CN111310549A - 基于图像模式的激光除冰安全处置方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于图像模式的激光除冰安全处置方法及系统,该方法包括:获取变电站内设备实时图像;识别图像中设备的覆冰图像以及活体图像;根据覆冰图像判断设备的覆冰程度,根据覆冰程度设定激光器的触发权值,并在识别到有活体图像时将激光器的触发权值取零;根据激光器的触发权值实时调整激光除冰的功率。本发明综合考虑电网覆冰灾害应急处置中的人身安全、电网安全、设备安全等多种要素,提出应急变电站支柱绝缘子设备图像模式分析,提高激光处置的科学性。
Description
技术领域
本发明涉术及电网防护技领域,尤其涉及一种基于图像模式的激光除冰安全处置方法及系统。
背景技术
大范围雨雪冰冻是电网安全运行的最大灾害。变电设备外绝缘覆冰会导致绝缘子闪络,线路跳闸,以及变电站失压停运等,严重影响电网安全稳定运行。2008年冰灾中,多座220kV及以上变电站因支柱绝缘子冰闪而停运;2016年,湖南220kV芦家变等变电站因冰闪停运。
因此,电网设备外绝缘发生覆冰后,安全有效的快速带电除冰具有重要意义。激光功率高,方向性好的特点适合带电除冰,但是目前利用的除冰激光为1064nm波长及2μm波长的激光,为不可见光,无色,肉眼无法分辨,远距离瞄准除冰位置非常困难。因激光束为高能量光束对人或物有一定破坏力,所以在激光除冰过程中需快速针对变电站支柱绝缘子进行覆冰快速模糊准确识别,从而提出激光出光智能控制方法,保障人身和设备安全。
发明内容
本发明提供了一种基于图像模式的激光除冰安全处置方法及系统,用以解决激光除冰时不好分辨识别,而不安全的技术问题。
为解决上述技术问题,本发明提出的技术方案为:
一种基于图像模式的激光除冰安全处置方法,包括以下步骤:
获取变电站内设备实时图像;
识别图像中设备的覆冰图像以及活体图像;
根据覆冰图像判断设备的覆冰程度,根据覆冰程度设定激光器的触发权值,并在识别到有活体图像时将激光器的触发权值取零;
根据激光器的触发权值实时调整激光除冰的功率。
优选地,获取变电站内设备实时图像包括可见光镜头和红外同轴镜头获取的可见光图像和红外图像;
设备的覆冰图像通过可见光图像和红外图像进行识别;
识别图像中设备的活体图像通过红外图像进行识别。
优选地,根据覆冰图像判断设备的覆冰程度,包括如下步骤:
根据历史的变电站内设备历史的覆冰图像和除冰参数建立覆冰数据库,通过将覆冰图像与覆冰数据库中的历史的覆冰图像进行比对,以估算设备的覆冰程度。
优选地,,设备的覆冰程度、激光器的触发权值与激光除冰的功率成正比。
优选地,根据激光器的触发权值实时调整激光除冰的功率,包括:
通过可调节焦点光斑大小的光斑调节装置,调整光斑直径,减小单位面积内的光子密度;利用功率可调的电源发生器,调节激光光子数目,从而调节高能激光器的功率,达到单位除冰面积内的能量可控。
优选地,活体图像包括人身和动物的图像。
本发明还提供一种计算机系统,包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,处理器执行计算机程序时实现上述任一方法的步骤。
本发明还提供一种计算机存储介质,其上存储有计算机程序,程序被处理器执行时实现上述任一方法中的步骤。
本发明具有以下有益效果:
本发明的基于图像模式的激光除冰安全处置方法及系统,综合考虑电网覆冰灾害应急处置中的人身安全、电网安全、设备安全等多种要素,提出应急变电站支柱绝缘子设备图像模式分析,提高激光处置的科学性。使用本方法可有效提高变电站激光除冰的效率和效果,本发明原理清晰,操作方便,实用性强。
除了上面所描述的目的、特征和优点之外,本发明还有其它的目的、特征和优点。下面将参照附图,对本发明作进一步详细的说明。
附图说明
构成本申请的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解,本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明,并不构成对本发明的不当限定。在附图中:
图1是本发明优选实施例的基于图像模式的激光除冰安全处置方法的流程示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的实施例进行详细说明,但是本发明可以由权利要求限定和覆盖的多种不同方式实施。
参见图1,本发明的基于图像模式的激光除冰安全处置方法,包括以下步骤:
S1、获取变电站内设备实时图像;
S2、识别图像中设备的覆冰图像以及活体图像(包括人身和动物的图像);
S3、根据覆冰图像判断设备的覆冰程度,根据覆冰程度设定激光器的触发权值,并在识别到有活体图像时将激光器的触发权值取零;
S4、根据激光器的触发权值实时调整激光除冰的功率。
通过上述步骤,综合考虑电网覆冰灾害应急处置中的人身安全、电网安全、设备安全等多种要素,提出应急变电站支柱绝缘子设备图像模式分析,提高激光处置的科学性。使用本方法可有效提高变电站激光除冰的效率和效果,本发明原理清晰,操作方便,实用性强。
实施时,获取变电站内设备实时图像包括通过可见光镜头和红外同轴镜头获取的可见光图像和红外图像;设备的覆冰图像通过可见光图像和红外图像进行识别;识别图像中设备的活体图像通过红外图像进行识别。
实施时,根据覆冰图像判断设备的覆冰程度,包括如下步骤:
根据历史的变电站内设备历史的覆冰图像和除冰参数建立覆冰数据库,通过将覆冰图像与覆冰数据库中的历史的覆冰图像进行比对,以估算设备的覆冰程度。或者,采用大数据和机器学习相结合,将历史的覆冰图像和除冰参数建立覆冰数据库训练识别覆冰程度的模型,采用识别模型辨识覆冰的厚度,确定覆冰程度。
得到覆冰厚度以后,由于设备的覆冰程度、激光器的触发权值与激光除冰的功率成正比。因而设定激光器触发权值i,覆冰程度越高权值i越大,无覆冰时,权值取零。通过激光触发权值i的数值大小,进行激光器出光功率调节,i值越大,激光功率越强,激光出光光斑面积P调整越大。
根据激光器的触发权值实时调整激光除冰的功率,可通过可调节焦点光斑大小的光斑调节装置,调整光斑直径,减小单位面积内的光子密度;利用功率可调的电源发生器,调节激光光子数目,从而调节高能激光器的功率,达到单位除冰面积内的能量可控。
本实施例还提供一种计算机系统,包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,处理器执行计算机程序时实现上述任一方法的步骤。
本实施例还提供一种计算机存储介质,其上存储有计算机程序,程序被处理器执行时实现上述任一方法中的步骤。
综上可知,本发明综合考虑变电站激光除冰激光可见光中富含图像的多种目标,包括:覆冰绝缘子、变电站设备、人身、动物等,基于安全除冰、效率最好为最激光除冰触发目标,建立绝缘子(或设备)覆冰图像模式处置数学模型,进而可获得最优的激光触发方案。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已,并不用于限制本发明,对于本领域的技术人员来说,本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种基于图像模式的激光除冰安全处置方法,其特征在于,包括以下步骤:
获取变电站内设备实时图像;
识别所述图像中设备的覆冰图像以及活体图像;
根据所述覆冰图像判断设备的覆冰程度,根据所述覆冰程度设定激光器的触发权值,并在识别到有活体图像时将激光器的触发权值取零;
根据所述激光器的触发权值实时调整激光除冰的功率。
2.根据权利要求1所述的基于图像模式的激光除冰安全处置方法,其特征在于,所述获取变电站内设备实时图像包括可见光镜头和红外同轴镜头获取的可见光图像和红外图像;
所述设备的覆冰图像通过可见光图像和所述红外图像进行识别;
所述识别所述图像中设备的活体图像通过所述红外图像进行识别。
3.根据权利要求1所述的基于图像模式的激光除冰安全处置方法,其特征在于,根据所述覆冰图像判断设备的覆冰程度,包括如下步骤:
根据历史的变电站内设备历史的覆冰图像和除冰参数建立覆冰数据库,通过将所述覆冰图像与所述覆冰数据库中的历史的覆冰图像进行比对,以估算所述设备的覆冰程度。
4.根据权利要求1所述的基于图像模式的激光除冰安全处置方法,其特征在于,所述设备的覆冰程度、所述激光器的触发权值与所述激光除冰的功率成正比。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的基于图像模式的激光除冰安全处置方法,其特征在于,根据所述激光器的触发权值实时调整激光除冰的功率,包括:
通过可调节焦点光斑大小的光斑调节装置,调整光斑直径,减小单位面积内的光子密度;利用功率可调的电源发生器,调节激光光子数目,从而调节高能激光器的功率,达到单位除冰面积内的能量可控。
6.根据权利要求1至4中任一项所述的基于图像模式的激光除冰安全处置方法,其特征在于,所述活体图像包括人身和动物的图像。
7.一种计算机系统,包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现上述权利要求1至6任一所述方法的步骤。
8.一种计算机存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述程序被处理器执行时实现上述权利要求1至6任一所述方法中的步骤。
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