变电站断路器动作次数智能管理系统的研制

引言

建设智能化、数字化电网是未来我国电网的发展目标。越来越多的智能变电站已建成,智能变电站配置了各种用于远程监控的在线监测装置,与此同时,传统变电站中正更多地运用智能化运维技术,从而逐渐向智能化电网迈进。传统变电站中存在大量的模拟量仪表,需要人工去巡视、抄录,在工作任务繁重、巡检项目多的情况下,人工巡检时运行人员的疏忽可能会导致某些仪表漏检、误检,还可能存在对仪表读数的误读和误判,导致工作质量差。为减少传统变电站巡视工作中的失误,提高工作效率,同时进一步推进与巡检机器人的深度融合,有必要开发一套能实现对传统模拟量仪表中断路器动作次数进行智能识别、智能管理、智能预警的系统:同时为配合电网智能化和数字化,本文探讨了该系统用于变电站其他传统模拟量仪表管理和大数据分析动作次数对断路器健康程度影响的可行性。

1计算机图像识别原理

随着变电站智能化运维的深入,越来越多的变电站采用巡检机器人和视频监控等智能技术对设备进行智能巡视,各类智能巡视技术都是以计算机图像识别技术为载体,实现对各类模拟式表计的识别。

计算机图像识别主要包括图像预处理、图像分割、目标描述、样本匹配算法等几个步骤。首先对图像进行灰化处理及噪声滤波等预处理:再根据需识别表计的特点,在图像中匹配相同的形状,可以快速定位数字区域:然后对得到的数字区域使用一种方便的水平和垂直投影方法,将单个数字分割开:最后,由于图像的标准化基本排除了干扰,因此使用相同或近似的数字字体制作的模板对分割开的字符采用匹配算法进行模板匹配,可以得到数字读数的结果。流程如图1所示。

1.1图像预处理

图像预处理的目的是对断路器动作次数表进行灰度预处理,消除干扰因素,突出识别对象。具体流程主要是对仪表进行黑白化,再截取图片,获得目标仪表图像数字区域,此时读取仪表中的数字存在许多电信号的噪声干扰,无法直接进行识别,因此必须对图像实行滤波去噪。在仪表图像去噪的过程中,二值噪声对图像的干扰最大,采用中值滤波的方式处理仪表图像中的二值噪声,效果十分显著。

1.2二值化和图像分割

针对经过预处理的仪表图像,利用神经算法对数字式显示盘中的数字字符进行二值化处理和图像分割。读数区域已经二值化,因此只有黑白两种灰度值,首先必须判断数字是否倾斜,若倾斜需增加倾斜调整步骤,不倾斜则通过采用水平和垂直像素投影的方法,得到类似于直方图的水平和垂直方向的灰度值统计图,并在波谷进行分割,最终实现数字字符的定位和分割。

1.3识别结果

样本匹配算法具有使用范围广、匹配效率高、便于操作等优点,适用于数字式表盘的图像识别。样本匹配算法的关键是在标准图像中选取标准数字,建立标准数字数据库,保证样本的选取和待识别的数字大体一致,且仪表图像数字结构没有变化、非常稳定。变电站内断路器动作次数表计的图像中数字显示方式大致一样,结构基本相同,因此符合该算法的基本要求。识别过程如下:由于图像的标准化基本排除了干扰,因此使用分割开的字符与标准数字数据库进行模板匹配,可以得到断路器动作次数表计上的读数结果。

2功能设计

本系统的主要功能是对断路器动作次数进行图像识别、自动读数、自动填表、自动预警,并通过可视化技术将断路器动作次数以曲线图的方式呈现,实现对断路器动作次数的智能管理。系统的框架包括数据抄录、查询统计、智能分析、设备台账、系统管理等五大模块,如图2所示。

图2系统主界面

2.1设备台账

该模块主要功能是建立相应的变电站和电压区域断路器台账,能根据现场实际情况新增和删除设备台账,便于后续图像识别时一一对应,如图3所示。

2.2智能抄录

该模块是本系统的核心模块,主要用于实现断路器动作次数智能识别,如图4所示。该模块能将已拍摄或实时拍摄的断路器动作次数表计的图片智能识别成动作次数,并按厂站、年月保存,建立动作次数数据库,用于后续的查询、分析、预警等功能。

图3设备台账模块

图4智能抄录模块

2.3查询统计

该模块的功能是将已识别的断路器动作次数进行汇总统计,以曲线图的形式可视化展出,如图5所示。断路器动作次数的抄录周期是1次/月,该模块可以实现纵向对比,对同一断路器不同月份的动作次数进行对比,能清晰地了解该断路器在一个月的定期维护周期内的相对动作次数,核对其是否与实际相符,查找其次数过多的原因:还可以实现横向对比,对同一电压等级、同一类型的断路器进行对比,实现对变电站内所有断路器的全了解、全管理。

图5查询统计模块

2.4智能分析

该模块的主要功能是对断路器健康状态的智能预警,如图6所示。断路器存在极限动作次数,当次数达到或接近极限次数时,应及时对其进行更换,消除电网、设备、人身等安全风险。根据不同断路器的出厂参数设置了对应的极限动作次数,并以极限动作次数的80%为门槛值,本模块能统计实际动作次数达到对应门槛值的断路器。另外,本模块还能分析出每个月变化次数最多的10个断路器,便于运维人员进行管理及重点关注。

图6智能分析模块

2.5系统配置

该模块的功能主要是根据不同的需求,对本管理系统的用户权限进行管理,如图7所示。

图7系统配置模块

3功能验证

采用本套系统对采集回来的断路器动作次数图像进行了千余次识别,正确率很高,如图8所示。除此之外,本套系统还能与巡检机器人采集到的图片对接,在线识别并统计,免去人工抄录和统计数据,平均节省工时1h以上。

4应用前景

随着智能化变电站建设和变电站智能运检的推进,采用智能巡检机器人和无人机对传统变电站中大量存在的模拟量仪表进行巡视拍照、图像识别、智能预警已成为当下的热门趋势。本文提出了一套变电站断路器动作次数智能管理系统,该系统能够实现对断路器动作次数表计的智能识别、智能预警,具有一定的实践意义,在将来的智能化运维中还可以横、纵向延伸覆盖到更多的表计类定期维护中。

（1）横向方面:当前变电站内仍存在许多像断路器动作次数一样的数据,例如避雷器动作次数、变压器有载调压开关动作次数等需要人工去抄录、统计,本套管理系统可以延伸到上述表计抄录的管理中,进一步与巡检机器人数据对接,实现变电站智能运检管理扩大化。

（2）纵向方面:通过变电站断路器动作次数智能管理系统对断路器动作次数数据的管理,建立标准数据库,在断路器足够多、时间足够长,形成大量数据的情况下,可以通过大数据分析出各类、各型断路器的使用年限、动作次数等对断路器健康程度的影响等信息,实现变电站内设备的数字化管理。

5结语

变电站断路器动作次数智能管理系统对断路器动作次数实现智能识别、智能管理,并扩展到其他全数字的仪表识别,符合"机器代人"的智能化趋势,大大提高了工作效率,同时还能与大数据分析结合对断路器的健康状态进行诊断,实现设备全过程管理。