人員適應(yīng)大數(shù)據(jù)環(huán)境的能力。例如，基于機(jī)器視覺監(jiān)測系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與應(yīng)用，電力企業(yè)要第一時(shí)間組織相關(guān)人員學(xué)習(xí)該操作軟件系統(tǒng)的應(yīng)用流程，懂得基本的處理故障問題的能力。二是及時(shí)引進(jìn)高素質(zhì)人才?；陔娏π袠I(yè)高質(zhì)量發(fā)展要求，電力企業(yè)必須要及時(shí)引進(jìn)高素質(zhì)的復(fù)合型人才。例如，電力企業(yè)要加強(qiáng)與電力行業(yè)協(xié)會、科研機(jī)構(gòu)的合作力度，針對機(jī)器視覺監(jiān)測系統(tǒng)的要求引進(jìn)相應(yīng)的人才。當(dāng)然最重要的就是要為人才培養(yǎng)提供良好的機(jī)制環(huán)境，增加我國高素質(zhì)復(fù)合型電力人才的數(shù)量。

4.2 加大資金投入，完善基礎(chǔ)配套設(shè)施

基于機(jī)器視覺的監(jiān)控系統(tǒng)離不開系列的改造工程，因此，我國要加大資金投入為機(jī)器視覺監(jiān)測系統(tǒng)的構(gòu)建提供必要的支撐：一是電力企業(yè)要加大資金投入，為機(jī)器視覺監(jiān)測系統(tǒng)的構(gòu)建提供必要的資金支持。例如，為了加快機(jī)器視覺電力監(jiān)測系統(tǒng)的建設(shè)，電力企業(yè)要專門設(shè)置專項(xiàng)資金用于開展機(jī)器視覺監(jiān)測改造工作。二是要完善相應(yīng)的配套設(shè)施。機(jī)器視覺監(jiān)測系統(tǒng)需要相應(yīng)配套設(shè)施的支持，因此，電力企業(yè)要積極完善相應(yīng)的配套設(shè)施建設(shè)，為機(jī)器視覺監(jiān)測系統(tǒng)提供相應(yīng)的硬件支持。

4.3 完善管理制度，為機(jī)器視覺應(yīng)用提供良好的環(huán)境

我國相關(guān)部門要進(jìn)一步完善機(jī)器視覺監(jiān)測系統(tǒng)運(yùn)用的管理制度，為規(guī)范機(jī)器視覺監(jiān)測系統(tǒng)運(yùn)行而提供相應(yīng)的制度。例如，電氣企業(yè)在針對機(jī)器視覺監(jiān)測系統(tǒng)的運(yùn)行特點(diǎn)而制定相應(yīng)的管理制度，規(guī)范機(jī)器視覺監(jiān)測系統(tǒng)的運(yùn)行。

5 結(jié)語

總之，基于機(jī)器人技術(shù)的不斷發(fā)展與完善，構(gòu)建基于機(jī)器視覺的電力設(shè)備監(jiān)測系統(tǒng)對提升電力設(shè)備運(yùn)行效率、降低故障發(fā)生率具有重要意義，因此，我們要立足于電力設(shè)備日常管理工作的要求，積極構(gòu)建機(jī)器視覺監(jiān)測系統(tǒng)，以此推動電力行業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展。

【參考文獻(xiàn)】

【1】冷從林.基于機(jī)器視覺的變電站壓板開關(guān)狀態(tài)識別系統(tǒng)研究[D].武漢：武漢理工大學(xué)，2019.

【2】魏秀琨，所達(dá)，魏德華，等.機(jī)器視覺在軌道交通系統(tǒng)狀態(tài)檢測中的應(yīng)用綜述[J].控制與決策，2021，36（02）：257-282.

【3】李煥.基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的智能電力監(jiān)控系統(tǒng)研究[D].長春：吉林大學(xué)，2019.

【4】陳文棟.具有CMD邏輯復(fù)用功能的高壓輸電線路智能巡檢系統(tǒng)設(shè)計(jì)[D].濟(jì)南：山東大學(xué)，2020.

【5】孫熙.復(fù)雜背景下電力設(shè)備識別及狀態(tài)監(jiān)測[D].北京：華北電力大學(xué)，2018.

【6】王立軍，張拓，劉光偉，等.基于機(jī)器視覺技術(shù)的高壓斷路器機(jī)械特性診斷[J].高電壓技術(shù)，2020，46（06）：2148-2154.

【7】唐文虎，牛哲文，趙柏寧，等.數(shù)據(jù)驅(qū)動的人工智能技術(shù)在電力設(shè)備狀態(tài)分析中的研究與應(yīng)用[J].高電壓技術(shù)，2020，46（09）：2985-2999.

【8】梁歡，邢麗冬，黃鳳，等.基于機(jī)器視覺的高電位監(jiān)測設(shè)備激光無線供能系統(tǒng)[J].機(jī)械制造與自動化，2019，48（05）：157-161.

【9】劉胤欣.基于機(jī)器視覺的無人值守變電所絕緣子故障檢測系統(tǒng)研究[D].石家莊：石家莊鐵道大學(xué)，2015.