CN112910094A - 基于泛在电力物联网的变电站远方自动巡检系统及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于泛在电力物联网的变电站远方自动巡检系统及方法，把机器人放置在待检测区域内，移动机器人在检测路线上移动并对电气设备进行检测，并通过无线通讯的方式对待检测区域内电气设备上现有的监控装置进行连通，利用物联网标准协议解析技术实现数据传输的兼容性，基于智能终端的边缘计算技术及软件定义的方式，使硬件资源和软件应用深度解耦，采集的数据汇总到多终端统一数据采集应用；本发明依据泛在电力物联网的基础架构，在现有变电站主辅、机器人和视频系统的基础上，进一步通过红外、可见光监控装置，对现场需人工巡检的部位进行布点安装，满足变电站巡检工作的需求，提高变电站巡检工作的准确度、实时性和智能化。

Description

基于泛在电力物联网的变电站远方自动巡检系统及方法
技术领域：
本发明涉及变电站运维领域，特别是涉及一种基于泛在电力物联网的变电站远方自动巡检系统及方法。
背景技术：
变电设备是智能变电站的基础，其可靠安全运行关系着变电站的生产安全和相应的社会效益，极大的影响了智能电网的安全性和稳定性。变电站管理工作中重要的一个环节就是变电站巡检，此环节将会对设备的运行情况进行检查以实时掌握设备的运行的规律，保证变电站稳定可靠运行。变电站巡检工作及其重要，如果能及时发现设备存在的隐藏问题将避免不必要的损失，对增强电网的安全性和经济运行有重要作用。
但是目前的变电站巡检工作中还存在着一些不足，随着对电网可靠性要求越来越高，传统的人工巡检方式已逐渐不能满足当前工作需要，急需开发一种变电站远方自动巡检功能，使变电站巡检工作高效开展。另外，随着智能化变电站的推进，已逐渐加入机器人巡检、视频系统巡检及相关的主辅设备等来支撑未来智能化变电站发展的需求，但无法有效地将这些系统进行整合，高效地为将要实现的变电站远方自动巡检功能提供支撑。
发明内容：
本发明所要解决的技术问题是：克服现有技术的不足，提供一种依据泛在电力物联网的基础架构，在现有变电站主辅、机器人和视频系统的基础上，进一步通过红外、可见光监控装置，对现场需人工巡检的部位进行布点安装，满足变电站巡检工作的需求，并对采集到的数据整合、归类及分析，为变电站巡检工作的开展提供决策，使运维人员有针对性开展巡检工作，提高变电站巡检工作的准确度、实时性和智能化，提高电网运行可靠性的变电站远方自动巡检系统。
本发明的技术方案是：一种基于泛在电力物联网的变电站远方自动巡检系统，包括感知层、网络层、平台层和应用层，其特征是：所述感知层对设备信息进行采集后，通过网络层传输到所述平台层进行汇总整理，最终供所述应用层进行调取显示，所述感知层包括现场采集部件、智能业务终端、本地通信模块和边缘物联模块，所述智能业务终端通过建立初始数据库对所述现场采集部件采集的信息进行储存，并通过所述边缘物联模块对储存的信息进行整合处理，最终通过所述本地通信模块与所述网络层连通，所述现场采集部件包括移动机器人、红外监控装置和可见光监控装置，所述智能业务终端设置在所述移动机器人上，所述红外监控装置和可见光监控装置设置在变电设备上，并其温度和其上的仪表进行监控。
进一步的，所述移动机器人包括移动底座、升降支架、云台和摄像机，升降支架一端设置在移动底座上，另一端与设置有摄像机的云台连接，智能业务终端和本地通信模块设置在移动支架上，所述智能业务终端控制移动底座、升降支架、云台和摄像机进行动作。所述智能业务终端为COTEX-M7芯片控制器，其对移动底座内电池的电量进行监控，并与用于导航的磁导航传感器连接。
进一步的，所述红外监控装置和可见光监控装置对变电设备的温度和其上的仪表进行监控，并与设定的报警阈值进行比较，生成温度变化曲线进行储存。所述对仪表进行图像采集，并采用图像识别技术对仪表数据进行识别采集，并形成规范的检查报告进行存档。
进一步的，所述网络层包括接入网络、骨干网络、业务网络和支撑网络，骨干网络、业务网络和支撑网络通过接入网络与感知层和平台层进行连接，支撑网络为基础网络，实现由业务网络和骨干网络对数据的传输。
进一步的，所述平台层对接收到的数据通过进行标准协议解析实现数据之间的融合，并储存在数据中心，所述应用层包括对内业务端和对外业务端，通过APP端口对平台层中的数据进行调取。
一种基于泛在电力物联网的变电站远方自动巡检方法，其步骤是：步骤一、搭建多终端统一数据采集应用：
把具有信息采集及通讯功能的移动机器人作为多终端统一数据采集应用放置在待检测区域内，移动机器人在检测路线上移动并对电气设备进行检测，并通过无线通讯的方式对待检测区域内电气设备上现有的监控装置进行连通，利用物联网标准协议解析技术实现数据传输的兼容性，基于智能终端的边缘计算技术及软件定义的方式，使硬件资源和软件应用深度解耦，采集的数据汇总到多终端统一数据采集应用后，将对数据进一步处理优化，作为变电站远方自动巡检系统的原始数据；
步骤二、搭建不间断热成像测温跟踪应用：
通过电气设备上现有的温度传感器及机器人上的热成像系统，对变电站中高压设备进行不间断的温度监视与分析预控，根据数据积累分析，准确预防发热设备的继续恶化：一旦检测到温度异常就会通过服务器向智能移动终端推送报警信息，提示相关工作人员有异常产生，并推送至智能移动终端；
步骤三、搭建状态视觉辨识应用：
通过电气设备上现有的图像采集装置及机器人上的摄像机，对变电站中的仪器仪表进行图像采集，并通过图片的形式定期传至多终端统一数据采集应用，通过图像对比和智能辨识，自动分析表计是否在正常状态，通过采集可以替代人工表计的抄记，并形成规范的检查报告进行存档；
步骤四、搭建变电站远方自动巡检指挥系统：
在数据关联、数据挖掘的支持下，变电运维的海量数据信息通过简洁的、可视的形式在远程终端展现出来，可将现场图像、设备信息、设备状态、测温跟踪数据等通过数据、图表、图像的形式有序的展现出来，通过详尽的指标体系，实时反映设备的运行状态，将采集的数据形象化、直观化、具体化。
进一步的，所述步骤一中，采用基于物联网的标准协议解析技术，实现对电力物联网常用的IEC61850、IEC103/104、ModbusRTU、TCP/IP、E文件等标准通信规约自动标准化和配置化，满足对不同的数据采集需求。
进一步的，所述步骤三中，根据变电站现场布置的红外热成像摄像装置采集的红外图片进行长期跟踪和分析，通过数据的积累及对比来掌握电力设备的发热变化，以便运维人员提前采取预控措施，对摄像装置采集到的图像还可已进行深层次的智能分析，经过图像辨识技术的算法，可以对拍摄的现场设备照片进行位置变化分析、光亮变化分析、温度变化分析，通过这些变量的分析来掌握设备的各种运行状态，自动预判设备问题，向运维人员发出报警进行异常状况推送。
进一步的，所述图像识别是采用基于深度信念网络模型的图像识别技术通过对图像自动进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象。
进一步的，所述步骤四中，通过基于迁移学习理论的电力数据挖掘技术，实现对巡检数据价值的进一步挖掘，包括设备运行状态、设备缺陷记录、设备测温数据、设备表计记录、设备异常信息，通过对历史巡检数据的处理，形成迁移学习所需要的源领域数据集，以保证新加入设备所产生的数据能够快速训练学习，支撑决策指挥系统的建立。
本发明的有益效果是：
1、本发明依据泛在电力物联网的基础架构，在现有变电站主辅、机器人和视频系统的基础上，进一步通过红外、可见光监控装置，对现场需人工巡检的部位进行布点安装，满足变电站巡检工作的需求，并对采集到的数据整合、归类及分析，为变电站巡检工作的开展提供决策，使运维人员有针对性开展巡检工作，提高变电站巡检工作的准确度、实时性和智能化，提高电网运行的可靠性。
2、本发明在传统巡检机器人上添加智能业务终端，使传统变电站巡检工作从依靠人工转变为依靠数据，达到对数据的综合运用、协同分析，为运维工作的管控及开展提供准确的评估、预警和决策，为变电站生产运行和本质安全提供有力的工具支撑。
3、本发明将传统的变电站巡检工作依托于智能设备及智能算法进行数字化转变，使巡检工作达到实时、远程、共享、分析、预警等能力，服务于运维人员，使工作更加便捷；服务于管理，使工作实时管理随时掌控；通过测温数据和状态数据等多维度的现场运维数据及信息的深度挖掘，引导运维工作更加有针对性地开展，大大降低和消除老旧管理模式下信息滞停现象，使运维工作的开展和反馈无阻高效。
4、本发明通过测温数据和状态数据等多维度的现场运维数据及信息的深度挖掘，引导运维工作更加有针对性地开展，大大降低和消除老旧管理模式下信息滞停现象，使运维工作的开展和反馈无阻高效。
5、本发明利用边缘计算技术使现有的变电站主辅设备、机器人和视频系统进行有机整合，对上述设备和系统采集的数据进行规约统一，既利用了已有的设备和系统，又进一步挖掘数据的价值，为实现远方自动巡检功能提供支撑。
6、本发明采用基于深度信念网络模型的图像识别技术，实现对变压器漏油、仪器仪表读数、设备锈蚀、红外图谱缺陷识别等场景的机器学习算法，同时实现数据高级分析与故障诊断，有效减轻运维人员缺陷识别以及数据录入的工作量，更多精力关注变电站设备安全运行。
7、本发明采用基于迁移学习理论的电力数据挖掘技术。实现对巡检数据价值的进一步挖掘，主要包括设备运行状态、设备缺陷记录、设备测温数据、设备表计记录、设备异常信息等，通过对历史巡检数据的处理，形成迁移学习所需要的源领域数据集，以保证新加入设备所产生的数据能够快速训练学习，支撑决策指挥系统的建立。
附图说明：
图1为变电站远方自动巡检系统的结构框图。
图2为表计读数识别流程图。
图3为基于迁移学习的电力数据挖掘流程图。
图4为基于智能终端的边缘计算技术示意图。
图5为巡检机器人的结构示意图。
具体实施方式：
实施例：参见图1、图2、图3、图4和图5，图中，1-移动底座、2-升降支架、3-云台、4-摄像机、5-智能业务终端、6-充电模块、7-本地通信模块、8-磁导航传感器。
一种基于泛在电力物联网的变电站远方自动巡检系统及方法，把具有信息采集及通讯功能的移动机器人作为多终端统一数据采集应用放置在待检测区域内，移动机器人在检测路线上移动并对电气设备进行检测，并通过无线通讯的方式对待检测区域内电气设备上现有的监控装置进行连通，利用物联网标准协议解析技术实现数据传输的兼容性，基于智能终端的边缘计算技术及软件定义的方式，使硬件资源和软件应用深度解耦，采集的数据汇总到多终端统一数据采集应用后，将对数据进一步处理优化，作为变电站远方自动巡检系统的原始数据；本发明依据泛在电力物联网的基础架构，在现有变电站主辅、机器人和视频系统的基础上，进一步通过红外、可见光监控装置，对现场需人工巡检的部位进行布点安装，满足变电站巡检工作的需求，并对采集到的数据整合、归类及分析，为变电站巡检工作的开展提供决策，使运维人员有针对性开展巡检工作，提高变电站巡检工作的准确度、实时性和智能化，提高电网运行的可靠性。
下面结合附图和实施例对本申请进行详细描述。
包括感知层、网络层、平台层和应用层，感知层对设备信息进行采集后，通过网络层传输到平台层进行汇总整理，最终供应用层进行调取显示，感知层包括现场采集部件、智能业务终端、本地通信模块和边缘物联模块，智能业务终端通过建立初始数据库对现场采集部件采集的信息进行储存，并通过边缘物联模块对储存的信息进行整合处理，最终通过本地通信模块与网络层连通，现场采集部件包括移动机器人、红外监控装置和可见光监控装置，智能业务终端设置在移动机器人上，红外监控装置和可见光监控装置设置在变电设备上，并其温度和其上的仪表进行监控。
移动机器人包括移动底座1、升降支架2、云台3和摄像机4，升降支架2一端设置在移动底座1上，另一端与设置有摄像机4的云台3连接，智能业务终端5和本地通信模块7设置在移动支架1上，智能业务终端5控制移动底座1、升降支架2、云台3和摄像机4进行动作。智能业务终端5为COTEX-M7芯片控制器，其对移动底座1内电池的电量进行监控，并与用于导航的磁导航传感器8连接。
红外监控装置和可见光监控装置对变电设备的温度和其上的仪表进行监控，并与设定的报警阈值进行比较，生成温度变化曲线进行储存。对仪表进行图像采集，并采用图像识别技术对仪表数据进行识别采集，并形成规范的检查报告进行存档。
网络层包括接入网络、骨干网络、业务网络和支撑网络，骨干网络、业务网络和支撑网络通过接入网络与感知层和平台层进行连接，支撑网络为基础网络，实现由业务网络和骨干网络对数据的传输。
平台层对接收到的数据通过进行标准协议解析实现数据之间的融合，并储存在数据中心，应用层包括对内业务端和对外业务端，通过APP端口对平台层中的数据进行调取。
具体操作步骤是：根据变电站现场设置待检测区域，并在待检测区域内设置机器人自动巡检点，在巡检点装设相关前端设备（固定的摄像机和红外监控装置），与机器人形成移动检测装置和固定监测装置，完成现场设备布置。
步骤一、搭建多终端统一数据采集应用：
把具有信息采集及通讯功能的移动机器人作为多终端统一数据采集应用放置在待检测区域内，移动机器人在检测路线上移动并对电气设备进行检测，并通过无线通讯的方式对待检测区域内电气设备上现有的监控装置进行连通，利用物联网标准协议解析技术实现数据传输的兼容性，基于智能终端的边缘计算技术及软件定义的方式，使硬件资源和软件应用深度解耦，采集的数据汇总到多终端统一数据采集应用后，将对数据进一步处理优化，作为变电站远方自动巡检系统的原始数据。
步骤一中，采用基于物联网的标准协议解析技术，实现对电力物联网常用的IEC61850、IEC103/104、ModbusRTU、TCP/IP、E文件等标准通信规约自动标准化和可配置化，满足对不同的数据采集需求。
步骤二、搭建不间断热成像测温跟踪应用：
通过电气设备上现有的温度传感器及机器人上的热成像系统，对变电站中高压设备进行不间断的温度监视与分析预控，根据数据积累分析，准确预防发热设备的继续恶化：一旦检测到温度异常就会通过服务器向智能移动终端推送报警信息，提示相关工作人员有异常产生，并推送至智能移动终端。
这样就保证了测量的及时性，保证运维人员有效的掌握设备温度的变化，提前采取措施，对设备的缺陷发展进行主动防御，有效的制止缺陷的恶化、设备的损坏。同时，运维人员通过智能移动终端随时查看各设备的温度变化曲线和报警信息，减少了进出高压设备区的危险性，提高了工作效率。
通过该应用获取的设备温度数据，结合当时气象数据、负荷数据，打包上传至变电站多终端统一数据采集应用，对数据进行预处理、并分类、分析，对设备温度的发展趋势进行预测，对危险点进行预警，让运维工作从事后处理变为事前预防。
步骤三、搭建状态视觉辨识应用：
通过电气设备上现有的图像采集装置及机器人上的摄像机，对变电站中的仪器仪表进行图像采集，并通过图片的形式定期传至多终端统一数据采集应用，通过图像对比和智能辨识，自动分析表计是否在正常状态，通过采集可以替代人工表计的抄记，并形成规范的检查报告进行存档。
步骤三中，根据变电站现场布置的红外热成像摄像装置采集的红外图片进行长期跟踪和分析，通过数据的积累及对比来掌握电力设备的发热变化，以便运维人员提前采取预控措施，对摄像装置采集到的图像还可已进行深层次的智能分析，经过图像辨识技术的算法，可以对拍摄的现场设备照片进行位置变化分析、光亮变化分析、温度变化分析，通过这些变量的分析来掌握设备的各种运行状态，自动预判设备问题，向运维人员发出报警进行异常状况推送。
步骤三中，图像识别是采用基于深度信念网络模型的图像识别技术通过对图像自动进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象。
主要包括目标截取、差影法减弱背景、灰度化、高斯平滑、二值化、边缘探测、Hough变换探测直线、相关坐标系转换、计算角度等信息、获取读数，基本流程如下所示：
①灰度化：摄像机拍摄的图像为RGB真彩格式图像，颜色信息对于指针识别意义不大，相反，真彩色图像反而会增加图像处理时间，因此先将图像进行灰度化处理，使用灰度图像作为下一步识别的基础。
②图像高斯平滑：由于数字图像在采集和传输过程中会产生噪点，对指针识别的准确性造成影响，所以在进一步处理之前需要对图像进行平滑滤波。本项目将采用5邻域高斯滤波算法对图像进行平滑滤波。
③二值化操作：指针图像经过灰度化处理、高斯变换之后指针部分亮度较高，此时可进行二值化操作去除其他无用信息，二值化阈值设定为100。
④边缘探测：进行边缘探测可以减少Hough变换时候求出的直线数量，使读数计算结果更加精确。
⑤Hough变换求直线：对边缘探测后指针图像进行Hough变换求直线，即可得到指针边缘的直线方程。
⑥表盘中心点的确定及坐标系转换：利用角度转换法计算指针读数值需要判断仪表指针和表盘中心点的位置关系；Hough变换求出的指针直线位于以图像左上点为原点的坐标系，为方便后续计算，需要将直线坐标转换到以表盘中心点坐标为原点的坐标系中。
⑦指针读数：确定指针式仪表读数的方法有两种：刻度法和角度转换法，本项目将采用角度转换法计算仪表指针读数。
变电设备状态视觉辨识应用通过智能图像采集装置将采集到的变电站SF6压力表计、避雷器动作计数器、泄露电流表计、直流电量表、储油设备油位表等等数据通过图片的形式定期传至图像分析工作站，通过图像对比和智能辨识，自动分析表计是否在正常状态，通过采集可以替代人工表计的抄记，并形成规范的检查报告进行存档。对摄像装置采集到的图像还可已进行深层次的智能分析，经过图像辨识技术的算法，可以对拍摄的现场设备照片进行位置变化分析、光亮变化分析、温度变化分析，通过这些变量的分析来掌握设备的各种运行状态，自动预判设备问题，向运维人员发出报警进行异常状况推送。
步骤四、搭建变电站远方自动巡检指挥系统：
在数据关联、数据挖掘的支持下，变电运维的海量数据信息通过简洁的、可视的形式在远程终端展现出来，可将现场图像、设备信息、设备状态、测温跟踪数据等通过数据、图表、图像的形式有序的展现出来，通过详尽的指标体系，实时反映设备的运行状态，将采集的数据形象化、直观化、具体化。
步骤四中，具体训练过程中，对于MMD低于阈值
Figure DEST_PATH_IMAGE002
的情况，则只需要利用目标领域数据对源领域模型进行微调，得到最终的目标领域网络模型。而对于MMD高于阈值
Figure DEST_PATH_IMAGE002A
，但未超过阈值
Figure DEST_PATH_IMAGE005
的情况，则固定新的目标领域网络中通过迁移得到的隐藏层参数，利用目标领域数据训练其他待训练层。最终，取消参数固定，利用目标领域数据进行整个网络的微调，得到最终的目标领域网络模型。
通过基于迁移学习理论的电力数据挖掘技术，实现对巡检数据价值的进一步挖掘，包括设备运行状态、设备缺陷记录、设备测温数据、设备表计记录、设备异常信息，通过对历史巡检数据的处理，形成迁移学习所需要的源领域数据集，以保证新加入设备所产生的数据能够快速训练学习，支撑决策指挥系统的建立。
步骤四中，数据可视化技术是指运用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换为图形或图像在屏幕上显示出来，并进行交互处理的理论、方法和技术，其基本思想是将数据库中每一个数据项作为单个图元素表示，大量的数据集构成数据图像，同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示，可以从不同的维度观察数据，从而对数据进行更深入地观察和分析。
其中，智能业务终端的集成电路采用高度集成的COTEX-M7芯片做核心控制器，实现巡检机器人（为现有技术中的任何巡检机器人）的自主导航，自动识别机房设备仪表位置，高度；并对仪表显示数据拍照回传，当系统电量低于报警值机器人能自动寻找充电桩并完成对接充电。
电源经过隔离电源电路降压后给机器人和系统供电。本集成电路控制两路BLD伺服电机作为运行单元，能够实现对电机的精准控制。控制一路步进电机实现拍照摄像机上下的精准运行控制。通过磁导航传感器8返回的数据实现机器人路径规划和导航功能。与RFID非接触式读卡单元相互通信实现对站点的定位和检测。能够实时监控锂电状态(监控单体电池电压，剩余电量，功耗，电池温度)，当电量低于报警线是，机器人会自动找到充电桩（充电模块6），自动对接充电。
以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与修饰，均仍属于本发明技术方案的范围内。

Claims (10)

1.一种基于泛在电力物联网的变电站远方自动巡检系统，包括感知层、网络层、平台层和应用层，其特征是：所述感知层对设备信息进行采集后，通过网络层传输到所述平台层进行汇总整理，最终供所述应用层进行调取显示，所述感知层包括现场采集部件、智能业务终端、本地通信模块和边缘物联模块，所述智能业务终端通过建立初始数据库对所述现场采集部件采集的信息进行储存，并通过所述边缘物联模块对储存的信息进行整合处理，最终通过所述本地通信模块与所述网络层连通，所述现场采集部件包括移动机器人、红外监控装置和可见光监控装置，所述智能业务终端设置在所述移动机器人上，所述红外监控装置和可见光监控装置设置在变电设备上，并其温度和其上的仪表进行监控。
2.根据权利要求1所述的基于泛在电力物联网的变电站远方自动巡检系统，其特征是：所述移动机器人包括移动底座、升降支架、云台和摄像机，升降支架一端设置在移动底座上，另一端与设置有摄像机的云台连接，智能业务终端和本地通信模块设置在移动支架上，所述智能业务终端控制移动底座、升降支架、云台和摄像机进行动作，所述智能业务终端为COTEX-M7芯片控制器，其对移动底座内电池的电量进行监控，并与用于导航的磁导航传感器连接。
3.根据权利要求2所述的基于泛在电力物联网的变电站远方自动巡检系统，其特征是：所述红外监控装置和可见光监控装置对变电设备的温度和其上的仪表进行监控，并与设定的报警阈值进行比较，生成温度变化曲线进行储存，所述对仪表进行图像采集，并采用图像识别技术对仪表数据进行识别采集，并形成规范的检查报告进行存档。
4.根据权利要求1所述的基于泛在电力物联网的变电站远方自动巡检系统，其特征是：所述网络层包括接入网络、骨干网络、业务网络和支撑网络，骨干网络、业务网络和支撑网络通过接入网络与感知层和平台层进行连接，支撑网络为基础网络，实现由业务网络和骨干网络对数据的传输。
5.根据权利要求1所述的基于泛在电力物联网的变电站远方自动巡检系统，其特征是：所述平台层对接收到的数据通过进行标准协议解析实现数据之间的融合，并储存在数据中心，所述应用层包括对内业务端和对外业务端，通过APP端口对平台层中的数据进行调取。
6.一种基于泛在电力物联网的变电站远方自动巡检方法，其步骤是：步骤一、搭建多终端统一数据采集应用：
把具有信息采集及通讯功能的移动机器人作为多终端统一数据采集应用放置在待检测区域内，移动机器人在检测路线上移动并对电气设备进行检测，并通过无线通讯的方式对待检测区域内电气设备上现有的监控装置进行连通，利用物联网标准协议解析技术实现数据传输的兼容性，基于智能终端的边缘计算技术及软件定义的方式，使硬件资源和软件应用深度解耦，采集的数据汇总到多终端统一数据采集应用后，将对数据进一步处理优化，作为变电站远方自动巡检系统的原始数据；
步骤二、搭建不间断热成像测温跟踪应用：
通过电气设备上现有的温度传感器及机器人上的热成像系统，对变电站中高压设备进行不间断的温度监视与分析预控，根据数据积累分析，准确预防发热设备的继续恶化：一旦检测到温度异常就会通过服务器向智能移动终端推送报警信息，提示相关工作人员有异常产生，并推送至智能移动终端；
步骤三、搭建状态视觉辨识应用：
通过电气设备上现有的图像采集装置及机器人上的摄像机，对变电站中的仪器仪表进行图像采集，并通过图片的形式定期传至多终端统一数据采集应用，通过图像对比和智能辨识，自动分析表计是否在正常状态，通过采集可以替代人工表计的抄记，并形成规范的检查报告进行存档；
步骤四、搭建变电站远方自动巡检指挥系统：
在数据关联、数据挖掘的支持下，变电运维的海量数据信息通过简洁的、可视的形式在远程终端展现出来，可将现场图像、设备信息、设备状态、测温跟踪数据等通过数据、图表、图像的形式有序的展现出来，通过详尽的指标体系，实时反映设备的运行状态，将采集的数据形象化、直观化、具体化。
7.根据权利要求6所述的变电站远方自动巡检系统，其特征是：所述步骤一中，采用基于物联网的标准协议解析技术，实现对电力物联网常用的IEC61850、IEC103/104、ModbusRTU、TCP/IP、E文件等标准通信规约自动标准化和配置化，满足对不同的数据采集需求。
8.根据权利要求6所述的变电站远方自动巡检系统，其特征是：所述步骤三中，根据变电站现场布置的红外热成像摄像装置采集的红外图片进行长期跟踪和分析，通过数据的积累及对比来掌握电力设备的发热变化，以便运维人员提前采取预控措施，对摄像装置采集到的图像还可已进行深层次的智能分析，经过图像辨识技术的算法，可以对拍摄的现场设备照片进行位置变化分析、光亮变化分析、温度变化分析，通过这些变量的分析来掌握设备的各种运行状态，自动预判设备问题，向运维人员发出报警进行异常状况推送。
9.根据权利要求8所述的变电站远方自动巡检系统，其特征是：所述图像识别是采用基于深度信念网络模型的图像识别技术通过对图像自动进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象。
10.根据权利要求6所述的变电站远方自动巡检系统，其特征是：所述步骤四中，通过基于迁移学习理论的电力数据挖掘技术，实现对巡检数据价值的进一步挖掘，包括设备运行状态、设备缺陷记录、设备测温数据、设备表计记录、设备异常信息，通过对历史巡检数据的处理，形成迁移学习所需要的源领域数据集，以保证新加入设备所产生的数据能够快速训练学习，支撑决策指挥系统的建立。
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Cited By (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113409483A (zh) * 2021-06-17 2021-09-17 山东鲁软数字科技有限公司 一种变电站自动巡检系统
CN113569714A (zh) * 2021-07-24 2021-10-29 国网河南省电力公司检修公司 基于无人机巡检的变电站智能图像识别系统
CN113726009A (zh) * 2021-08-27 2021-11-30 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司柳州局 一种智能变电站的智能监控系统
CN114189044A (zh) * 2021-11-10 2022-03-15 国网河南省电力公司郑州供电公司 一种基于电力物联网的变电站监测技术融合方法
CN114389362A (zh) * 2022-01-17 2022-04-22 中山大学 基于邻域边缘监测互联的电力安全主动防误方法及系统
CN114582039A (zh) * 2022-03-18 2022-06-03 广东电网有限责任公司 一种智能巡检系统、方法、电子设备及存储介质
CN114609158A (zh) * 2022-05-12 2022-06-10 山东通广电子有限公司 一种基于深度学习的变电设备目标及缺陷智能检测设备
CN114627119A (zh) * 2022-05-16 2022-06-14 山东通广电子有限公司 基于视觉神经网络的外观缺陷智能识别系统及识别方法
CN115150559A (zh) * 2022-09-06 2022-10-04 国网天津市电力公司高压分公司 具有采集自调整计算补偿的遥视系统及计算补偿方法
CN115184726A (zh) * 2022-07-12 2022-10-14 安徽省万企天成科技有限公司 一种智能电网故障实时监测定位系统及方法
CN115221851A (zh) * 2022-06-23 2022-10-21 武汉胜天地消防工程有限公司 一种电力电站运维巡检表单数据分析处理方法与分析处理系统
CN116054405A (zh) * 2023-01-29 2023-05-02 保定云鹰能源科技有限公司 基于计算机视觉及机器学习的光伏电站双光监测分析系统
CN116723211A (zh) * 2023-05-26 2023-09-08 国网山东省电力公司高唐县供电公司 大空间环境电力设备远程巡检装置
CN117235559A (zh) * 2023-11-14 2023-12-15 四川万物纵横科技股份有限公司 一种基于边缘计算的物联网数据采集方法及系统
CN117977813A (zh) * 2024-03-28 2024-05-03 福建榕图电力科技有限公司 一种变电站远程智能巡视系统

Citations (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002369410A (ja) * 2001-06-01 2002-12-20 Hitachi Ltd 遠隔監視システムと遠隔監視サービス
CN104242459A (zh) * 2014-09-26 2014-12-24 广东电网有限责任公司佛山供电局 变电站实时监测分析系统及其方法
CN106208395A (zh) * 2016-09-29 2016-12-07 国网福建省电力有限公司 无人值班变电站应急监控系统
CN106451790A (zh) * 2016-11-21 2017-02-22 北京殷图网联科技股份有限公司 一种变电站远程智能巡检系统及其实现方法
US20170054923A1 (en) * 2015-08-19 2017-02-23 NeoGenesys, Inc. Methods and systems for remote monitoring of electrical equipment
CN206712551U (zh) * 2017-05-15 2017-12-05 国家电网公司 基于物联网和智能巡检机器人的配电网综合监控系统
CN109818416A (zh) * 2017-11-22 2019-05-28 杨娜 一种多功能变电站智能机器人巡检系统
CN110492607A (zh) * 2019-07-24 2019-11-22 广东电网有限责任公司 一种基于泛在电力物联网的智能变电站状态监测系统
CN110549336A (zh) * 2019-08-28 2019-12-10 广西电网有限责任公司电力科学研究院 一种变电站巡检机器人集控主站系统
CN110633901A (zh) * 2019-09-03 2019-12-31 国网河北省电力有限公司 智能变电站继电保护装置运行态势感知及远程维护系统
KR20200030317A (ko) * 2018-09-12 2020-03-20 이익형 열화상카메라 및 iot센서를 활용한 송배전설비 현장점검 증강현실 플랫폼
CN111311776A (zh) * 2020-02-06 2020-06-19 深圳联想懂的通信有限公司 一种基于物联网的智能巡检系统及方法
CN111668927A (zh) * 2020-04-30 2020-09-15 国网天津市电力公司 一种基于泛在电力物联网的变电站智能巡检系统及其控制方法
CN111784026A (zh) * 2020-05-28 2020-10-16 国网信通亿力科技有限责任公司 基于云边端协同感知的变电站电气设备全方位体检系统

Patent Citations (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002369410A (ja) * 2001-06-01 2002-12-20 Hitachi Ltd 遠隔監視システムと遠隔監視サービス
CN104242459A (zh) * 2014-09-26 2014-12-24 广东电网有限责任公司佛山供电局 变电站实时监测分析系统及其方法
US20170054923A1 (en) * 2015-08-19 2017-02-23 NeoGenesys, Inc. Methods and systems for remote monitoring of electrical equipment
CN106208395A (zh) * 2016-09-29 2016-12-07 国网福建省电力有限公司 无人值班变电站应急监控系统
CN106451790A (zh) * 2016-11-21 2017-02-22 北京殷图网联科技股份有限公司 一种变电站远程智能巡检系统及其实现方法
CN206712551U (zh) * 2017-05-15 2017-12-05 国家电网公司 基于物联网和智能巡检机器人的配电网综合监控系统
CN109818416A (zh) * 2017-11-22 2019-05-28 杨娜 一种多功能变电站智能机器人巡检系统
KR20200030317A (ko) * 2018-09-12 2020-03-20 이익형 열화상카메라 및 iot센서를 활용한 송배전설비 현장점검 증강현실 플랫폼
CN110492607A (zh) * 2019-07-24 2019-11-22 广东电网有限责任公司 一种基于泛在电力物联网的智能变电站状态监测系统
CN110549336A (zh) * 2019-08-28 2019-12-10 广西电网有限责任公司电力科学研究院 一种变电站巡检机器人集控主站系统
CN110633901A (zh) * 2019-09-03 2019-12-31 国网河北省电力有限公司 智能变电站继电保护装置运行态势感知及远程维护系统
CN111311776A (zh) * 2020-02-06 2020-06-19 深圳联想懂的通信有限公司 一种基于物联网的智能巡检系统及方法
CN111668927A (zh) * 2020-04-30 2020-09-15 国网天津市电力公司 一种基于泛在电力物联网的变电站智能巡检系统及其控制方法
CN111784026A (zh) * 2020-05-28 2020-10-16 国网信通亿力科技有限责任公司 基于云边端协同感知的变电站电气设备全方位体检系统

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
MA LI 等: "Remote inspection technology of transformer substation based on sensing technology and linkage control", 《2020 INTERNATIONAL CONFERENCE ON WIRELESS COMMUNICATIONS AND SMART GRID》 *
RUI HAN 等: "Research and application of substation intelligent inspection technology based on multi spectral image recognition", 《2020 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON HIGH VOLTAGE ENGINEERING AND APPLICATION》 *
张海华 等: "变电站立体智能巡检新技术研究与应用", 《湖北电力》 *
陈振晓 等: "物联网技术在变电站在线监测中的应用研究", 《物联网技术》 *

Cited By (22)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113409483A (zh) * 2021-06-17 2021-09-17 山东鲁软数字科技有限公司 一种变电站自动巡检系统
CN113569714A (zh) * 2021-07-24 2021-10-29 国网河南省电力公司检修公司 基于无人机巡检的变电站智能图像识别系统
CN113726009A (zh) * 2021-08-27 2021-11-30 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司柳州局 一种智能变电站的智能监控系统
CN114189044A (zh) * 2021-11-10 2022-03-15 国网河南省电力公司郑州供电公司 一种基于电力物联网的变电站监测技术融合方法
CN114389362B (zh) * 2022-01-17 2022-11-01 中山大学 基于邻域边缘监测互联的电力安全主动防误方法及系统
CN114389362A (zh) * 2022-01-17 2022-04-22 中山大学 基于邻域边缘监测互联的电力安全主动防误方法及系统
CN114582039A (zh) * 2022-03-18 2022-06-03 广东电网有限责任公司 一种智能巡检系统、方法、电子设备及存储介质
CN114609158A (zh) * 2022-05-12 2022-06-10 山东通广电子有限公司 一种基于深度学习的变电设备目标及缺陷智能检测设备
CN114627119A (zh) * 2022-05-16 2022-06-14 山东通广电子有限公司 基于视觉神经网络的外观缺陷智能识别系统及识别方法
CN114627119B (zh) * 2022-05-16 2022-08-02 山东通广电子有限公司 基于视觉神经网络的外观缺陷智能识别系统及识别方法
CN115221851B (zh) * 2022-06-23 2023-08-29 智瞻科技股份有限公司 一种电力电站运维巡检表单数据分析处理方法与分析处理系统
CN115221851A (zh) * 2022-06-23 2022-10-21 武汉胜天地消防工程有限公司 一种电力电站运维巡检表单数据分析处理方法与分析处理系统
CN115184726A (zh) * 2022-07-12 2022-10-14 安徽省万企天成科技有限公司 一种智能电网故障实时监测定位系统及方法
CN115184726B (zh) * 2022-07-12 2023-11-28 广东中曼新能源科技有限公司 一种智能电网故障实时监测定位系统及方法
CN115150559A (zh) * 2022-09-06 2022-10-04 国网天津市电力公司高压分公司 具有采集自调整计算补偿的遥视系统及计算补偿方法
CN116054405A (zh) * 2023-01-29 2023-05-02 保定云鹰能源科技有限公司 基于计算机视觉及机器学习的光伏电站双光监测分析系统
CN116723211A (zh) * 2023-05-26 2023-09-08 国网山东省电力公司高唐县供电公司 大空间环境电力设备远程巡检装置
CN116723211B (zh) * 2023-05-26 2024-04-12 国网山东省电力公司高唐县供电公司 大空间环境电力设备远程巡检装置
CN117235559A (zh) * 2023-11-14 2023-12-15 四川万物纵横科技股份有限公司 一种基于边缘计算的物联网数据采集方法及系统
CN117235559B (zh) * 2023-11-14 2024-02-06 四川万物纵横科技股份有限公司 一种基于边缘计算的物联网数据采集方法及系统
CN117977813A (zh) * 2024-03-28 2024-05-03 福建榕图电力科技有限公司 一种变电站远程智能巡视系统
CN117977813B (zh) * 2024-03-28 2024-05-28 福建榕图电力科技有限公司 一种变电站远程智能巡视系统

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