（内蒙古呼和浩特供电局）
摘要：为了实现变电站电气设备异常现象的检测，在电气设备监测中应用图像识别技术，实时的对电气设备运行状态进行分析，分析了利用图像来识别变电站电气设备运行状态的方法和系统。
关键词：变电站电气设备；异常状态；图像识别方法
变电站电气设备故障是导致电网大面积停电的主要原因之一，为了保障电力安全可靠的运行，对变电站电气设备的异常现象采用图像识别的方法进行研究。利用红外热像技术来判断变电站电气设备的异常现象拥有诸多优点，具备“不接触”、“不停运”、“不取样”、“不解体”的特点。具备“四不”优点的红外热像技术是检测变电站电气设备异常现象的有效手段，通过对关注点图像的分析，发现电气设备存在的问题。
电气设备图像处理技术研究现状
图像处理技术主要包括图像变换、图像增强和复原、图像分割、图像编码压缩和图像描述等内容。随着计算机科学与技术的不断发展，图像处理和图像识别的技术研究和实际应用都得到了迅速的发展，在变电站电气设备异常现象检测的工作中得到了广泛的使用。
在集控站中，利用计算机设备通过图像检测系统软件系统，实现对变电站的电气设备监控。在集控站的值班人员可以手动控制云台转动，实时了解变电站的电气设备运行状态，对电气设备的温度和运行状态进行实时监控。在无人值班的变电站中，一些难以通过电气信号检测的电气设备运行状态，变压器油泄漏、绝缘气压异常、火灾以及盗窃等，均可使用可见光CCD图像传感器进行监测；利用红外传感器，可以检测避雷器内部异常、变压器等电气接头内部异常等现象。通过图像处理检测技术，可以做到真正的全面实时在线监控，提高变电站电气设备的准确性和有效性。
利用图像识别技术判定变电站电气设备异常现象的系统和方法
硬件部分
变电站端的图像检测系统是整个检测系统中最核心的部分，其中几个最主要的硬件结构如图1所示。
变电站终端图像检测系统采用双通道，其中分为专门用于检测变电站电气设备温度图像的红外通道，和专门用于检测电气设备外部的可见光通道。该检测系统的核心部件是红外线传感器和可见光CCD传感器，为了确保两个部件检测到的空间区域大体一致，应当将两个传感器部件左右平行的、紧凑的放置在一起，使其结合成一体机，共同放置于防护罩内。利用云台对传感器进行多角度转动控制。具体的硬件构成如图2。
变电站中的电气设备在运行时，发出的红外辐射和反射的可见光将经过传感器的收集，分别进入红外传感器和可见光CCD传感器，传感器将光信号转换成视频信号，最后输入进计算机进行处理和显示[1]。
软件部分
考虑到实现变电站电气设备异常状态图像显示软件的各项功能、实用程度、扩充性和开发环境，选择windows操作系统作为软件运行平台，并使用Microsoft visual C++作为开发工具。本软件分为客户端程序和服务端程序，为集控站和变电站之间的通信提供渠道。
软件的具体功能大致可以分为五个模块，软件的具体功能如图3所示。
人机交互界面
人机交互界面处于软件的最顶层，是工作人员操作软件实现管理的核心。操作人员在人机交互界面对系统进行各项操作，人机交互界面便根据操作调用功能模块实现操作指令。
图像检测模块
通过图像检测模块，实现红外温度图像与可见光图像的检测。利用图像检测模块的功能，实现图像信息采集、保存图像信息、显示红外温度图像与可见光图像的功能，并实现合成图像的半透明显示和窗口显示的切换功能。
控制模块
利用控制模块，实现对红外线温度传感器的功能调整的参数调整。根据计算机发出的指令，利用云台实现传感器的上下左右移动，并对CCD可见光传感器进行控制，实现光圈大小切换，镜头伸缩等功能。
图像处理模块
通过图像处理模块实现红外温度图像与可见光图像的匹配处理。功能包含傅里叶变换的自动匹配功能和手动匹配功能，当匹配效果不理想时，利用方向键进行手动匹配。
信息管理模块
利用信息管理模块实现系统参数的配置，使用参数设置以及代理服务等功能，并提供查询功能[2]。
红外温度图像与可见光图像的匹配
红外线温度成像功能利用的是检测目标物体的辐射能量进行直接成像，可以在夜间工作，并具备一定的抗干扰能力，但其缺点也很明显，红外线温度成像的成像质量较差；而可见光图像具备光谱信息，成像分辨率较高，动态范围也较广，缺点是在夜间或者低能见度的情况下，成像质量会受到非常大的影响。通过红外线温度成像和可见光CCD成像能够获得变电站电气设备的运行状态信息，红外线温度图像可以显示变电站电气设备的温度信息，可见光图像可以反映变电站电气设备周围的场景，对两种成像进行匹配能够实现优势互补，发挥图像识别技术的优点，准确、全面的反应变电站电气设备的具体信息。因此，红外线温度图像与可见光图像的匹配工作十分必要。
利用傅里叶变换，可以实现红外线温度图像与可见光图像的自动匹配和手动匹配过程，一般将可见光图像作为参考图像，红外线温度图像作为待匹配图像。系统利用傅里叶变换的方式实现了红外线温度图像与可见光图像的自动匹配和手动匹配过程。由于红外线温度图像与可见光图像的成像原理不同，两者之间的关联性较差，所以在红红外线温度图像和可见光图像中，同一部分的灰度特征偏差较大时，将很难获得良好的匹配结果。
为了实现匹配，系统支持手动匹配操作，因为红外线温度传感器的镜头没有伸缩功能，传感器视角相对固定，而可见光CCD的镜头是可以进行伸缩的。因此，在手动匹配时，先把CCD可见光传感器的镜头初始化，并把CCD可见光传感器的镜头拉近到与红外线温度传感器的镜头最相近的焦距点，利用方向键平移红外线温度图像，完成手动匹配操作[3]。
结束语
综上所述，该系统具备双通道图像识别检测系统，能够实现真正意义上的在线实时监控检测。利用红外线温度图像和可见光图像，全面了解变电站电气设备的综合信息，完成对变电站电气设备异常现象的分析，从而发现异常设备的具体故障。
参考文献
[1]王敬国,袁训明.基于变电站设备巡检的红外智能在线监测系统[J].电力系统通信,2012,09:76-80.
[2]田成凤,随慧斌,李新涛.智能变电站电气设备运行安全实时分析预警系统设计[J].电气应用,2013,01:69-73.
[3]张丹丹,胡建明,崔婷,周志强,陈晨.带传感器的射频识别技术在变电站电气设备状态信息采集中的应用[J].高电压技术,2013,11:2623-2630.
论文作者:孙利军,高斌秀
论文发表刊物:《电力设备》2016年第4期
论文发表时间:2016/6/2
标签：图像论文; 变电站论文; 可见光论文; 电气设备论文; 温度论文; 红外线论文; 传感器论文; 《电力设备》2016年第4期论文;