CN113486731A - 输电设备异常状态监测方法 - Google Patents

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董聪
张爽
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邵冉
王冬
郑龙晓
马萧萧
刘学斌
续延峰
杨尊轩
张玉
杜威
吕慧丽
刘钦同
赵世杰
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Abstract

本公开提供了一种输电设备异常状态监测方法，包括以下步骤：实时获取监测区域内的输电设备图像；对输电设备图像进行预处理，提取输电设备图像特征；通过遗传算法进行输电设备图像特征的融合识别，实现输电设备运行状态的监测。本公开利用输电设备的图像信息对输电设备的运行状态进行全面监测，采用改进的遗传算法进行图像的特征融合，提高了图像识别的精确率，同时提高了输电设备运行状态的检测精确率，实时监测输电设备是否存在故障，为输电设备的检修提供稳定准确可靠的监测信息，进一步提高了输电设备运行的可靠性。

Description

输电设备异常状态监测方法
技术领域
本公开属于状态监测技术领域，具体涉及一种输电设备异常状态监测方法。
背景技术
本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。
输电是将发电厂输出的电能经变压器、断路器等开关设备接入输电线路来实现。输电设备主要包输电线路、开关设备和高压绝缘子等。在进行高压传输的过程中，大部分输电线路跨越高山、河流等偏远区域，距离电网监控中心较远；监控中心到输电线路的时间和距离与运维部门所管辖区域大小、地形地貌、道路情况、天气因素等息息相关。输电设备的状态监测数据在智能电网数据中占很大比重，如何充分利用这些状态监测数据进行输电设备的状态识别显得尤为重要。
因此，亟需进行输电设备状态监测数据的研究，充分考虑输电设备所处的运行状态，以提高电力系统运行的可靠性。
发明内容
为了解决上述问题，本公开提出了一种输电设备异常状态监测方法，对输电设备的运行状态进行全面监测，对各种运行状态给出相应的措施，实时监测输电设备的故障，为输电设备的检修提供稳定准确可靠的监测信息。
根据一些实施例，本公开的第一方案提供了一种输电设备异常状态监测方法，采用如下技术方案：
输电设备异常状态监测方法，具体包括以下步骤：
实时获取监测区域内的输电设备图像；
对输电设备图像进行预处理，提取输电设备图像特征；
通过遗传算法进行输电设备图像特征的融合识别，实现输电设备运行状态的监测。
根据一些实施例，本公开的第二方案提供了一种输电设备异常状态监测系统，采用了第一方案中的输电设备异常状态监测方法，采用如下技术方案：
输电设备异常状态监测系统，包括：
图像获取模块，用于实时获取监测区域内的输电设备图像；
特征提取模块，对输电设备图像进行预处理，提取输电设备图像特征；
状态监测模块，通过遗传算法进行输电设备图像特征的融合识别，实现输电设备运行状态的监测。
与现有技术相比，本公开的有益效果为：
本公开充分利用输电设备的图像信息对输电设备的运行状态进行全面监测，采用改进的遗传算法进行图像的特征融合，提高了图像识别的精确率，同时提高了输电设备运行状态的检测精确率，实时监测输电设备是否存在故障，为输电设备的检修提供稳定准确可靠的监测信息，进一步提高了输电设备运行的可靠性。
附图说明
构成本公开的一部分的说明书附图用来提供对本公开的进一步理解，本公开的示意性实施例及其说明用于解释本公开，并不构成对本公开的不当限定。
图1是本公开实施例一中的输电设备异常状态监测方法的流程图；
图2是本公开实施例一中的采用改进的遗传算法进行极限学习机的优化的流程图；
图3是本公开实施例二中的输电设备异常状态监测系统的结构图。
具体实施方式：
下面结合附图与实施例对本公开作进一步说明。
应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本公开提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本公开所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本公开的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
在本公开中，术语如“上”、“下”、“左”、“右”、“前”、“后”、“竖直”、“水平”、“侧”、“底”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，只是为了便于叙述本公开各部件或元件结构关系而确定的关系词，并非特指本公开中任一部件或元件，不能理解为对本公开的限制。
本公开中，术语如“固接”、“相连”、“连接”等应做广义理解，表示可以是固定连接，也可以是一体地连接或可拆卸连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连。对于本领域的相关科研或技术人员，可以根据具体情况确定上述术语在本实公开中的具体含义，不能理解为对本公开的限制。
在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
实施例一
本公开实施例一提供了一种输电设备异常状态监测方法。
如图1所示的一种输电设备异常状态监测方法，具体步骤包括：
步骤S01：实时获取监测区域内的输电设备图像；
步骤S02：对输电设备图像进行预处理，提取输电设备图像特征；
步骤S03：利用遗传算法进行输电设备图像特征的融合识别，实现输电设备运行状态的监测。
作为一种或多种实施方式，在步骤S01中，通过无人机拍摄或者是固定在输电线路铁塔上的图像获取设备来实时获取监测区域内的输电设备图像。获取的输电设备图像包括图像纹理、图像颜色、图像边缘和图像形状。
作为一种或多种实施方式，在步骤S02中，在进行输电设备图像的预处理之前，执行输电设备图像的数字化处理过程，将获取的输电设备图像转化成数字化图像；然后再对数字化图像进行预处理，即执行图像灰度化、图像滤波、图像增强和阈值分割等预处理，以便后续过程更好地提取输电设备图像特征。
在本实施例中，采用自适应滤波法进行输电设备图像提取，输电设备图像特征包括轮廓特征、几何特征、细节特征和边缘特征。
为获得每一段输电设备中输电线路清楚的轮廓图像特征以实现后续输电线路特征信息的分析，首先采用高斯滤波与Canny边缘检测结合的边缘检测方式，再通过二值法进行图像轮廓的提取，即在边缘检测的基础上图像为白色，背景为黑色；若某一像素点为黑色，且周围邻域点的像素点点也均为黑色，则判断为该像素点为图像内部点，否则为图像边缘点，需将判断出的内部像素点置为背景色；对所有的内部像素点循环此操作则能完成图像轮廓提取的操作。其中，Canny边缘检测包括高斯滤波、获取梯度数据、梯度非极大抑制和双阈值精度定位四部分。
作为一种或多种实施方式，在步骤S023中，通过遗传算法进行输电设备图像特征的融合识别的过程中，采用改进的遗传算法进行极限学习机的优化，如图2所示，具体步骤如下：
(1)改进的遗传算法初始化，确定种群规模，进化代数、交叉概率、变异概率和适应度函数；
(2)对极限学习机进行初始化，设定隐含层结点个数，极限学习机网络随机产生输入权值和隐含层阈值；
(3)将训练数据送到极限学习机网络模型中进行训练，得到隐含层的输出矩阵；
(4)计算个体适应度是否满足条件，如果满足则跳到第(7)步，否则跳到第(5)步；
(5)对改进的遗传算法进行选择、交叉和变异三个操作；
(6)产生新的子代种群，跳到第(2)步；
(7)计算输出权值矩阵完成模型建立。
当识别出来异常的输电设备图像特征时，及时向输电设备监控中心发送异常状态信号，通知工作人员予以密切关注，必要时去现场检修，为输电设备的检修奠定稳定基础。
实施例二
本公开实施例二提供了一种输电设备异常状态监测系统，采用了实施例一中所提供的输电设备异常状态监测方法。
如图3所示的输电设备异常状态监测系统，包括：
图像获取模块，用于实时获取监测区域内的输电设备图像；
特征提取模块，对输电设备图像进行预处理，提取输电设备图像特征；
状态监测模块，通过遗传算法进行输电设备图像特征的融合识别，实现输电设备运行状态的监测。
详细步骤与实施例一中所提供的输电设备异常状态监测方法相同，在此不再赘述。
以上所述仅为本公开的优选实施例而已，并不用于限制本公开，对于本领域的技术人员来说，本公开可以有各种更改和变化。凡在本公开的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本公开的保护范围之内。
上述虽然结合附图对本公开的具体实施方式进行了描述，但并非对本公开保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本公开的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本公开的保护范围以内。

Claims (10)

1.输电设备异常状态监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
实时获取监测区域内的输电设备图像；
对输电设备图像进行预处理，提取输电设备图像特征；
通过遗传算法进行输电设备图像特征的融合识别，实现输电设备运行状态的监测。
2.基于权利要求1中所述的输电设备异常状态监测方法，其特征在于，所述输电设备图像包括图像纹理、图像颜色、图像边缘和图像形状。
3.基于权利要求1中所述的输电设备异常状态监测方法，其特征在于，在对输电设备图像进行预处理之前，执行输电设备图像的数字化处理过程，将获取的输电设备图像转化成数字化图像；然后再对数字化图像进行预处理。
4.基于权利要求1中所述的输电设备异常状态监测方法，其特征在于，所述对输电设备图像进行预处理，包括图像灰度化、图像滤波、图像增强和阈值分割。
5.基于权利要求4中所述的输电设备异常状态监测方法，其特征在于，通过最大值法和平均值法进行输电设备图像的灰度化处理，采用邻域平均法和中值法进行图像滤波，采用二值化处理进行阈值分割。
6.基于权利要求1中所述的输电设备异常状态监测方法，其特征在于，所述输电设备图像特征包括轮廓特征、几何特征、细节特征和边缘特征。
7.基于权利要求1中所述的输电设备异常状态监测方法，其特征在于，采用自适应滤波法提取输电设备图像特征。
8.基于权利要求1中所述的输电设备异常状态监测方法，其特征在于，通过遗传算法进行输电设备图像特征的融合识别的过程中，采用改进的遗传算法进行极限学习机的优化，具体步骤如下：
(1)改进的遗传算法初始化，确定种群规模，进化代数、交叉概率、变异概率和适应度函数；
(2)对极限学习机进行初始化，设定隐含层结点个数，极限学习机网络随机产生输入权值和隐含层阈值；
(3)将训练数据送到极限学习机网络模型中进行训练，得到隐含层的输出矩阵；
(4)计算个体适应度是否满足条件，如果满足则跳到第(7)步，否则跳到第(5)步；
(5)对改进的遗传算法进行选择、交叉和变异三个操作；
(6)产生新的子代种群，跳到第(2)步；
(7)计算输出权值矩阵完成模型建立。
9.输电设备异常状态监测系统，采用了如权利要求1-8中所述的输电设备异常状态监测方法，其特征在于，包括：
图像获取模块，用于实时获取监测区域内的输电设备图像；
特征提取模块，对输电设备图像进行预处理，提取输电设备图像特征；
状态监测模块，通过遗传算法进行输电设备图像特征的融合识别，实现输电设备运行状态的监测。
10.基于权利要求9中所述的输电设备异常状态监测系统，其特征在于，所述特征提取模块中采用自适应滤波法提取输电设备图像特征。
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