計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)及其在電力系統(tǒng)自動(dòng)化中的應(yīng)用研究

王博鋒，李繼斌

（國網(wǎng)陜西省電力有限公司漢中供電公司，陜西 漢中 723000）

1 電力系統(tǒng)自動(dòng)化簡析

電力系統(tǒng)自動(dòng)化是利用現(xiàn)代信息技術(shù)和控制理論，實(shí)現(xiàn)電力系統(tǒng)的監(jiān)測、控制、優(yōu)化和保護(hù)的過程[1]。其目的是提高電力系統(tǒng)的安全、可靠、經(jīng)濟(jì)與高效運(yùn)行，滿足社會(huì)對(duì)電力的需求。電力系統(tǒng)自動(dòng)化的主要包括2個(gè)方面：一是電力系統(tǒng)監(jiān)測，通過安裝各種傳感器、測量儀表、通信設(shè)備等，實(shí)時(shí)采集電力系統(tǒng)的運(yùn)行參數(shù)（電壓、電流、功率、頻率等），并將其傳輸?shù)娇刂浦行幕虮镜亟K端，以便對(duì)電力系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行分析和評(píng)估；二是電力系統(tǒng)控制，通過設(shè)置各種控制器、執(zhí)行器、開關(guān)等，根據(jù)監(jiān)測數(shù)據(jù)和控制策略，對(duì)電力系統(tǒng)的運(yùn)行進(jìn)行調(diào)節(jié)和控制，以保持電力系統(tǒng)的穩(wěn)定和平衡[2]。

2 計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的方法探究

2.1 圖像采集

圖像采集是指利用攝像機(jī)或其他傳感器獲取圖像或視頻數(shù)據(jù)的過程，其目的是將現(xiàn)實(shí)世界中的場景轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)，以便計(jì)算機(jī)進(jìn)行處理和分析[3]。圖像采集的質(zhì)量和效率取決于多個(gè)因素，如光照條件、傳感器類型、分辨率、幀率以及噪聲水平等。為了提高圖像采集的性能，通常需要進(jìn)行一些預(yù)處理操作。

2.2 圖像預(yù)處理

圖像預(yù)處理是指對(duì)圖像或視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪、增強(qiáng)、校正等操作，以提高圖像質(zhì)量。其目的是消除圖像中的噪聲和干擾，突出圖像中的有用信息，減少后續(xù)處理的復(fù)雜度和誤差[4]。

2.3 圖像分割

圖像分割是指將圖像或視頻數(shù)據(jù)劃分為若干個(gè)有意義的區(qū)域或?qū)ο蟮倪^程，其目的是將圖像中的目標(biāo)從背景中分離出來，為后續(xù)的特征提取和模式識(shí)別提供依據(jù)。圖像分割的難度取決于圖像中目標(biāo)和背景之間的對(duì)比度、相似度、連通性等，實(shí)現(xiàn)方法包括閾值法、區(qū)域生長法、聚類法以及水平集法等[5]。

2.4 特征提取

特征提取是指從圖像或視頻數(shù)據(jù)中提取能夠表征區(qū)域或?qū)ο髮傩缘男畔⒌倪^程，其目的是將高維度的原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為低維度的特征向量，以便后續(xù)的特征匹配和模式識(shí)別。特征提取的效果取決于特征是否具有健壯性、可區(qū)分性、不變性等，實(shí)現(xiàn)方法包括顏色特征提取、紋理特征提取、形狀特征提取、尺度不變特征轉(zhuǎn)換（Scale-Invariant Feature Transform，SIFT）特征提取、方向梯度直方圖（Histogram of Oriented Gradient，HOG）特征提取等。

2.5 特征匹配

特征匹配是指利用特征之間的相似性或距離，尋找不同圖像與視頻數(shù)據(jù)中對(duì)應(yīng)的區(qū)域或?qū)ο蟮倪^程，其目的是建立不同數(shù)據(jù)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，為后續(xù)的模式識(shí)別或場景重建提供支持。特征匹配的難度取決于特征之間是否存在一致性、唯一性、穩(wěn)定性等，實(shí)現(xiàn)方法有包括最近鄰法、最小二乘法、隨機(jī)抽樣一致性（Random Sample Consensus，RANSAC）法等。

2.6 模式識(shí)別

模式識(shí)別是指利用特征數(shù)據(jù)，對(duì)區(qū)域或?qū)ο筮M(jìn)行分類、識(shí)別以及定位的過程，其目的是實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像或視頻數(shù)據(jù)中的目標(biāo)的識(shí)別和理解，為后續(xù)的決策和控制提供依據(jù)。模式識(shí)別的效果取決于特征數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量，以及分類器或識(shí)別器的性能和準(zhǔn)確度，實(shí)現(xiàn)方法包括支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、隨機(jī)森林以及深度學(xué)習(xí)等。相應(yīng)方法的優(yōu)缺點(diǎn)與常見技術(shù)指標(biāo)如表1所示。

表1 相應(yīng)方法的優(yōu)缺點(diǎn)與常見技術(shù)指標(biāo)

3 計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在電力系統(tǒng)自動(dòng)化中的典型應(yīng)用方向

3.1 故障檢測

電力系統(tǒng)自動(dòng)化是一種利用計(jì)算機(jī)技術(shù)和通信技術(shù)，實(shí)現(xiàn)電力設(shè)備監(jiān)測、控制和優(yōu)化的過程。在這個(gè)過程中，故障檢測是一項(xiàng)重要的任務(wù)，它可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)和處理電力設(shè)備的異常情況，保證電力系統(tǒng)的安全和穩(wěn)定。計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)是一種模擬人類視覺功能，從圖像或視頻數(shù)據(jù)中獲取信息與知識(shí)的技術(shù)。它可以為電力系統(tǒng)自動(dòng)化中的故障檢測提供一種新的解決方案，具有以下幾個(gè)特點(diǎn)。

一是高效性，計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)可以快速地處理大量的圖像或視頻數(shù)據(jù)，從中提取出電力設(shè)備的狀態(tài)與特征，無須人工干預(yù)。二是靈活性，計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)可以適應(yīng)不同的環(huán)境和場景，通過調(diào)整參數(shù)和算法，實(shí)現(xiàn)對(duì)不同類型和規(guī)模的電力設(shè)備的故障檢測。三是智能性，計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)可以利用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，深度分析與理解圖像或視頻數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)故障的自動(dòng)識(shí)別和分類。

此外，計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在電力系統(tǒng)自動(dòng)化中的故障檢測應(yīng)用主要包括以下幾個(gè)方面。首先，紅外熱成像。使用紅外熱像儀捕捉電力設(shè)備表面的溫度分布，通過溫度異常來判斷故障位置和程度，如過熱、短路、接觸不良等。其次，紫外光譜分析。使用紫外光譜儀檢測電力設(shè)備表面的紫外輻射強(qiáng)度，通過紫外輻射異常來判斷故障類型和原因，如放電、閃絡(luò)、絕緣老化等。最后，圖像識(shí)別。使用攝像機(jī)或傳感器獲取電力設(shè)備的圖像或視頻數(shù)據(jù)，通過圖像分割、特征提取、特征匹配等方法，識(shí)別出故障部件和狀態(tài)，如斷裂、變形、腐蝕等。

支持向量機(jī)的數(shù)學(xué)模型可以表示為

式中：b為超平面的參數(shù)；w為超平面的法向量；ξi為松弛變量；C為懲罰系數(shù)；yi為類別標(biāo)簽；φ(xi)為核函數(shù)；T為目標(biāo)區(qū)域或?qū)ο蟮念悇e標(biāo)簽。支持向量機(jī)的目標(biāo)是找到一個(gè)最優(yōu)的超平面，使得2類數(shù)據(jù)之間的間隔最大化，并且允許一些數(shù)據(jù)點(diǎn)在間隔內(nèi)錯(cuò)誤分類。通過引入拉格朗日乘子αi和βi，將問題轉(zhuǎn)化為對(duì)偶問題，表示為

通過求解對(duì)偶問題，可以得到超平面的參數(shù)w和b，以及支持向量的αi。支持向量是指滿足αi＞0的數(shù)據(jù)點(diǎn)，它們位于間隔邊界上或錯(cuò)誤分類。超平面的方程表示為

對(duì)于一個(gè)新的數(shù)據(jù)點(diǎn)x，可以通過計(jì)算wTφ(x)+b的符號(hào)來判斷其類別。如果wTφ(x)+b＞0，則屬于正類；如果wTφ(x)+b＜0，則屬于負(fù)類；如果wTφ(x)+b=0，則位于超平面上。

3.2 設(shè)備識(shí)別

設(shè)備識(shí)別是指利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，對(duì)電力設(shè)備進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別，獲取設(shè)備類型、編號(hào)、位置等信息，方便設(shè)備管理和維護(hù)。目標(biāo)檢測、識(shí)別與追蹤的常見方法、優(yōu)缺點(diǎn)、技術(shù)指標(biāo)如表2所示。目標(biāo)檢測利用目標(biāo)檢測算法，如YOLO、SSD、FasterR-CNN等，對(duì)圖像或視頻數(shù)據(jù)中的電力設(shè)備進(jìn)行定位和框選，得到目標(biāo)區(qū)域。目標(biāo)識(shí)別利用目標(biāo)識(shí)別算法，如ResNet、VGG、Inception等，對(duì)目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行特征提取和分類，得到目標(biāo)類型。目標(biāo)追蹤利用目標(biāo)追蹤算法，如KCF、TLD、MOSSE等，對(duì)視頻數(shù)據(jù)中的電力設(shè)備進(jìn)行跟蹤和標(biāo)記，得到目標(biāo)編號(hào)和位置。將識(shí)別結(jié)果以圖形或文本的形式輸出到顯示器或數(shù)據(jù)庫中，供后續(xù)的設(shè)備管理和維護(hù)使用。

表2 設(shè)備識(shí)別常用方法的優(yōu)缺點(diǎn)以及常見技術(shù)指標(biāo)

設(shè)備識(shí)別技術(shù)可以有效提高電力系統(tǒng)自動(dòng)化的水平和效果。例如，在變電站中，可以利用設(shè)備識(shí)別技術(shù)，對(duì)變電站內(nèi)的各種設(shè)備（變壓器、開關(guān)、電纜等）進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別，獲取設(shè)備的類型、編號(hào)、位置等信息，方便設(shè)備的管理和維護(hù)。

4 結(jié) 論

計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)是一門利用計(jì)算機(jī)模擬人類視覺功能，從圖像或視頻數(shù)據(jù)中獲取信息的學(xué)科。它在電力系統(tǒng)自動(dòng)化中有著廣泛的應(yīng)用，也面臨著一些挑戰(zhàn)。為了克服這些困難，提高計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在電力系統(tǒng)自動(dòng)化中的性能和效果，需要對(duì)其基本原理和方法進(jìn)行深入的研究與探討。