摘要：为了提高智能变电站中设备巡检的智能化水平，在变电站中应用了智能巡检系统，经过确定功能需求、提出设计方案、产品研发生产、现场调试等环节，该系统实现设备巡检、故障诊断、事故联动等功能。
一、项目背景
随着变电站向智能化方向的发展，对设备运行的自动化水平提出更高要求，机器人代替人工巡视将是未来的发展方向。为了减轻巡视压力，规范巡视行为，确保巡视到位，及时发现缺陷，迫切需要用智能化设备、信息化手段来加强管理，为实现状态检修提供更全面更细致的监测数据。
二、功能需求
1、自动巡视功能
1）全自主定时巡视：具有在任意设定时间进行巡视检查工作的功能，可预先规划多条巡视路线，按每天、每周、每月为周期，设定巡视启动时间并自动完成设备巡视。
2）特巡功能：直接选择部分设备并启动巡视，系统自动生成巡视路线并执行。
3）遥控巡视：巡视人员在后台手动控制界面，通过键盘或鼠标操作机器人移动达停靠位置，调整云台、可见光及红外摄像仪，对设备进行观测和抓图分析。
2、检测功能
1）通过在在线式可见光摄像仪检测一次设备的外观，具备图像遥传功能；
2）通过在线式红外热像仪检测一次设备的热缺陷，可完成所有设备的本体和接头的红外测温；
3）应用图像处理和模式识别技术实现图像上设备区域的准确定位，并自动识别设备分合状态、仪表读数、油位计位置等。
4）具有声音采集及分析功能，对变压器声音采集并自动分析，以此判断变压器声音是否正常。
３、分析及报警
1）具有各巡视设备历史数据分析功能，可对设备故障或缺陷的智能分析和自动报警；
2）具有红外诊断功能、温度分析功能—超温报警、差温报警以及温度曲线，自动生成红外测温、设备巡视等报表，并自动上送信息一体化平台；
3）按设备类别提供设备故障原因分析及处理方案的辅助系统，提供设备红外图像库，协助巡检人员判别设备的故障。
4、联动功能
具有和事故处理联动功能，在事故情况下可代替人道现场查看设备状态，减少人身危险。将顺控系统与智能巡视系统结合起来，通过智能巡视视频系统摄像头，自动控制视频系统获取设备图像，通过图像识别技术判断出此设备的状态，进行自动判断确认后通过网络通讯方式将相应设备的状态传送给顺控系统，顺控系统根据测控采集的信息（遥测、遥信量）以及视频系统返回的信息综合判断设备的状态，确保可靠操作，实现高效的准确的顺序控制。
5、控制功能
设备巡检人员可在监控后台进行可对车体、云台、红外及可见光摄像仪进行手动控制；智能小车本身具有自动停障功能。
6、导航功能
按预先规划的路线行驶，能动态调整车体姿态；可原地转弯，转弯半径小；能进行最优路径规划，指定目标点时可选择最佳路线。
7、运行环境
巡检机器人设计为室外平整路面上全天候运行，越障高度不小于2CM，爬坡能力15℃，满足变电站的室外运行环境；工作环境温度范围：-20℃～50℃；雨量：路面积水不大于30mm。
三、设计方案
1、技术原则
充分发挥智能巡视系统的作用，避免巡视人员的重复工作，应用成熟、可靠的设备和技术，注重系统功能的完善和性能的优化，保证系统的高可用率。他以现有图像处理和模式识别的技术手段，完全通过图像自动识别实现刀闸闭合的可靠性以及部分特殊油位计的指示等功能。
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2、设计方案
1）系统架构
智能巡视系统为网络分布式架构，分为：基站层、通讯层、终端层。机器人使用独立的无线通讯系统与后台通讯，接入控制与分析软件系统。智能巡检机器人和固定摄像头将视频和图像信息实时传送到后台智能控制和分析系统进行分析和控制。
2）导航方式
采用磁导航方式，在路面中心切割7mm宽、10mm深的线槽，来安放导航磁条，在停靠点和转弯点埋设RFID标签，电缆盖板如需通行时，直接粘贴带塑封的磁条。
四、关键技术
1.检测设备
移动机器人采用多传感器融合技术，配备可见光摄像仪、红外热像仪、声音传感器、超声传感器、磁传感器、RFID读卡器等设备。可见光和红外摄像仪的视频输出口连接到高压缩率的网络视频服务器，再通过网络通道将视频传输到后台，节省了对无线带宽的占用，此外红外摄像仪还提供独立的网络接口，供后台获取热图数据文件（含温度信息）。
2.多预置位云台系统
采用大载荷、高精度、多预置位，并带有位置反馈的直流伺服云台系统，可见光和红外摄像仪并排安装。
3.电源系统
移动机器人采用内置的大容量电池供电，电池可选择铅酸或锂电池。移动机器人在充电小室通过自动充电机构进行自主充电。充电机构能防水、防潮、防尘、抗氧化，移动机器人上的充电控制系统对内部电源切换、充电插头的伸缩以及充电过程进行自动控制，并对电池安全进行保护。
4.磁导航
磁轨迹敷设在道路中间，停靠检测点的RFID埋设在磁轨迹的右侧。由于机器人识别到RFID标签后进行平稳停车时有一定的停车距离，所以在所有路口，按机器人驶入方向的右侧，埋设路口标示点RFID，路口标示点RFID的埋设数量分量为：拐弯、丁字路口、十字路口。
5.最优路径规划
计算两点之间最短道路的信息，通过最优路径规划计算出从当前点到目标点的行驶路径后，还要根据机器人的行驶方向是否与目标停靠点的方向是否一致，决定机器人是否需要原地调头。
6.模式识别
1）变电站设备识别
2）一次设备状态识别
①刀闸分合状态识别：刀闸的检测是在红外图像上进行的。对标定的刀闸部分图像求梯度图像以及图像中像素的梯度方向，以横向的刀闸为例，当刀闸处于闭合状态时，其刀闸臂的梯度方向是垂直的，对刀闸部分图像求其边缘图像，将边缘图像中梯度方向是垂直的像素个数在图像中所占百分比作为模板，当刀闸打开时，刀闸臂收回，梯度方向垂直的像素个数将减少，当减少的像素数大于设定的阈值时，可以判定刀闸打开。反之亦然。
②开关位置的识别
开关的位置可通过颜色（红色－合，绿色－分）并结合标示文字“分”或“合”进行识别。变电所现场部分有拐臂的开关，另外增加通过判断开关的拐臂位置来确认分合闸位置。
③仪表识别
预处理－主要是将彩色图像转化为灰度图像，并且对图像进行直方图均衡，消除亮度变化对图像的影响。阈值处理－通过对直方图均衡化处理后图像的直方图进行观察，选取合适的阈值T对图像进行二值化。表盘检测－对门限处理后的图像进行分析，从而找到表盘所在的椭圆型区域。表针检测－对以椭圆中心为中心，以椭圆短轴的2倍为边长的正方形区域所确定的子图像进行分析，从而找到表针，并确定表针的角度。对能记录最大值的表计，如识别到多个表针。
④油位计识别
由于油位计的形状一般是不规则图形，本系统采用SIFT（尺度不变特征变换）算法结合人工标定的方法来实现。在模板图像中人工标定出油位计所在的位置，利用SIFT算法计算实时图像和模板图像的转换矩阵，从而实现实时图像中油位计的定位。对定位后的油位计图像采用基于颜色空间分类的方法或者灰度投影变换的方法就可以识别出油位计的油面位置，从而达到识别的目的。
论文作者:刘蕾
论文发表刊物:《电力设备》2017年第27期
论文发表时间:2018/1/10
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