CN104266634B - 输电线路绝缘子等值灰密在线监测系统及监测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了输电线路绝缘子等值灰密在线监测系统,包括控制主板,控制主板上分别连接有模拟摄像机、电源控制电路、GPRS模块、485接口、调试串口、湿度传感器、光照强度传感器,GPRS模块通过无线方式与监控中心连接。本发明还公开了上述在线监测系统的监测方法,采用图像分析算法,对采集回来的污秽绝缘子照片进行图像算法分析,可以得到准确的绝缘子表面等值灰密值。本发明的输电线路绝缘子等值灰密在线监测系统及监测方法准确的得到了对绝缘有重要影响的等值灰密值。
Description
技术领域
本发明属于输变电设备监测技术领域,涉及一种输电线路绝缘子等值灰密在线监测系统,本发明还涉及输电线路绝缘子等值灰密在线监测系统的监测方法。
背景技术
近年来,我国经济的飞速发展,工业污染物不断增多,大气环境污染日趋严重。输变电设备绝缘子表面很容易受安装地区环境污染物的影响,以致绝缘子表面积累的污染物受潮时引起绝缘击穿闪络,绝缘闪络则可能造成事故,影响输变电设备运行的可靠性。在总结多年运行经验和技术认识的基础上,国家电网公司要求对输变电设备的污秽状况评估和污区分布图的绘制需要综合考虑等值附盐密度(ESDD)和等值灰密(NSDD)。
目前常见的输变电设备绝缘子污秽度在线监测方法有泄露电流法、等值附盐密度法、污层电导率法、闪络场强法、红外测温法,但这些方法都具有各自的缺点。泄露电流法具有预警不及时、报警阈值不易设定等缺点;等值附盐密度法具有工程量大、操作复杂、容易产生误差等缺点;污层电导率法受电压等级影响,分散性大、准确性欠佳;闪络场强法具有设备造价高、维护不方便、测量所需时间长等缺点;红外测温法依赖于泄露电流发热原理,由于温度差很小,对于瓷质绝缘子只有1℃左右,因而灵敏度较低,并且测量结果易受阳光、大风、潮气和环境温度等因素影响。除了上述原因外,上述方法均只能检测到绝缘子污秽中的盐密成分(即等值盐密,ESDD),而对于对绝缘有重要影响的等值灰密(NSDD)则根本无法测量。
本发明通过图像处理方式,结合人工神经网络模型进行输电线路绝缘子等值灰密在线监测。监测的实时灰密值,可以使电力部门随时、方便地了解监测点运行设备的积污情况,从而指导电力部门对输变电设备进行清扫,由此可见,灰密值的测量对电力部门的生产及安全,具有极其重要的意义。
发明内容
本发明的目的是提供一种输电线路绝缘子等值灰密在线监测系统,解决了现有技术中无法测量到输电线路绝缘子的实时等值灰密值的问题。
本发明的另一目的在于提供输电线路绝缘子等值灰密在线监测系统的监测方法。
本发明所采用的第一种技术方案是,输电线路绝缘子等值灰密在线监测系统,包括控制主板,控制主板上分别连接有模拟摄像机、电源控制电路、GPRS模块、485接口、调试串口、湿度传感器、光照强度传感器,GPRS模块通过无线方式与监控中心连接。
本发明第一种技术方案的特点还在于:
控制主板包括微控制器,微控制器上连接有视频解码芯片、Flash存储器、DDR内存,微控制器与湿度传感器、光照强度传感器连接,视频解码芯片与模拟摄像机连接。
微控制器采用TI公司的双核芯片TMS320DM6446。
视频解码芯片采用TI公司的TVP5147。
电源控制电路分别连接有蓄电池、太阳能电池板。
控制主板上连接有USB接口。
控制主板上连接有网口。
本发明所采用的第二种技术方案是,输电线路绝缘子等值灰密在线监测系统的监测方法,具体按照以下步骤实施:
步骤1、模拟摄像机对被测试污秽绝缘子片进行现场拍摄,得到被测试污秽绝缘子片的图片,将得到的图片传递给视频解码芯片进行解码,将解码后的图片传递到微控制器;
步骤2、微控制器对步骤1中解码后的被测试污秽绝缘子片的图片进行图像分析处理,识别出被测试污秽绝缘子片表面的污秽区域数量,利用微控制器中的图像处理程序计算得到被测试污秽绝缘子片背景图像灰度值、每块污秽区的图像灰度值、每块污秽区的面积;
同时,微控制器结合湿度传感器、光照强度传感器分别测得环境湿度、光照强度;
步骤3、根据步骤2中得到的被测试污秽绝缘子片背景图像灰度值、被测试污秽绝缘子片图像灰度值以及得到的环境湿度、光照强度,再利用人工神经网络模型计算得出被测试污秽绝缘子片表面污秽的厚度h;
步骤4、根据步骤2中得到的被测试污秽绝缘子片表面的污秽区域数量、每块污秽区的面积、被测试污秽绝缘子片的总的面积以及步骤3中得到的被测试污秽绝缘子片的厚度h再结合被测试污秽绝缘子片表面污秽的密度ρ,计算得出NSDD,计算公式为:
其中,mi为绝缘子片表面第i块污秽的质量,Vi为绝缘子片表面第i块污秽的体积,Si为绝缘子片表面第i块污秽的面积,S总为绝缘子片测量区域的面积,n为绝缘子片测量区域污秽块的总数,ρ为绝缘子片表面污秽的密度;
步骤5、将步骤4得到的等值灰密值(NSDD)通过GPRS模块发送到监控中心,同时将等值灰密值(NSDD)备份到Flash存储器中。
本发明第二种技术方案的特点还在于:
步骤3中人工神经网络模型具体按照以下步骤训练得到:给绝缘子片喷涂污秽,采集绝缘子片和背景的图像,利用图像处理算法求出绝缘子片图像灰度值、背景图像灰度值,利用湿度传感器和光照强度传感器测出绝缘子片所在环境的环境湿度值和光照强度值,人工测出绝缘子片表面污秽的厚度,经过多次这样的实验获取大量的实验数据,利用这些数据对人工神经网络模型进行训练。
本发明的有益效果是:
(1).本发明输电线路绝缘子等值灰密在线监测系统可以测出对绝缘有重要影响的等值灰密值,而目前国内外绝缘子污秽度在线监测系统只能测量出等值盐密值;
(2).本发明输电线路绝缘子等值灰密在线监测系统采用图像分析算法,对采集到的污秽绝缘子片照片进行图像算法分析,可以得到准确的绝缘子片表面等值灰密值;
(3).本发明输电线路绝缘子等值灰密在线监测系统采用TI公司的双核处理器TMS320DM6446,TMS320DM6446采用ARM+DSP双核架构,ARM核运行Linux操作系统,网络功能强大,DSP核运行图像分析算法,速度高;
(4).本发明输电线路绝缘子等值灰密在线监测系统为非接触式测量,克服了接触式测量方法受泄露电流大小影响的缺点,并且此装置安装时可远离干扰源,减少电磁干扰;
(5).本发明输电线路绝缘子等值灰密在线监测系统,工作人员可远程通过GPRS网络对监测系统设置和访问,如调取现场图片或视频、对装置数据采集间隔时间设置等;
(6).本发明输电线路绝缘子等值灰密在线监测系统,在采集数据间隔内处于低功耗状态。
附图说明
图1是本发明输电线路绝缘子等值灰密在线监测系统结构示意图;
图2是本发明输电线路绝缘子等值灰密在线监测系统使用状态图;
图3是本发明输电线路绝缘子等值灰密在线监测系统的神经网络模型示意图。
图中,1.控制主板,2.微控制器,3.Flash存储器,4.GPRS模块,5.485接口,6.调试串口,7.USB接口,8.网口,9.模拟摄像机,10.蓄电池,11.电源控制电路,12.太阳能电池板,13.视频解码芯片,14.DDR内存,15.外壳,16.天线,17.被测试污秽绝缘子片,18.角铁,19.湿度传感器,20.光照强度传感器,21.监控中心。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明进行详细说明。
本发明输电线路绝缘子等值灰密在线监测系统,结构如图1所示,包括控制主板1,控制主板1上分别连接有模拟摄像机9、电源控制电路11、GPRS模块4、485接口5、调试串口6、USB接口7、网口8、湿度传感器19、光照强度传感器20,GPRS模块4通过无线方式与监控中心21连接。其中控制主板1包括微控制器2,微控制器2上分别连接有视频解码芯片13、Flash存储器3、DDR内存14,微控制器2与湿度传感器19、光照强度传感器20连接,视频解码芯片13与模拟摄像机9连接,电源控制电路11上分别连接有蓄电池10、太阳能电池板12,微控制器2采用TI公司的双核芯片TMS320DM6446,视频解码芯片13采用TI公司的TVP5147。
本发明输电线路绝缘子等值灰密在线监测方法,具体按照以下步骤实施:
步骤1、如图2所示,将采用的本发明的在线监测系统装在空心的长方体外壳15内,模拟摄像机9的摄像头露在外壳15外部,在线监测系统上连接天线16,天线16在外壳15外部,外壳15及被测试污秽绝缘子片17通过角铁18安装在输电线路杆塔上,模拟摄像机9的摄像头正对被测试污秽绝缘子片17,模拟摄像机9对被测试污秽绝缘子片17进行现场拍摄,得到被测试污秽绝缘子片17的图片,将得到的图片传递给视频解码芯片13进行解码,将解码后的图片传递到微控制器2;
步骤2、微控制器2对步骤1中解码后的被测试污秽绝缘子片17的图片进行图像分析处理,识别出被测试污秽绝缘子片17表面的污秽区域数量,利用微控制器2中的图像处理程序计算得到被测试污秽绝缘子片17背景图像灰度值、每块污秽区的图像灰度值、每块污秽区的面积;
同时,微控制器2结合湿度传感器19、光照强度传感器20分别测得环境湿度、光照强度;
步骤3、根据步骤2中得到的被测试污秽绝缘子片17背景图像灰度值、被测试污秽绝缘子片17图像灰度值以及得到的环境湿度、光照强度,再利用人工神经网络模型计算得出被测试污秽绝缘子片17表面污秽的厚度h;
步骤4、根据步骤2中得到的被测试污秽绝缘子片17表面的污秽区域数量、每块污秽区的面积、被测试污秽绝缘子片17的总的面积以及步骤3中得到的被测试污秽绝缘子片17的厚度h再结合被测试污秽绝缘子片17表面污秽的密度ρ(提前测量得到),计算得出NSDD(等值灰密),计算公式为:
其中,mi为绝缘子片表面第i块污秽的质量,Vi为绝缘子片表面第i块污秽的体积,Si为绝缘子片表面第i块污秽的面积,S总为绝缘子片测量区域的面积,n为绝缘子片测量区域污秽块的总数,ρ为绝缘子片表面污秽的密度;
步骤5、将步骤4得到的等值灰密值(NSDD)通过GPRS模块4发送到监控中心21,同时将等值灰密值(NSDD)备份到Flash存储器3中。
人工神经网络模型如图3所示,输入神经元数目为4,分别是绝缘子片图像灰度、背景图像灰度、光照强度和环境湿度,输出神经元数目为1,为绝缘子表面灰密厚度,考虑到输入输出对应关系的复杂性,隐含层(即中间层)设为2层,每层神经元数目为4,训练好的神经网络模型具有良好的适应性。
步骤3中人工神经网络模型具体按照以下步骤训练得到:给绝缘子片喷涂污秽,采集绝缘子片和背景的图像,利用图像处理算法求出绝缘子片图像灰度值、背景图像灰度值,利用湿度传感器和光照强度传感器测出绝缘子片所在环境的环境湿度值和光照强度值,人工测出绝缘子片表面污秽的厚度,经过多次这样的实验获取大量的实验数据,利用这些数据对人工神经网络模型进行训练。
本发明输电线路绝缘子等值灰密在线监测系统各部件的作用:
模拟摄像机9:采集被测试污秽绝缘子片17的视频图像;
视频解码芯片13:对模拟摄像机9采集到的污秽绝缘子片17的视频图像进行解码,将解码后的图像传给微控制器2;
微控制器2:对视频解码芯片13解码后得到的数据进行图像分析处理(利用微控制器2中的图像处理算法、人工神经网络模型及计算NSDD的公式进行处理,得到NSDD),微控制器2采用双核架构(ARM核+DSP核),ARM核运行Linux操作系统,DSP核运行图像处理算法,操作系统和算法代码存储在Flash存储器3中,图像处理过程中的数据操作(即处理图片时需要的缓存)在DDR内存14中运行;
GPRS模块4:把微控制器2处理后得到的数据通过无线方式发送到后台监控中心21;
Flash存储器3:将微控制器2处理后得到的数据备份到Flash存储器3中;
电源控制电路11、蓄电池10及太阳能电池板12:构成电源部分,给控制主板1供电,电源控制电路11对蓄电池10的过充过放电进行了保护设计;
485接口5:控制模拟摄像机9的旋转;
调试串口6:对装置进行调试操作;
USB接口7和网口8备用。
本发明输电线路绝缘子等值灰密在线监测系统,通过模拟摄像机9实时的采集输电线路绝缘子片的信息,并结合神经网络模型可以准确的得到输电线路绝缘子的等值灰密值,通过GPRS模块4将得到的数据通过无线方式发送到后台监控中心21;工作人员还可以通过GPRS网络远程对监测系统设置和访问,如调取现场图片或视频、对装置数据采集间隔时间设置等;同时本发明装置在采集数据间隔内处于低功耗状态。
Claims (2)
1.输电线路绝缘子等值灰密在线监测方法,其特征在于,采用输电线路绝缘子等值灰密在线监测系统,其结构为:
包括控制主板(1),控制主板(1)上分别连接有模拟摄像机(9)、电源控制电路(11)、GPRS模块(4)、485接口(5)、调试串口(6)、湿度传感器(19)、光照强度传感器(20),GPRS模块(4)通过无线方式与监控中心(21)连接;
所述控制主板(1)包括微控制器(2),微控制器(2)上连接有视频解码芯片(13)、Flash存储器(3)、DDR内存(14),微控制器(2)与所述湿度传感器(19)、所述光照强度传感器(20)连接,视频解码芯片(13)与所述模拟摄像机(9)连接;
所述微控制器(2)采用TI公司的双核芯片TMS320DM6446;
所述视频解码芯片(13)采用TI公司的TVP5147;
所述电源控制电路(11)分别连接有蓄电池(10)、太阳能电池板(12);
所述控制主板(1)上连接有USB接口(7);
所述控制主板(1)上连接有网口(8);
具体按照以下步骤实施:
步骤1、模拟摄像机(9)对被测试污秽绝缘子片(17)进行现场拍摄,得到被测试污秽绝缘子片(17)的图片,将得到的图片传递给视频解码芯片(13)进行解码,将解码后的图片传递到微控制器(2);
步骤2、微控制器(2)对步骤1中解码后的被测试污秽绝缘子片(17)的图片进行图像分析处理,识别出被测试污秽绝缘子片(17)表面的污秽区域数量,利用微控制器(2)中的图像处理程序计算得到被测试污秽绝缘子片(17)背景图像灰度值、每块污秽区的图像灰度值、每块污秽区的面积;
同时,微控制器(2)结合湿度传感器(19)、光照强度传感器(20)分别测得环境湿度、光照强度;
步骤3、根据步骤2中得到的被测试污秽绝缘子片(17)背景图像灰度值、被测试污秽绝缘子片(17)图像灰度值以及得到的环境湿度、光照强度,再利用人工神经网络模型计算得出被测试污秽绝缘子片(17)表面污秽的厚度h;
步骤4、根据步骤2中得到的被测试污秽绝缘子片(17)表面的污秽区域数量、每块污秽区的面积、被测试污秽绝缘子片(17)的总的面积以及步骤3中得到的被测试污秽绝缘子片(17)的厚度h再结合被测试污秽绝缘子片(17)表面污秽的密度ρ,计算得出NSDD,计算公式为:
其中,mi为绝缘子片表面第i块污秽的质量,Vi为绝缘子片表面第i块污秽的体积,Si为绝缘子片表面第i块污秽的面积,S总为绝缘子片测量区域的面积,n为绝缘子片测量区域污秽块的总数,ρ为绝缘子片表面污秽的密度;
步骤5、将步骤4得到的NSDD通过GPRS模块(4)发送到监控中心(21),同时将NSDD备份到Flash存储器(3)中。
2.根据权利要求1所述的输电线路绝缘子等值灰密在线监测方法,其特征在于,所述步骤3中人工神经网络模型具体按照以下步骤训练得到:给绝缘子片喷涂污秽,采集绝缘子片和背景的图像,利用图像处理算法求出绝缘子片图像灰度值、背景图像灰度值,利用湿度传感器和光照强度传感器测出绝缘子片所在环境的环境湿度值和光照强度值,人工测出绝缘子片表面污秽的厚度,经过多次这样的实验获取大量的实验数据,利用这些数据对人工神经网络模型进行训练。
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Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106017551A (zh) * | 2016-05-16 | 2016-10-12 | 国网河南省电力公司电力科学研究院 | 一种智能化输电线路综合监测分析预警方法 |
CN106970036B (zh) * | 2017-03-30 | 2019-06-18 | 中国南方电网有限责任公司电网技术研究中心 | 一种绝缘子表面污秽度的判定方法 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101750262A (zh) * | 2008-12-15 | 2010-06-23 | 甘肃省电力公司金昌供电公司 | 用于测量高压输电线路灰密的石英传感器系统 |
CN102346015A (zh) * | 2011-06-24 | 2012-02-08 | 西安工程大学 | 基于视频差异分析的输电线路绝缘子覆冰厚度测量方法 |
CN102768183A (zh) * | 2012-07-16 | 2012-11-07 | 华北电力大学 | 一种光纤布喇格光栅输电线路污秽在线监测系统及方法 |
CN102809568A (zh) * | 2012-08-28 | 2012-12-05 | 广东电网公司佛山供电局 | 绝缘子污秽分布监测方法和系统 |
CN203324169U (zh) * | 2013-06-27 | 2013-12-04 | 武汉星创源科技有限公司 | 一种光纤污秽在线监测装置 |
-
2014
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Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101750262A (zh) * | 2008-12-15 | 2010-06-23 | 甘肃省电力公司金昌供电公司 | 用于测量高压输电线路灰密的石英传感器系统 |
CN102346015A (zh) * | 2011-06-24 | 2012-02-08 | 西安工程大学 | 基于视频差异分析的输电线路绝缘子覆冰厚度测量方法 |
CN102768183A (zh) * | 2012-07-16 | 2012-11-07 | 华北电力大学 | 一种光纤布喇格光栅输电线路污秽在线监测系统及方法 |
CN102809568A (zh) * | 2012-08-28 | 2012-12-05 | 广东电网公司佛山供电局 | 绝缘子污秽分布监测方法和系统 |
CN203324169U (zh) * | 2013-06-27 | 2013-12-04 | 武汉星创源科技有限公司 | 一种光纤污秽在线监测装置 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
基于图像信息融合的绝缘子污秽状态识别;张达;《系统仿真学报》;20130930;第25卷(第9期);第2217页 * |
Also Published As
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