结合机器视觉和移动作业的变电站巡视技术研究.pdf
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1、本文提出一种基于机器视觉和移动作业的变电站巡视方法和系统,可弥补现有电网设备图像分析中电网设备的故障、缺陷隐患的算法缺乏、精准度不高等情况。关键词:机器视觉;图像分析;模型训练;远程巡视;移动作业在物联网技术飞速发展的今天,如何把电网公司变电站的各类监测系统、监控系统、信息系统等相关生产监控、运维的系统加以互联集成,使现有的监测、监控、运维的装置和系统的数字化赋能发挥到极致,并在此基础上逐步拓展智能运检的智能化应用,以达到既提升电网公司供电生产运维管理的技术水平和安全管控能力,又能为生产运维人员减负,这是供电生产运维单位不得不考虑和研究的课题。因此,为全面提升电网公司变电运维管理的“五种能力”
2、(设备感知能力、缺陷发现能力、状态管控能力、主动预警能力、应急处置能力),本文研究基于机器视觉的远程巡视技术,设计形成视频管理分析平台,对视野内各种相关设备仪表、人员行为的准确定位和温度、状态异常检测,支撑变配电站的巡视工作提供远程设备监测和远程环境监测功能,研究成果可对存量视频进行智能分析,生成智能巡视报告,保存异常视频。并能结合移动作业技术,通过“人”“机”结合,实现高效巡视、高质巡视,切实提高电网公司设备运维管理的标准化、精益化和智能化水平。随着电网公司的发展,电网规模迅速扩大,对电网公司的变电站管理能力提出了较高的要求,而电网公司却又面临运维人员严重紧缺的问题,运维人员的工作压力较大,
3、传统的运维管理手段和管理模式已无法满足电网快速发展的需要。为提高电网公司生产运维管理的技术水平及安全水平,电力公司在变电站以及部分重要的配电站,都配置了各类视频监控、环境传感等设备,但是各变配电站的视频监控数量繁多且相对独立,没有集中应用平台。使得目前电网图像类数据应用率不高,智能化水平较低,无法转化为业务应用场景。本文通过将已有的分散在各厂站的视频监控设备的图像数据上传至视觉图像分析模块,可开展综合的图像智能化分析,产生规模化效益,支撑用户开展智能巡视业务。为降低变电站人工成本、提升工作效率、实时确保电网正常安全供电,提出一种基于机器视觉和移动作业的变电站巡视方法和系统。结合某电力公司数字化
4、班组建设的要求,将视觉图像分析技术与移动作业技术结合,可以弥补现有电网设备图像分析中电网设备的故障、缺陷隐患的算法缺乏、精准度不高的情况。为用户发现事故隐患,通过提前预警,及时进行处理,避免重大电力事故发生。1 研究内容1.1 针对不同业务场景的模型训练本文研究基于机器视觉的远程巡视技术,通过研究引入物联网与云计算的智能化技术,将分散在变电站中的摄像头视频信息数据,接入到平台进行统一的维护与管理,减少现场人员的工作量,同时通过统一的监控与存储,提升监控效率与变电站的数字化管理水平,为设备运维精益化要求的不断提高提供数字化的支撑。利用安装在现场的各种摄像头开展针对电力设备的智能化设备监控研究。通
5、过建立在各个各种典2023.7 下 EPEM 51电网运维Grid Operation型情况下的图像数据库,利用图像配准识别技术,对视野内各种相关设备仪表、人员行为的准确定位和温度、状态异常检测,从而实现设备的远距离状态监控1。本文给予机器视觉的图像管理分析模块需要大量历史数据、现场数据进行训练和学习,模型训练的流程如下。利用安装在现场的各种摄像头,包括固定摄像头、轨道机器人、地面机器人、无人机等回传的现场作业视频、照片,以及现场巡检人员通过移动作业回传的现场作业照片和作业情况记录,形成数据庞大的数据样本库;将各供电公司的所有数据样本上传至视觉图像分析平台,并在模块中完成数据存储、模型部署、模
6、型运行、实现数据存储和预处理等。各供电公司可以根据视觉图像分析平台中的数据样本,借助不同的算法模型、经验分析,进行连续的模型训练,根据各供电公司,不同业务场景的需要,形成相应业务场景的计算框架和模型,提升图像分析的精准度和业务适用程度;视觉图像分析模块还可根据各供电公司训练的是模型、算法,形成优化的模型库,包括电力设备的隐患库、缺陷库;通过此模型训练方法,可对电网的不同业务场景数据深入理解,构建相匹配的视觉算法和训练数据库。图1 基于机器视觉的图像管理分析模块模型训练示意图利用机器视觉技术,对现场的图像进行自动识别和智能分析,形成初步的研判结果,识别设备异常的类型和位置等,包括自动识别设备外观
7、、表计数值、设备缺陷及内外部环境异常、图像定位、巡视等巡视关注信息,将研判结果形成异常告警信号,信号内容包括告警类型、告警等级、告警区域、巡视路线轨迹等,推送给各业务场景的应用模块,可自动发起机器人巡视工单或者移动作业巡视工单2。机器视觉智能分析的类型包括。设备缺陷/状态识别:外部损坏、变形、锈蚀、设备表面污秽、渗漏油、硅胶变色等,表盘模糊、表盘破损、外壳破损、绝缘子裂纹、绝缘子破裂、部件表面油污、地面油污、金属锈蚀、硅胶桶破损、箱门闭合异常等;设备状态读取类:SF6表计读数识别、避雷器读数识别,套管油位、油位计数、符号型分合开关状态、柱状压板状态、一字压板状态、计数器数字、LED 数字识别。
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