智能巡检系统在变电站中的研究与应用

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随着工业生产和居民生活用电量不断增加，变电站的需求量也随之增加。

为了适应变电站数量增长的市场需求，电业领域一直试图建立简易的变电站[1]。

但是变电系统的结构复杂，在施工安装的过程中会产生较大的工作量，尤其是针对一些临时变电需求场所，变电站使用后的拆除和易地重组是一项极为复杂的工作，不仅会消耗更多的工时，而且还可能在拆卸重组的过程中出现各种问题，导致变电站发生损坏[2]。

无人值守式组合电器给简易变电站提供了新的建构模式——无人值守变电站。

无人值守变电站对各个功能模块进行集成封装，可以灵活地进行重组和功能拓展，其灵活性比传统意义上的简易变电站高[3]。

无人值守变电站的拆卸、重组都非常方便，并且重组后的故障率较低。

该文针对无人值守变电站探讨智能检测系统应用的可能性。

1 无人值守变电站的特点和结构设计
与一般变电站和简易变电站相比，无人值守变电站对线路变压组模块、具有保护功能的模块、变配电设备以及相应装置都进行了进一步完善，将变压器单元、保护单元以及配电单元都集成在一个体系内，形成一个整体性更强又易于分割的供电方案。

无人值守变电站的优势如下：1） 功能单元模块化（尤其
是对应物理形态上的模块化）
，使无人值守表电站的整个系统可以方便地拆卸、运输、易地重组和重复使用，可以满足滚
动开发中的供电需求。

2） 无人值守变电站一般都配置功能更强大的智能保护方案和智能检测系统，在全新的智能保护方案下，通信流程更便利、通信机制更可靠，可以实现智能保护的全程化、信息化、自动化和远程化，智能检测系统还可以保障无人值守变电站的安全性。

3） 无人值守变电站的全部硬件都在厂区内研究、开发和设计，包括组装、连线以及调试，都是在生产厂区内完成。

当在使用现场进行安装时，只需要功能单元模块之间连线即可，工作量大幅度减少，可能出现的错误也非常少，可以保证变电站在现场工作的质量。

4） 无人值守变电站的安装对现场条件的要求非常低，不需要进行繁重的安装前准备工作，只需要简单的土地平整、安装区域清理腾空即可，不仅降低了现场安装难度，而且也缩短了变电站的施工周期，可以使其以最快的速度投入使用。

该文设计的无人值守变电站的结构如图1所示。

由图1可知，无人值守变电站的结构进行了功能模块化和单元分割处
理，包括边界清晰的几个主体单元模块
（变压器功能单元模块、组合电器功能单元模块、断路器功能单元模块、智能保护柜功
能单元模块、电压互感器功能单元模块以及底座单元模块）。

根据图1的示意结构进一步对无人值守变电站结构进行设计：1） 在66 kV 进线一侧封装了多种关键设备，包括组合电器设备、断路器设备以及隔离设备，使66 kV 进线一
智能巡检系统在变电站中的研究与应用
李文涛
（辽河石油勘探局有限公司电力分公司，辽宁 盘锦 124000）
摘 要：无人值守变电站功能模块分割清晰、配置灵活且拆卸和重组方便，对工程滚动开发具有较高的实用性。

该文给出了无人值守变电站的概念，对其特点和优势进行分析，从而设计了一种具体的无人值守变电站的结构。

在此基础上，该文还为无人值守变电站智能检测系统设计了智能检测方法，基于机器视觉和图像处理技术给出边缘检测、区域分割等关键方法。

试验结果表明，该文提出的智能检测方法对无人值守变电站具有适用性和有效性。

关键词：无人值守变电站；智能检测系统；机器视觉；指示灯中图分类号：TP 319 文献标志码：A
图1 该文设计的无人值守变电站的结构
智能保护柜
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侧具备隔离功能和开关功能。

而配套的电流、电压互感器等
设备进一步提高了66 kV 进线一侧的保护能力。

2） 主体结构中的断路器功能单元模块为6 kV 断路器，是户外真空模式的断路器，其长度为1 180 mm ，宽度为780 mm ，高度为750 mm，该断路器的开关和闭合通过手动操作实现。

3） 主体结构中的智能保护柜功能单元模块以微机为核心控制器，结合差动保护策略、后备保护策略，形成保护功能的技术实施框架，而智能保护柜和通信模块有序、高效地进行配置，从而便于数据和指令的上传、下达。

4） 除了主体结构设计以外，该文设计的无人值守变电站还有防雷设计，通过门型避雷针有效地提高了变电站系统整体的防雷性能。

门型避雷针的总高度为12.5 m，有效保护半径为10.2 m，可以将变电站整体完全纳入其保护范围。

5） 除了防雷设计以外，该文设计的无人值守变电站还有针对性地设计了接地网络。

整个接地网络覆盖范围的宽度为8.5 m，长度为13.5 m。

接地网络中配置了接地电阻，接地电阻的阻值小于4 Ω，接地网络中的接地线配置了小口径扁平镀锌钢。

2 智能检测系统的自动检测方法
智能检测是指使用移动机器人、传感器、远程监控和通信等技术对无人值守变电站各功能单元关键位置、关键点位以及关键参数进行无人值守。

例如对指示灯、开关状态进行视觉检测。

中值滤波如公式（1）所示。

g (x ,y )=Med {g 1,g 2,g 3,…,g N } （1）
式中：
g （x ，y ）为中值滤波；g N 为滤波窗口内第N 个像素的灰度。

高斯滤波如公式（2）所示。

（2）Gauss x y x y (,,)V V 222
2
式中：
Gauss （x ，y ，σ）为高斯滤波；σ为高斯系数，可以控制高斯滤波的效果；x 为像素的横坐标；y 为像素的纵坐标。

当进行图像处理时，只需要将高斯滤波器作用于图像像
素即可。

常见的图像分割技术往往与边缘检测技术结合在一起，
或者说以边缘检测技术为依据。

为了有效地进行区域分割，
一般要先确定源图像中各个区域的边缘位置。

边缘检测技
术比较成熟，具有代表性的边缘检测技术包括Robert 检测、Sobel 检测、Prewitt 检测以及Canny 检测等。

该文选用Sobel 检测作为常见边缘检测的代表方法，Sobel 边缘检测选用水平和垂直2个模板，在待处理图像上
滑动的过程中，用这2个模板进行加权平均，然后通过进行
一阶微分检测来求取边缘。

在Sobel 边缘检测中使用的流程
图如图2所示，模板如图3所示。

在各种常见的边缘检测算子中，Canny 算子的效果最好。

但是当这些边缘检测方法用于目标图像检测时，检出的边缘过于细碎，很难闭合成最佳的区域。

因此，该文基于去噪后
的结果，再利用数学形态学的思路构建了一种适用于目标图
像分割的方法。

经过上述去噪处理，分别会形成去噪后的红色和绿色通
道图像，取2幅图像的交集，就形成一个具有初步分割效果
的图像，但是光晕去噪后会残留一些细碎区域，因此考虑进
一步使用数学形态学中的膨胀算法，使这些细碎区域合并为
整体目标区域，形成最终的分割结果。

膨胀算法实际上是一系列开闭运算的组合，令I'（x ，
y ）表示图像2次去噪后的结果的交集，如公式（3）所示。

c t t ­®
°¯°I x y R T G x y T R G ,,10并且其他 （3）式中：
R （x ，y ）为第一次去噪后灰度；T R 为第一灰度阈值；G （x ，y ）为第二次去噪后灰度；T G 为第二灰度阈值。

之后的膨胀操作如公式（4）~公式（6）所示。

J=[I ●SE]○SE （4）SE ones ª¬«««º¼
»»»3111111111
（5）c J (x ,y )=c (x ,y )×J (x ,y ) （6）式中：●、○均为闭开运算；SE 为3×3的单位阵；ones （3）为；c J （x ，y
）为分割操作后灰度；c （x ，y ）为原始灰度；J （x ，y ）为闭运算灰度。

经过一系列的膨胀运算，可以使细碎的边缘处理区域闭合饱满，从而形成完整区域的分割效果。

图3 Sobel 边缘检测的2个模板
图2 Sobel 边缘检测流程图
开始
初始化2个模板
初始化循环初值
卷积计算
二值化结束
水平模板占优
垂直模板检测水平模板检测
全部像素执行完毕
开辟图像处理临时空间,设定阈值
是
是否
否
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3 智能检测系统的自动检测试验
为了证实该文提出的方法的有效性，对无人值守变电站中某个功能模块上的指示灯进行视觉检测，并进行图像去噪和区域分割的相关试验，试验结果如图4所示。

由图4可知，指示灯拍摄过程中因光点、光晕、光雾噪声和环境光形成的光斑噪声都被明显抑制，但是去噪后光晕区域出现了一些细碎区域，通过膨胀算法可以合并区域，将高温辐射区域完整地分割出来。

这样，在图4（d ）中就可
以明确显示当前指示灯为红色（即图4中的浅色区域）
，从而对该指示灯进行智能检测。

在接下来的工作中，对8组指示灯和6组开关状态进行基于机器视觉的智能检测，结果见表1。

表1 8组指示灯和6组开关状态的智能检测结果
序号检测对象所属模块颜色/状态检测结果1指示灯组合电器绿色正常2指示灯组合电器绿色正常3指示灯组合电器绿色
正常
4指示灯组合电器
绿色
正常5指示灯智能保护柜绿色正常6指示灯智能保护柜绿色正常7指示灯智能保护柜红色异常8指示灯智能保护柜绿色正常9开关组合电器闭合正常10开关组合电器断开异常11开关组合电器闭合正常12开关智能保护柜闭合正常13开关智能保护柜闭合正常14
开关
智能保护柜
闭合
正常
在表1中，序号1~8标记的行检测对象为指示灯，它们分属于组合电器模块和智能保护柜模块；序号9~14标记的行检测对象为开关，它们也分属于组合电器模块和智能保护
柜模块。

由表1可知，序号为7的指示灯经过视觉检测显示为红色，其正常状态应为绿色，可以确定为异常；序号为10的开关经过视觉检测显示为断开，其正常状态应为闭合，可以确定为异常。

上述智能检测结果与实际情况完全吻合，证明了该文提出的智能检测方法对无人值守变电站的有效性。

4 结语
传统简易变电站拆卸和重组的操作工序烦琐，容易出现安装质量问题，因此无人值守变电站成为重要的替代模式。

首先，该文给出了无人值守变电站的概念，对其特点和优势进行分析，从而给出了一种具体的无人值守变电站结构。

其次，为无人值守变电站智能检测系统设计智能检测方法，基于机器视觉和图像处理技术给出了边缘检测、区域分割等关键方法，对指示灯识别、开关状态识别具有更好的针对性。

最后，试验结果表明，该文提出的智能检测方法对无人值守变电站具有较高的适用性、有效性。

参考文献
[1]李大勇，杨畅，张永伍，等.基于AR 技术的变电站智能检测系统设计与实现[J].微型电脑应用，2020，32（11）：222-225.
[2]陈安伟，乐全明，张宗益，等.基于机器人的变电站开关状态图像识别方法[J].电力系统自动化，2022，36（6）：101-105.
[3]康智瑞，李智玲，王文星，等.变电站远程视频监视指挥信息系统的开发与应用[J].内蒙古电力技术，2017，35（6）：100-103.
（a）指示灯原图（b）去除辐射体噪声后结果
（c）去除背景光噪声后结果
（d）膨胀算法实现区域分割后结果
图4 试验结果
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