CN113437799A - 变电站内设备的监控方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种变电站内设备的监控方法及装置。其中，该方法包括：获取变电站内各个设备的设备相关信息以及环境相关信息；对设备相关信息进行分析处理，得到各个设备中每一个设备的状态信息；基于每一个设备的状态信息以及环境相关信息确定每一个设备的当前状态，以确定变电站内设备是否出现异常。本发明解决了相关技术中电力巡检机器人环境感知能力较低，导致的在对变电站进行监控方面可靠性较低的技术问题。

Description

变电站内设备的监控方法及装置
技术领域
本发明涉及电力巡检技术领域，具体而言，涉及一种变电站内设备的监控方法及装置。
背景技术
在机器人环境感知方面，目标变电站巡检机器人几乎都是标配了激光、超声波、红外测距共3种传感器；其中，激光用于定位，超声波用于障碍感知、红外测距用于悬崖感知，但这些传感器是不足以应对实际环境变化的。然而，即使如此，实际上许多厂家也没有用好这些传感器，例如，红外测距，大部分只是装置，因为传感器的特性使得不同路面的吸收率不同，容易在深色路面时报悬崖；激光用于障碍物感知在距离太近的是否会有盲区，所以大部分情况下只有超声波在起作用，十分有限。
针对上述相关技术中电力巡检机器人环境感知能力较低，导致的在对变电站进行监控方面可靠性较低的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
本发明实施例提供了一种变电站内设备的监控方法及装置，以至少解决相关技术中电力巡检机器人环境感知能力较低，导致的在对变电站进行监控方面可靠性较低的技术问题。
根据本发明实施例的一个方面，提供了一种变电站内设备的监控方法，包括：获取变电站内各个设备的设备相关信息以及环境相关信息；对所述设备相关信息进行分析处理，得到所述各个设备中每一个设备的状态信息；基于所述每一个设备的状态信息以及所述环境相关信息确定所述每一个设备的当前状态，以确定所述变电站内设备是否出现异常。
可选地，获取变电站内各个设备的设备相关信息以及环境相关信息，包括：启动所述变站内设置的多种信息采集设备；在确定所述多种信息采集设备成功启动的情况下，利用所述多种信息采集设备采集所述设备相关信息以及所述环境相关信息；接收所述多种信息采集设备发送的所述设备相关信息以及所述环境相关信息。
可选地，对所述设备相关信息进行分析处理，得到所述各个设备中每一个设备的状态信息，包括：将所述设备相关信息转换为预定模型的输入，并输入至所述预定模型，其中，所述预定模型为使用多组训练数据通过机器学习训练得到的；获取所述预定模型的输出；将所述预定模型的输出转换为所述每一个设备的状态信息。
可选地，该变电站内设备的监控方法还包括：生成所述变电站对应的虚拟场景；在所述虚拟场景中模拟所述变电站中各个设备在不同异常状态下的设备模拟相关信息；将所述设备模拟相关信息以及异常状态作为所述多组训练数据；通过机器学习对所述多组训练数据进行训练得到所述预定模型。
可选地，该变电站内设备的监控方法还包括：在确定所述变电站内存在异常设备时，获取所述变电站所在区域的空间模型图；基于所述空间模型图以及存在异常设备的位置信息生成目标路径；控制机器人按照所述目标路径移动到所述变电站内存在异常的设备处，对所述存在异常的设备进行异常处理。
根据本发明实施例的另外一个方面，还提供了一种变电站内设备的监控装置，包括：获取单元，用于获取变电站内各个设备的设备相关信息以及环境相关信息；分析单元，用于对所述设备相关信息进行分析处理，得到所述各个设备中每一个设备的状态信息；确定单元，用于基于所述每一个设备的状态信息以及所述环境相关信息确定所述每一个设备的当前状态，以确定所述变电站内设备是否出现异常。
可选地，所述获取单元，包括：启动模块，用于启动所述变站内设置的多种信息采集设备；采集模块，用于在确定所述多种信息采集设备成功启动的情况下，利用所述多种信息采集设备采集所述设备相关信息以及所述环境相关信息；接收模块，用于接收所述多种信息采集设备发送的所述设备相关信息以及所述环境相关信息。
可选地，所述分析单元，包括：第一转换模块，用于将所述设备相关信息转换为预定模型的输入，并输入至所述预定模型，其中，所述预定模型为使用多组训练数据通过机器学习训练得到的；获取模块，用于获取所述预定模型的输出；第二转换模块，用于将所述预定模型的输出转换为所述每一个设备的状态信息。
可选地，该变电站内设备的监控装置还包括：第一生成单元，用于生成所述变电站对应的虚拟场景；模拟单元，用于在所述虚拟场景中模拟所述变电站中各个设备在不同异常状态下的设备模拟相关信息；所述确定单元，还用于将所述设备模拟相关信息以及异常状态作为所述多组训练数据；训练单元，用于通过机器学习对所述多组训练数据进行训练得到所述预定模型。
可选地，该变电站内设备的监控装置还包括：所述获取单元，还用于在确定所述变电站内存在异常设备时，获取所述变电站所在区域的空间模型图；第二生成单元，用于基于所述空间模型图以及存在异常设备的位置信息生成目标路径；控制单元，用于控制机器人按照所述目标路径移动到所述变电站内存在异常的设备处，对所述存在异常的设备进行异常处理。
根据本发明实施例的另外一个方面，还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序被处理器运行时控制所述计算机存储介质所在设备执行上述中任一项所述的变电站内设备的监控方法。
根据本发明实施例的另外一个方面，还提供了一种处理器，所述处理器用于运行计算机程序，其中，所述计算机程序运行时执行上述中任一项所述的变电站内设备的监控方法。
在本发明实施例中，获取变电站内各个设备的设备相关信息以及环境相关信息；对设备相关信息进行分析处理，得到各个设备中每一个设备的状态信息；基于每一个设备的状态信息以及环境相关信息确定每一个设备的当前状态，以确定变电站内设备是否出现异常。通过本发明实施例提供的变电站内设备的监控装置，实现了对变电站进行综合全面巡检的目的，达到了提高电力巡检机器人的可靠性的技术效果，进而解决了相关技术中电力巡检机器人环境感知能力较低，导致的在对变电站进行监控方面可靠性较低的技术问题。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，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是根据本发明实施例的变电站内设备的监控系统的示意图；
图2是根据本发明实施例的变电站内设备的监控方法的流程图；
图3是根据本发明实施例的变电站内设备的监控装置的示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
针对上述相关技术中的视频监控系统机位有限、存在视频盲区、人工搜索效率低、网络带宽限制等问题。在本发明实施例中通过边缘计算的手段，将监控视频异常感知、机器人视觉感知、风险热力图进行时空关联融合，快速提升调控人员对于故障、异常设备研判的效率及准确性，提升调控人员处置效率。
图1是根据本发明实施例的变电站内设备的监控系统的示意图，如图1所示，站内分布智能感知、计算设备可分为设备现场补盲机器人、信息系统以及边缘计算驱动的智能感知终端，可以进行监控盲区的巡检、整个空间的虚拟漫游路径、智能感知设备对设备进行自动识别以及机器学习组成人机混合智能系统；其中，通过监控盲区的巡检以及整个空间的虚拟漫游路径可以实现补盲机器人自主导航技术以进行自主运动，从而完成对变电站内设备的监控、监测和报警的功能。通过该系统实现了站内主要位置摄像头实时画面中出现异常现场的分析与报警，并将图像自动回传给主控中心。补盲机器人实现自主定位、自主路径规划，接受新型视频监控平台远方控制、自主移动到目标设备位置调整自带摄像头方向和焦距，将画面传回新型视频监控平台。
下面对本发明实施例中提供的变电站内设备的监控方法以及装置进行详细说明。
实施例1
根据本发明实施例，提供了一种变电站内设备的监控方法的方法实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
图2是根据本发明实施例的变电站内设备的监控方法的流程图，如图2所示，该变电站内设备的监控方法包括如下步骤：
步骤S202，获取变电站内各个设备的设备相关信息以及环境相关信息。
可选的，设备相关信息可以包括但不限于：设备运行信息、设备使用寿命、设备故障信息。
可选的，上述环境相关信息可以包括但不限于：变电站预定区域内的烟雾、烟火信息。
步骤S204，对设备相关信息进行分析处理，得到各个设备中每一个设备的状态信息。
步骤S206，基于每一个设备的状态信息以及环境相关信息确定每一个设备的当前状态，以确定变电站内设备是否出现异常。
由上可知，在本发明实施例中，可以获取变电站内各个设备的设备相关信息以及环境相关信息，接着对设备相关信息进行分析处理，得到各个设备中每一个设备的状态信息，并基于每一个设备的状态信息以及环境相关信息确定每一个设备的当前状态，以确定变电站内设备是否出现异常，实现了对变电站进行综合全面巡检的目的，达到了提高电力巡检机器人的可靠性的技术效果。
因此，通过本发明实施例提供的变电站内设备的监控方法，解决了相关技术中电力巡检机器人环境感知能力较低，导致的在对变电站进行监控方面可靠性较低的技术问题。
在一种可选的实施例中，获取变电站内各个设备的设备相关信息以及环境相关信息，包括：启动变站内设置的多种信息采集设备；在确定多种信息采集设备成功启动的情况下，利用多种信息采集设备采集设备相关信息以及环境相关信息；接收多种信息采集设备发送的设备相关信息以及环境相关信息。
在一种可选的实施例中，对设备相关信息进行分析处理，得到各个设备中每一个设备的状态信息，包括：将设备相关信息转换为预定模型的输入，并输入至预定模型，其中，预定模型为使用多组训练数据通过机器学习训练得到的；获取预定模型的输出；将预定模型的输出转换为每一个设备的状态信息。
其中，该变电站内设备的监控方法还包括：生成变电站对应的虚拟场景；在虚拟场景中模拟变电站中各个设备在不同异常状态下的设备模拟相关信息；将设备模拟相关信息以及异常状态作为多组训练数据；通过机器学习对多组训练数据进行训练得到预定模型。
对于有监督学习，由于可获得的烟火数据总是稀疏的，不能完全兼容未来可能发生的情况，因此我们提出虚实结合的思路，通过虚拟场景生成大量仿真数据，在虚实数据共同驱动下使得生成模型和判决模型协同进化。
有监督模型的弱点在于无法判决与训练数据不兼容的新样本，此时需要启动无监督模型进行判决；相反情况下，有监督模型可以做出更精细的判决、给出异常类别。这里的关键是如何判断输入样本是否与训练数据兼容，这是数据挖掘领域的异常(离群样本)检测问题，由于学科鸿沟，其在计算机视觉领域一直鲜有应用，本发明实施例中将离群样本技术应用于异构模型的融合判决以实现烟火等异常事件报警。
基于虚实驱动协同进化、情境适应信息融合的异常事件感知方法与机制，通过机器学习建立虚实结合的场景生成模型，通过生成模型产生大量现实中不能穷尽观测的异常事件样本，通过反馈机制使得生成模型和检测模型相互驱动地进化，不断提高场景生成和异常视频识别的可靠性。基于无监督机器学习建立异常视频检测模型，并基于离群样本检测技术实现有监督和无监督模型的自适应调度、情境感知的融合判决。
作为一种可选的实施例，该变电站内设备的监控方法还包括：在确定变电站内存在异常设备时，获取变电站所在区域的空间模型图；基于空间模型图以及存在异常设备的位置信息生成目标路径；控制机器人按照目标路径移动到变电站内存在异常的设备处，对存在异常的设备进行异常处理。
由上可知，在本发明实施例中，站内设备异常基层感知终端设备检测功能模块化，按照模块功能检测识别功能分类为：电火花及放电、冒烟、着火、支持红外、微光等室外夜间摄像头监控画面的分析识别。站内智能感知设备能够自主完成对设备故障问题的识别，采用图像自动识别技术，根据不同特征对设备状况进行自主识别。
这里，由于监控摄像头和机器人视觉系统是异构平台，在开发工作中侧重保证软件的模块化、可复用和可移植性。此外，在软件架构设计时考虑未来的可扩展性，尤其是考虑巡检机器人与固定摄像头的差异，由于机器人可移动，在其软件设计中预留例如，机器视觉自动读表等模块，未来可以扩展到对于设备电气状态的更为精细化的状态监测。
因此，通过本发明实施例提供的变电站内设备的监控方法，能够在变电站模拟着火冒烟等异常情况发生时，通过采用边缘计算终端在本地完成计算，节省视频传输到云端的开销和压力，直接将计算结果回传到研判平台，再由研判平台发布任务给补盲机器人自主移动至异常位置。此外，将通过边缘计算实现的监控视频异常感知、机器人视觉感知、风险热力图进行时空关联融合，通过人机混合智能提高研判水平。而且也可以在实现机器人自主定位和建图的基础上，结合监控盲区和火灾风险图进行路径规划，对监控盲区和高风险区域重点巡查。
实施例2
根据本发明实施例的另外一个方面，还提供了一种变电站内设备的监控装置，图3是根据本发明实施例的变电站内设备的监控装置的示意图，如图3所示，该变电站内设备的监控装置包括：获取单元31、分析单元33、确定单元35。下面对该变电站内设备的监控装置进行说明。
获取单元31，用于获取变电站内各个设备的设备相关信息以及环境相关信息。
分析单元33，用于对设备相关信息进行分析处理，得到各个设备中每一个设备的状态信息。
确定单元35，用于基于每一个设备的状态信息以及环境相关信息确定每一个设备的当前状态，以确定变电站内设备是否出现异常。
此处需要说明的是，上述获取单元31、分析单元33、确定单元35对应于实施例2中的步骤S202至S206，上述模块与对应的步骤所实现的示例和应用场景相同，但不限于上述实施例1所公开的内容。需要说明的是，上述模块作为装置的一部分可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行。
由上可知，在本发明实施例中，可以利用获取单元获取变电站内各个设备的设备相关信息以及环境相关信息；接着利用分析单元对设备相关信息进行分析处理，得到各个设备中每一个设备的状态信息；以及利用确定单元基于每一个设备的状态信息以及环境相关信息确定每一个设备的当前状态，以确定变电站内设备是否出现异常。通过本发明实施例提供的变电站内设备的监控装置，实现了对变电站进行综合全面巡检的目的，达到了提高电力巡检机器人的可靠性的技术效果，解决了相关技术中电力巡检机器人环境感知能力较低，导致的在对变电站进行监控方面可靠性较低的技术问题。
可选地，获取单元，包括：启动模块，用于启动变站内设置的多种信息采集设备；采集模块，用于在确定多种信息采集设备成功启动的情况下，利用多种信息采集设备采集设备相关信息以及环境相关信息；接收模块，用于接收多种信息采集设备发送的设备相关信息以及环境相关信息。
可选地，分析单元，包括：第一转换模块，用于将设备相关信息转换为预定模型的输入，并输入至预定模型，其中，预定模型为使用多组训练数据通过机器学习训练得到的；获取模块，用于获取预定模型的输出；第二转换模块，用于将预定模型的输出转换为每一个设备的状态信息。
可选地，该变电站内设备的监控装置还包括：第一生成单元，用于生成变电站对应的虚拟场景；模拟单元，用于在虚拟场景中模拟变电站中各个设备在不同异常状态下的设备模拟相关信息；确定单元，还用于将设备模拟相关信息以及异常状态作为多组训练数据；训练单元，用于通过机器学习对多组训练数据进行训练得到预定模型。
可选地，该变电站内设备的监控装置还包括：获取单元，还用于在确定变电站内存在异常设备时，获取变电站所在区域的空间模型图；第二生成单元，用于基于空间模型图以及存在异常设备的位置信息生成目标路径；控制单元，用于控制机器人按照目标路径移动到变电站内存在异常的设备处，对存在异常的设备进行异常处理。
实施例3
根据本发明实施例的另外一个方面，还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在计算机程序被处理器运行时控制计算机存储介质所在设备执行上述中任一项的变电站内设备的监控方法。
实施例4
根据本发明实施例的另外一个方面，还提供了一种处理器，处理器用于运行计算机程序，其中，计算机程序运行时执行上述中任一项的变电站内设备的监控方法。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，可以为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种变电站内设备的监控方法，其特征在于，包括：
获取变电站内各个设备的设备相关信息以及环境相关信息；
对所述设备相关信息进行分析处理，得到所述各个设备中每一个设备的状态信息；
基于所述每一个设备的状态信息以及所述环境相关信息确定所述每一个设备的当前状态，以确定所述变电站内设备是否出现异常。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取变电站内各个设备的设备相关信息以及环境相关信息，包括：
启动所述变站内设置的多种信息采集设备；
在确定所述多种信息采集设备成功启动的情况下，利用所述多种信息采集设备采集所述设备相关信息以及所述环境相关信息；
接收所述多种信息采集设备发送的所述设备相关信息以及所述环境相关信息。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述设备相关信息进行分析处理，得到所述各个设备中每一个设备的状态信息，包括：
将所述设备相关信息转换为预定模型的输入，并输入至所述预定模型，其中，所述预定模型为使用多组训练数据通过机器学习训练得到的；
获取所述预定模型的输出；
将所述预定模型的输出转换为所述每一个设备的状态信息。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括：
生成所述变电站对应的虚拟场景；
在所述虚拟场景中模拟所述变电站中各个设备在不同异常状态下的设备模拟相关信息；
将所述设备模拟相关信息以及异常状态作为所述多组训练数据；
通过机器学习对所述多组训练数据进行训练得到所述预定模型。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，还包括：
在确定所述变电站内存在异常设备时，获取所述变电站所在区域的空间模型图；
基于所述空间模型图以及存在异常设备的位置信息生成目标路径；
控制机器人按照所述目标路径移动到所述变电站内存在异常的设备处，对所述存在异常的设备进行异常处理。
6.一种变电站内设备的监控装置，其特征在于，包括：
获取单元，用于获取变电站内各个设备的设备相关信息以及环境相关信息；
分析单元，用于对所述设备相关信息进行分析处理，得到所述各个设备中每一个设备的状态信息；
确定单元，用于基于所述每一个设备的状态信息以及所述环境相关信息确定所述每一个设备的当前状态，以确定所述变电站内设备是否出现异常。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述获取单元，包括：
启动模块，用于启动所述变站内设置的多种信息采集设备；
采集模块，用于在确定所述多种信息采集设备成功启动的情况下，利用所述多种信息采集设备采集所述设备相关信息以及所述环境相关信息；
接收模块，用于接收所述多种信息采集设备发送的所述设备相关信息以及所述环境相关信息。
8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述分析单元，包括：
第一转换模块，用于将所述设备相关信息转换为预定模型的输入，并输入至所述预定模型，其中，所述预定模型为使用多组训练数据通过机器学习训练得到的；
获取模块，用于获取所述预定模型的输出；
第二转换模块，用于将所述预定模型的输出转换为所述每一个设备的状态信息。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序被处理器运行时控制所述计算机存储介质所在设备执行上述权利要求1至5中任一项所述的变电站内设备的监控方法。
10.一种处理器，其特征在于，所述处理器用于运行计算机程序，其中，所述计算机程序运行时执行上述权利要求1至5中任一项所述的变电站内设备的监控方法。
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