變電站智能巡檢應(yīng)用現(xiàn)狀及解決措施

雷小勤

（國網(wǎng)四川省電力公司彭州市供電分公司，四川 成都 611930）

隨著智能化水平的不斷提高,化工、石油、電力、交通運(yùn)輸?shù)刃袠I(yè)逐漸開始將智能巡檢技術(shù)運(yùn)用到巡檢中,各領(lǐng)域根據(jù)其需求不斷完善巡檢機(jī)器人功能,逐漸形成了符合行業(yè)生產(chǎn)特點(diǎn)的智能巡檢系統(tǒng)。此外,還在金屬礦山領(lǐng)域以及GIS 放電、SF6 氣體泄漏監(jiān)測(cè)及輸電線、變電站、發(fā)電廠站等電力行業(yè)場(chǎng)所有所應(yīng)用。前智能巡檢系統(tǒng)應(yīng)用廣泛,憑借其視覺識(shí)別及其學(xué)習(xí)功能,一定程度上實(shí)現(xiàn)了對(duì)設(shè)備的“望、聞、問、切”的工效,有效解決了人工巡檢可靠性低、追溯性差、人身安全風(fēng)險(xiǎn)大、人力成本高等問題,提高了工作效率和生產(chǎn)力,也必將是未來安全生產(chǎn)領(lǐng)域的發(fā)展方向。

一、分析智能巡檢應(yīng)用現(xiàn)狀

當(dāng)前由于物聯(lián)網(wǎng)以及云計(jì)算等相關(guān)技術(shù)的不斷出現(xiàn)，尤其是智能化技術(shù)被引入到巡檢領(lǐng)域中，能夠在一定程度上取代人工完成大部分巡檢工作，不僅能實(shí)現(xiàn)巡檢自動(dòng)化，同時(shí)還能不斷加強(qiáng)巡檢的智能化，在一些距離比較遠(yuǎn)，高風(fēng)險(xiǎn)和強(qiáng)度比較大的工作環(huán)境中，能夠替代人工從事重復(fù)性運(yùn)維巡檢工作。在不斷發(fā)展的過程中，無論是智能巡檢方式，還是手段等都會(huì)變得更加多樣化，除了目前比較常見的智能巡檢機(jī)器人外，還進(jìn)一步包括定點(diǎn)攝像頭和滑軌攝像頭，對(duì)無線測(cè)溫裝置和各類數(shù)據(jù)在線監(jiān)測(cè)裝置。RFID 電子標(biāo)簽等進(jìn)行配合，就能實(shí)現(xiàn)對(duì)多種裕興參數(shù)進(jìn)行信息采集，同時(shí)還能對(duì)照云端存儲(chǔ)以及大戶數(shù)，結(jié)合狀態(tài)信息開展異常報(bào)警和趨勢(shì)預(yù)測(cè)，相關(guān)的工作人員通過應(yīng)用作業(yè)終端APP 和PC 客戶端，能夠?qū)υO(shè)備的安全狀態(tài)進(jìn)行隨時(shí)隨地的監(jiān)控，能夠第一時(shí)間對(duì)出現(xiàn)的隱患和問題進(jìn)行科學(xué)處理，最大限度上避免不必要的安全事故出現(xiàn)。將物聯(lián)網(wǎng)作為支撐，智能巡檢系統(tǒng)能夠保證工作人員實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)施設(shè)備的遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)，全面實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化管理的基礎(chǔ)上，還能降低用工人數(shù)，減少運(yùn)行過程中的維護(hù)成本。

二、分析變電站智能巡檢應(yīng)用優(yōu)化措施

（一）分析圖像識(shí)別和視頻識(shí)別

對(duì)于圖形識(shí)別和視頻識(shí)別而言，主要是在拍攝照片或錄制視頻主席后，對(duì)其做出相應(yīng)的去噪處理，提取特征量之后通過智能算法對(duì)其作出相應(yīng)的對(duì)比識(shí)別，這樣可以達(dá)到對(duì)圖像和視頻進(jìn)行識(shí)別判斷的一個(gè)作用。通過合理的采用這種技術(shù)，智能巡檢系統(tǒng)可以對(duì)表計(jì)讀數(shù)、指示等信號(hào)進(jìn)行識(shí)別,還能夠識(shí)別油水系統(tǒng)的“跑、冒、滴、漏”現(xiàn)象,火災(zāi)及帶電設(shè)備放電等現(xiàn)象。視頻流識(shí)別其實(shí)質(zhì)屬于圖像識(shí)別,是一個(gè)動(dòng)態(tài)檢測(cè)技術(shù),主要對(duì)連續(xù)幀的視頻圖像做減法,使其可以減去相同圖像元素以及余下變化存在差異的部分，及時(shí)的檢測(cè)出視頻圖像存在的異常信息。

（二）分析紅外成像

針對(duì)于設(shè)備進(jìn)行實(shí)際巡檢的過程中，多數(shù)都是采用了紅外成像對(duì)其溫度做出了相應(yīng)的檢測(cè)，紅外成像技術(shù)主要是一種應(yīng)用相對(duì)較為廣泛的成熟技術(shù)，在智能巡檢設(shè)備上合理的安裝紅外成像攝像頭或者是紅外成像元器件對(duì)其巡檢區(qū)域進(jìn)行紅外成像，即可測(cè)量設(shè)備表面溫度。系統(tǒng)對(duì)紅外成像進(jìn)行圖像去噪處理,對(duì)圖像配準(zhǔn)疊加多幅圖像后,將去噪處理后的紅外圖像回傳至數(shù)據(jù)處理中心進(jìn)行處理。紅外熱成像設(shè)備通常分為制冷焦平面熱像儀和非制冷焦平面熱像儀。因?yàn)榻蛊矫嫣綔y(cè)器材料和工藝方面存在一定的缺陷，通過了對(duì)成像儀制冷的提高成像精度方法，便是稱之為制冷焦面熱成像的技術(shù)，目前隨著新材料的研究和制造工藝持續(xù)的提升，應(yīng)用到紅外成像焦平面探測(cè)器不進(jìn)行冷卻便可以滿足成像精度方面的要求，然而非制冷紅外熱成像儀并不需要制冷、體積相對(duì)比較小和功耗比較低，是作為現(xiàn)如今智能巡檢系統(tǒng)使用的主流產(chǎn)品。

（三）分析定位技術(shù)

針對(duì)于定軌巡檢機(jī)器人而言，主要是根據(jù)既定軌道進(jìn)行巡檢，巡檢的設(shè)備則是通過了識(shí)別導(dǎo)軌的位置來進(jìn)行定位的，是可以自主移動(dòng)機(jī)器人，定位則是通過預(yù)先根據(jù)巡檢場(chǎng)所繪制出三維地形圖，在巡檢移動(dòng)的過程中，時(shí)常采用激光無軌導(dǎo)航技術(shù)進(jìn)行路線巡檢。此外,巡檢設(shè)備使用的定位技術(shù)有視覺定位、激光反射、北斗/GPS 等。研發(fā)人員根據(jù)巡檢機(jī)器人的具體應(yīng)用場(chǎng)所選擇相應(yīng)定位技術(shù)。例如,對(duì)于500k V 變電站內(nèi)的重要設(shè)備,在實(shí)際進(jìn)行巡檢的過程中為了獲取設(shè)備的詳細(xì)數(shù)據(jù)，能夠保證其巡檢的可靠性，機(jī)器人定位是可以采用成本相對(duì)較高和處理大量圖像數(shù)據(jù)的視覺定位技術(shù)，應(yīng)用到電廠等設(shè)備布置相對(duì)較為復(fù)雜，因此是可以采用激光反射定位的技術(shù)，這種技術(shù)優(yōu)點(diǎn)在于其平行性及分辨性能優(yōu)越,便于巡檢機(jī)器人“越障”。

（四）分析聲音識(shí)別

針對(duì)于聲音識(shí)別而言，主要是聲學(xué)“診斷”領(lǐng)域中的一項(xiàng)重要技術(shù)，應(yīng)用相對(duì)較為光阿飛，遷移學(xué)習(xí)則是作為聲音系統(tǒng)是被和應(yīng)用之前領(lǐng)域，或者是任務(wù)中所學(xué)習(xí)的知識(shí)以及技能的整個(gè)過程，在現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境的多種噪音混響之中，挑出屬于設(shè)備運(yùn)行的聲音,并與建立的設(shè)備正常運(yùn)行時(shí)的“音庫”進(jìn)行比對(duì),判斷出設(shè)備運(yùn)行是否正常。例如,水電站水車室,其噪聲混響嚴(yán)重且噪音較大,為了能將異常聲學(xué)信號(hào)檢測(cè)出來,硬件實(shí)現(xiàn)指向性拾音過程,同時(shí)對(duì)無關(guān)區(qū)域的噪音混響進(jìn)行屏蔽，故障導(dǎo)致的異常噪音通常表現(xiàn)出噪音源檢測(cè)出位置是固定的，既異常噪音生源僅僅只是在某一個(gè)區(qū)域才可以被監(jiān)聽到，在其他區(qū)域是無法監(jiān)聽到這種聲音。

（五）分析AI 的深度學(xué)習(xí)

針對(duì)有AI的深度學(xué)習(xí)技術(shù)而言，主要是實(shí)現(xiàn)智能巡檢系統(tǒng)的核心所在，是否可以實(shí)現(xiàn)巡檢系統(tǒng)之中的“智能”主要是在于系統(tǒng)是否具有著自主學(xué)習(xí)的能力，是需要具有著機(jī)器學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺，紅外成像分析、圖像和視頻流識(shí)別、語言識(shí)別等等技術(shù)，都是采用了人工智能的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，該技術(shù)通過長期對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí),建立電力行業(yè)專業(yè)化圖像、聲音識(shí)別等典型特征診斷模型,并不斷提高算法的準(zhǔn)確率,從而提高識(shí)別準(zhǔn)確率。深度學(xué)習(xí)的系統(tǒng)是由多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成,通過大量數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)。當(dāng)前,應(yīng)用于深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成的算法種類較多。比如在圖像處理系統(tǒng)之中，較為常用的算法主要是包括了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、蟻群算法、模擬退火以及粒子群算法等等，每一種的算法都是具有著各自的特點(diǎn)，在實(shí)際進(jìn)行應(yīng)用的過程中是需要結(jié)合實(shí)際的情況合理地進(jìn)行選擇。

總結(jié)：通過上述分析可知，智能巡檢在電力領(lǐng)域中具有著十分廣泛的應(yīng)用，能替代人工實(shí)施煩瑣重復(fù)巡檢工作，加強(qiáng)工作效率的基礎(chǔ)上，還能對(duì)人工成本進(jìn)行降低，在一定程度上把設(shè)備運(yùn)行過程中的狀態(tài)信息以及視頻圖像信息等進(jìn)行科學(xué)合理的整合，這樣做的目的能夠?qū)崿F(xiàn)巡視工作和巡視結(jié)果的可視化以及自動(dòng)化。現(xiàn)階段隨著在智能化技術(shù)的快速發(fā)展，智能巡檢系統(tǒng)無論在其結(jié)構(gòu)上還是功能上都變得日益完善，并且也取得了非常不錯(cuò)的成果，因此在實(shí)際應(yīng)用的過程中，依舊存在不少缺陷，所以要求技術(shù)人員對(duì)其進(jìn)行深入的研究，制定有效策略，加強(qiáng)巡檢工作效率。