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摘要：近年来,我国的工业化进程越来越快,社会生产及人们生活对电力的需求也越来越大,对电力的稳定供应提出了更高的要求。现代科学技术在电力系统中的应用,让电力系统实现了自动化控制,且图像信息技术的应用让电力系统自动化程度越来越高。由于图像信息技术在电力系统中的广泛应用,对图像的监控成为了重要的内容,利用计算机视觉技术可以更好地实现对图像的识别和监控,及时发现电力系统运行中瞬间的信息变化,并及时作出回应,确保电力系统稳定运行。文章在介绍计算机视觉技术发展的基础上,探讨了计算机视觉技术中的关键技术,并对其在电力系统自动化中的应用进行了总结,以供参考。
关键词：计算机视觉技术；电力系统；自动化；应用
Application of Computer Vision Technology in Power System Automation
CHEN Haiyuan,GU Yaqing
(Shandong Huayu University of Technology,Dezhou Shandong 253034)
【Abstract】：In recent years,China's industrialization process is faster and faster,and the demand for power in social production and people's life is also greater and greater,which puts forward higher requirements for the stable supply of power.The application of modern science and technology in power system makes the power system realize automatic control,and the application of image information technology makes the degree of automation of power system higher and higher.Due to the wide application of image information technology in power system,image monitoring has become an important content.Using computer vision technology can better realize image recognition and monitoring,timelyfind the instantaneous information changes in the operation of power system,and respond in time to ensure the stable operation of power system.Based on the introduction of the development of computer vision technology,this paper discusses the key technologies of computer vision technology,and summarizes its application in power system automation,for reference.
【Key words】：computer vision technology;power system;automation;application
1计算机视觉技术的发展及关键技术
1.1计算机视觉技术的发展
随着计算机技术的成熟,基于计算机发展起来的新技术越来越多,计算机视觉技术,也被称为是图像分析、识别技术,就是利用计算机技术来实现人的视觉功能,在工业自动化生产领域具有广泛的应用。计算机视觉技术经过几十年的发展,融入了计算机、数学、光学、神经生理学等学科知识,相关的理论研究越来越成熟,应用的领域也在逐渐扩大[2]。计算机视觉系统是一个信息识别、处理过程,计算机视觉理论创始人Marr认为,信息处理需要经过三个层次,分别为低层视觉、中层视觉以及高层视觉。(1)低层视觉也被称为早期视觉,主要是将获取到的图像进行初步处理。在工业现场环境中获取到的原始图像由于受环境因素的干扰,图像质量不高,需要经过滤波、降噪处理,提取图像的曲线、变异点等基本元素或特征后才能进行下一步的分析。(2)中层视觉是根据处理过的图像信息,对现场环境进行部分的三维描述,在这个阶段常用的方法有立体视觉、测距成像等,通过这些方法重构物体的三维形状。(3)高层视觉是将不完整的三维描述进行进一步的处理,通过原始图像、图像基本特征等,恢复物体的三维图像,建立物体的三维描述,更好的识别物体,确定其位置。Marr的视觉理论推动了计算机视觉技术的快速发展,但随着相关研究与实践的深入,该理论的局限性表现了出来。在该理论中,图像的输入是被动的,而且图像处理过程没有反馈,还有个不足就是三维图像识别在理论上可行,但是在实际的应用过程中,由于现场环境的干扰因素太多,即便进行了图像处理,图像的质量也不是很高,识别精度及效率还有待提高。随着科学技术的发展,基于人的主动视觉原理,人们建立了主动视觉理论[3]。主动视觉理论就是主动的控制摄像机的位置、焦距、聚散度以及缩放等参数,以便更好地获取更加全面的图像。计算机视觉技术在工业领域的应用越来越广泛,而且不同的应用场景也综合应用了计算机视觉的多种不同技术,在加工自动化、自动识别、电力系统等方面都有广泛的应用。
1.2计算机视觉的关键技术
计算机视觉系统主要包括光学成像、图像采集、图像处理及决策控制几部分。光学成像系统和图像采集是利用CCD摄像机对现场环境进行图像获取,图像获取后需要计算机进行处理,需要配置相应的传感器,由传感器将获取到的图像进行电信号转化后再用计算机处理。图像处理系统是将采集到的图像进行预处理、特征提取、特征量计算。预处理主要是对获取到的图像进行灰度化及平滑滤波处理,以更好的去除干扰因素,筛选出有用的图像信息。将处理后的图像进行特征提取,比如,图像中的线特征中包含丰富的信息,图像边界的长度、方向、起点等都可以作为判断的依据[4]。将图像的特征提取后就可以计算图像特征的特征量,而特征量的计算需要构建相应的图像坐标,从坐标中来显示图像的特征量。决策控制系统主要是为图像进行匹配,对获取到的图像进行处理后得到图像的一些基本特征,再进行坐标变换后得到投影图像,将得到的投影图像与另外一部摄像机经过特征检测的图像进行比对,如果两个图像重合,就可以得到实物的真实图像,也就实现了识别目标物的目的。
2计算机视觉技术在电力系统自动化中的应用
2.1应用于在线监测
电力系统的维护以在线监测为主,利用计算机视觉技术可以很好地对电力系统设备状态进行监测。利用红外热像仪拍摄设备的红外图像,并进行图谱分析,通过识别图谱变化可以很好的监测设备的运行状态。比如,输电线路绝缘不良、断路器接头接触不良导致的局部过热,都可以通过红外图像识别出来[5]。将设备实时运行时的图像与正常的图像进行对比,一旦运行设备的红外图像阈值变化超出了正常范围,基本可以判定设备运行出现问题,再根据其在图像上的变化大致判断其故障的范围,便于维护人员及时快捷的排查故障。而且,红外图像上的温度分布也可以反映出被监测设备或参数的温度变化情况,利用这一特点,可以对火电厂热力管道的热损进行检测,也可以对保温材料的保温性能进行评价等。
2.2应用于无人变电站及电厂环境
主要是在一些无人值守的变电站及电厂环境,识别烟雾、火苗等异常情况以及对移动物体的识别。首先,在变电站中的很多设备由于长期运行,如果维护不及时,易出现线路或设备的磨损、老化情况,产生烟雾、火苗等。利用计算机视觉技术与红外成像仪结合,可以很好地识别设备的红外图像,判断设备的运行是否处于安全状态。如果某设备运行温度过高产生火苗,视觉技术可以从红外图像上识别出来,及时发出警报,以便工作人员进行故障排除[6]。在实际应用中,需要排除一些正常温度变化导致的图像变化,比如,夏天的温度要高于其他季节,早晚光线也有不同,需要用图像处理技术来排除这些变化。而不属于异常情况的突发情况需要其他的检测设备,比如,突发雷电对红外图像造成的影响,这就需要工作人员才能更好地进行判断。其次,对于移动物体的判断主要利用差分图像法进行,可以更好地识别非法进入者、动物等,一旦识别后,系统就会自动报警。也可以利用图像处理器和摄像机组建成监视系统,识别灵敏度高,识别准确率也比较高[7]。
2.3应用范围及改进方向
计算机视觉技术在电力系统中应用首先要能快捷地获取高质量的图像,将图像处理后再反馈到系统中。在实际的电力系统中,只要是利用图像来进行系统监控,并实时进行反馈的场合,基本都适用于计算机视觉技术,主要包括大范围且可移动的图像监控、一些比较模糊图像的识别以及需要全天监控的重要设备等情况。在当前的阶段,计算机视觉技术在电力系统中应用比较多的是遥视系统。比如,遥视系统在变电站中的应用,利用多种传感器及视频信号可以更好地进行大面积的监控。随着监控要求越来越高,需要对遥视系统进行改进和完善,遥视系统的改进应该是在现有系统的基础上,对系统的软件功能进行完善,而硬件部分需要增加摄像机、照明系统、图像识别模块等,基本上就可以实现更好的获取图像信息,并对图像进行处理后输出到控制系统[8]。需要注意的是,尽管计算机视觉技术在电力系统自动化中的优势越来越明显,但在某些具体的监控中,一般适用于那些需要识别图像的数目少且图像的差别很大的情况,在一些比较复杂的识别要求中,仍需要人工的参与,并不能完全的依靠计算机视觉技术。此外,对于图像的实时识别不仅需要增强硬件功能,完善软件功能,还需要有高效的算法,同时图像识别的工作量比较大,识别方法也各异,还需要规划好不同图像的识别功能。
3电力系统自动化的发展趋势
随着科学技术的发展,计算机技术在电力系统中的应用范围越来越广泛,电力系统自动化开始向远程遥控、图像软件的智能开发、智能化控制方向发展。当前电力系统自动化技术中应用比较广泛的是远程数据终端设备,可以更好的采集设备的运行数据。这种设备的使用大大提高了对设备的遥测、遥信、遥控的质量,但自身的维护成本也比较高[9]。未来的发展需要利用更高端的设备来取代这些传统的设备,实现远程遥控,即便是在无人值守的情况下,也能够利用现代信息技术可以实现运行设备的远程监测,让电力设备运行更加稳定,推动电力系统自动化发展。计算机技术的发展也推动了图像软件的智能开发。信息化技术在电力系统中的应用,让当前很多显示运行数据图像的设备也逐步的智能化、自动化。随着社会电力需求的增大,电力系统运行的设备越来越多,增加了监控的内容,需要处理的数据信息也快速增加。当前的图像显示设备在计算机技术的支持下,可以让数据信息实现快速的传输和分析,但面对日益庞大的数据信息,设备不仅要改进硬件设施,还要在软件开发方面发力,开发更加智能的软件系统,让图像设备可以更加精准地识别图像,并且能够以更加直观友好的方式将读取的图像信息显示出来,便于人们通过图像信息来了解设备的实际运行状况。人工智能技术的发展,推动了电力系统的智能化发展[10]。当前,逻辑计算、设备智能监测、故障预警等智能技术的应用,大大推动了电力系统自动化发展。尤其是在一些复杂的运算及复杂的系统控制中,利用人工智能技术大大降低了控制难度。
4结语
随着我国科学技术的发展,计算机视觉技术越来越成熟,在很多工业领域都有了广泛的应用。在电力系统自动化中的应用,可以对电力系统运行设备的实时状态进行监测,确保设备可以安全稳定运行。在一些无人值守的变电站及电厂环境中综合应用计算机视觉技术及其他技术,可以更好地识别移动物体,并能及时地发出警报。未来随着科学技术的发展,计算机视觉技术在电力系统中的应用会趋向于一些复杂图像的识别及监控,更好地满足监控要求。
参考文献
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