CN114421613B - 变电站二次保护设备运行状态判断与处理方法 - Google Patents

Abstract

变电站二次保护设备运行状态判断与处理方法，包括以下步骤：建立关于指示灯、压板、空开的分类器，采集分类器数据样本并标识，计算并提取各个分类器的特征值；获取变电站保护装置的定点图片，截取候选识别区域，通过计算提取候选区域特征值，得到候选识别区域的置信度，剔除置信度较低的区域，输出变电站保护装置上指示灯、压板、空开结果。根据输出的指示灯、压板、空开结果，判断线路运行模式，从而判断压板是否投退正常，输出结果并上传至主站。本发明方法能够实现巡检后自动生成巡检结果，提取保护装置的异常信息，有效降低了巡检的劳动强度、降低了失误率，实现变电站保护装置的智能化监控。

Description

变电站二次保护设备运行状态判断与处理方法

技术领域

本发明涉及变电站保护技术领域，具体涉及一种变电站二次保护设备运行状态判断与处理方法。

背景技术

变电站保护装置的监控管理关系到保护装置的功能和操作能否正常发挥作用。在电力系统运行方式改变时，往往涉及到保护装置的各项操作，如有操作不当，会直接影响继电保护功能的实现，严重时会影响电网安全运行。

随着“调控一体化”运行模式的推广，变电站按无人值班设计，数据集中上送、统一管理成为必然趋势。变电站保护装置作为重要的二次设备，其智能化程度目前还处于较低水平，主要依赖人工的定期巡检，图表比对，需要耗费大量的人力物力，且无法避免人为失误。

例如：传统巡检方法是工作人员定期巡检，手动填写巡检报告。这种方式存在巡检耗时长浪费人力、巡检不及时处理滞后、出现漏检错检等情况。针对这些情况，许多智能巡检方式被提出，如使用机器人代替人工巡检。这种方式代替了人到指定地点巡视，解决了一部分问题，但是巡检量大，人工判断的工作量任然很大。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明提供一种变电站二次保护设备运行状态判断与处理方法，在机器人巡检的基础上增加变电站保护装置的指示灯、压板、空开的状态识别，并根据这些状态结合运行策略生成变电站保护装置运行结果，并将结果统一上传至主站。该方法能够实现巡检后自动生成巡检结果，提取保护装置的异常信息，有效降低了巡检的劳动强度、降低了失误率，实现变电站保护装置的智能化监控。

本发明采取的技术方案为：

变电站二次保护设备运行状态判断与处理方法，包括以下步骤：

步骤1：建立关于指示灯、压板、空开的分类器，采集分类器数据样本并标识，计算并提取各个分类器的特征值；

步骤2：获取变电站保护装置的定点图片，截取候选识别区域，通过计算提取候选区域特征值，得到候选识别区域的置信度，剔除置信度较低的区域，输出变电站保护装置上指示灯、压板、空开结果。

步骤3：根据步骤2输出的指示灯、压板、空开结果，判断线路运行模式，从而判断压板是否投退正常，输出结果并上传至主站。

所述步骤1包括以下步骤：

S1.1：建立八种分类器：方形压板退、方形压板投、圆形压板退、圆形压板投、指示灯亮、指示灯灭、空开分、空开合；

S1.2：各个分类器采集多个样本，人工标识样本类别和边界，生成标识结果；

S1.3：使用标识结果进行卷积计算，提取各分类的特征值。

所述步骤2包括以下步骤：

S2.1：通过导轨机器人、轮式机器人、或者固定摄像头方式，获取变电站保护装置的定点图片；

S2.2：通过滑动窗口的方式截取候选识别区域，通过卷积神经网络CNN模型计算提取候选区域特征值，得到候选区域置信度；

S2.3：所有候选区域置信度计算完成后，针对所识别的变电站保护装置信息不存在重叠的情况，剔除所有IoU大于0的两个候选区域中置信度较低的区域；

S2.4：结合变电站保护装置的模型，输出变电站保护装置上指示灯、压板、空开结果。

所述步骤3包括以下步骤：

S3.1：输入同一线路上的变电站保护装置上指示灯、压板、空开结果；

S3.2：根据指示灯、空开状态，判断线路处于何种运行状态，运行状态包括正常运行、热备用、冷备用、检修；

S3.3：根据运行状态，判断压板是否投退正常，并输出结果；

S3.4：将结果上传至主站显示或进行告警。

本发明一种变电站二次保护设备运行状态判断与处理方法，技术效果如下：

1)本发明可以方便地扩展识别类别，如后期需要增加把手等状态的识别。只需再人工增加把手图片作为学习样本，重新进行训练。

2)本发明结合变电站运行规程，自动识别设备的运行状态，展示最终结果给用户，减少用户的人工判断。

附图说明

图1为本发明的建模过程流程示意图。

图2为本发明的识别过程流程示意图。

图3为本发明的运行状态判断与处理过程流程示意图。

图4为人工标识样本类别和边界示意图。

图5为变电站保护装置的定点图。

图6为行人检测存在前面行人遮挡了后面行人部分示意图。

图7为取的候选区域不同，图片有重叠示意图。

具体实施方式

变电站二次保护设备运行状态判断与处理方法，包括以下步骤：

步骤1：建立关于指示灯、压板、空开的分类器，采集分类器数据样本并标识，计算并提取各个分类器的特征值。

步骤1包括以下步骤：

S1.1、建立分类器：

根据调研市场上主流变电站保护装置，建立八种分类器：方形压板退、方形压板投、圆形压板退、圆形压板投、指示灯亮、指示灯灭、空开分、空开合。

识别指示灯、压板、空开的状态需要建立各状态的分类器，其中压板圆形和方形外观差异较大，分别建立分类器能够使特征值提取更简单准确。建立标识结果和数字映射关系。0对应方形压板退，1对应方形压板投，2对应圆形压板退，3对应圆形压板投，4对应指示灯亮，5对应指示灯灭，6对应空开分，7对应空开合。

S1.2：各个分类器采集1000+样本，人工标识样本类别和边界，生成标识结果。

人工标识样本类别和边界，具体是使用开源标定工具labelImg，手动框出目标，并人工输入当前结果，标识框应刚好包含目标，如图4所示。

生成标识结果如下所示：

1 0.121203703704 0.186666666667 0.141666666667 0.201388888889

1 0.24212962963 0.185416666667 0.123148148148 0.204166666667

1 0.358796296296 0.178583333333 0.123148148148 0.194444444444

1 0.483333333333 0.1875 0.138888888889 0.210277777778

标识结果每行保存一个目标的信息，以第一行结果为例，第一个1表示检测object的label，1对应上文方形压板投，后面的两位数字(0.121203703704，0.186666666667)为归一化后的中心点坐标。最后两位数字(0.141666666667，0.201388888889)为归一化后的位置框的长和宽。

S1.3：使用标识结果进行卷积计算，提取各分类的特征值。

浅层layer学到的特征为简单的边缘、角点、纹理、几何形状、表面等，到深层layer学到的特征则更为复杂抽象。

步骤2：获取变电站保护装置的定点图片，截取候选识别区域，通过计算提取候选区域特征值，得到候选识别区域的置信度，剔除置信度较低的区域，输出变电站保护装置上指示灯、压板、空开结果。

步骤2包括以下步骤：

S2.1：通过导轨机器人、轮式机器人、或者固定摄像头方式，获取变电站保护装置的定点图片。变电站保护装置的定点图片如图5所示。

S2..2：通过滑动窗口的方式截取候选识别区域，通过卷积神经网络CNN模型计算提取候选区域特征值，得到候选区域置信度；

滑动窗口的方式截取候选识别区域具体如下：

规定一个固定大小的窗口，使用这个窗口在原图中按相应步长滑动，滑动到每个位置，那么窗口与图像重合的部分就是一个初步的候选区域，再通过合并那些在颜色、纹理类似的小区域，最终得到待检测的候选区域。

通过卷积神经网络CNN模型计算提取候选区域特征值具体如下：

计算特征值首先将图片大小调整为了适应网络的输入图像的大小416×416，通过CNN对候选区域提取特征向量。本发明中的CNN使用52层卷积层进行特征提取，最后一层进行最终输出。首先是1个32个过滤器的卷积核，然后是5组重复的残差单元resblock_body，这5组残差单元，每个单元由1个单独的卷积层与一组重复执行的卷积层构成，重复执行的卷积层分别重复1次、2次、8次、8次、4次；在每个重复执行的卷积层中，先执行1x1的卷积操作，再执行3x3的卷积操作，过滤器数量先减半，再恢复，一共是52层。残差计算不属于卷积层计算。

52＝1+(1+1*2)+(1+2*2)+(1+8*2)+(1+8*2)+(1+4*2)

每组残差单元的第一个单独的卷积层操作均是一次步长为2的卷积操作，因此整个网络一共降维2^5倍，最后输出的特征图维度是13；最后1层的通道数是1024，输出结构是(13,13,1024)，作为最终的特征值。

得到候选区域置信度具体如下：

对上一步的特征值经过与对应的权值做内积，对方形压板退、方形压板投、圆形压板退、圆形压板投、指示灯亮、指示灯灭、空开分、空开合八种分类分别使用softmax函数计算概率。当存在类别概率大于50％时取概率最大的作为该区域的识别结果。当不存在类别概率大于50％时，认为此图中无需要识别的内容。

S2.3：所有候选区域置信度计算完成后，针对所识别的变电站保护装置信息不存在重叠的情况，剔除所有IoU大于0的两个候选区域中置信度较低的区域；

变电站保护装置信息不存在重叠的情况指的是：变电站巡检拍照的时候拍摄的目标都是分隔明确的，不存在内容重叠。不会像检测行人，存在前面行人遮挡了后面行人部分画面这样的情况，如图6所示。

剔除所有IoU大于0的两个候选区域中置信度较低的区域具体如下：

对于重叠图片，只保留可能性最大的目标。如图7中1和2所取的候选区域不同，图片有重叠，通过计算置信度，保留置信度最高的区域。

S2.4：结合变电站保护装置的模型，输出变电站保护装置上指示灯、压板、空开结果。

指示灯、压板、空开结果包括方形压板退、方形压板投、圆形压板退、圆形压板投、指示灯亮、指示灯灭、空开分、空开合。

步骤3：根据步骤2输出的指示灯、压板、空开结果，判断线路运行模式，从而判断压板是否投退正常，输出结果并上传至主站。

所述步骤3包括以下步骤：

S3.1：输入同一线路上的变电站保护装置上指示灯、压板、空开结果；

S3.2：根据指示灯、空开状态，判断线路处于何种运行状态，运行状态包括正常运行、热备用、冷备用、检修状态，具体如下：

运行状态：手车工作灯亮，运行空开合上；

热备用状态：手车工作灯亮，运行空开断开；

冷备用状态：手车试验灯亮，运行空开断开；

检修状态：手车检修灯亮，运行空开断开。

S3.3：根据运行状态，判断压板是否投退正常，并输出结果；

根据变电站运行规程，建立数据库，存储运行状态对应的压板状态。比较时取数据库中存储的对应投退状态和当前实际投退状态进行比对。例如某主变保护屏运行规程如下表1所示，以#1主变保护屏A保护压板为例进行说明。

表1 #1主变保护屏A保护压板运行规程

#1主变保护A屏板投退操作说明:

a)：正常运行及热备用时，应加用的压板(跳闸出口、主保护投入、后备保护投入、启动失灵压板、电压投入)：1CLP1、1CLP2、1CLP3、1CLP4、1C2LP1、1C2LP2、1C3LP1、1C3LP2、1RLP2、1RLP3、1RLP4、1RLP5、1RLP6、1RLP7、1RLP8、1RLP11；应停用的压板(检修压板)：1RLP1。

b)：冷备用时，应停用的压板(除跳闸出口、功能压板不用停，其它公用保护均应该停)：中后备跳本侧及本侧分段、低后备跳本侧及本侧分段

c)：主变由运行转检修时应停用的压板(跳闸出口、启动失灵压板)：1CLP1、1CLP2、1CLP3、1CLP4、1C2LP1、1C2LP2、1C3LP1、1C3LP2；应加用的压板(主保护投入、后备保护投入、电压投入、检修压板)：1RLP2、1RLP3、1RLP4、1RLP5、1RLP6、1RLP7、1RLP8、1RLP11。

S3.4：将结果上传至主站显示或进行告警，具体是：显示当前装置的运行状态，实时图像。告警包括指示灯的异常告警，如保护装置有报警信号时报警灯亮，显示为黄色。跳闸时跳闸灯亮，显示为红色。还包括压板的投退状态异常，如正常运行时某压板应该加用，实际未投。

Claims (1)

1.变电站二次保护设备运行状态判断与处理方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤1：建立关于指示灯、压板、空开的分类器，采集分类器数据样本并标识，计算并提取各个分类器的特征值；

所述步骤1包括以下步骤：

S1.1：建立八种分类器：方形压板退、方形压板投、圆形压板退、圆形压板投、指示灯亮、指示灯灭、空开分、空开合；

建立标识结果和数字映射关系：0对应方形压板退,1对应方形压板投,2对应圆形压板退,3对应圆形压板投,4对应指示灯亮,5对应指示灯灭,6对应空开分,7对应空开合；

S1.2：各个分类器采集多个样本，人工标识样本类别和边界，生成标识结果；

第二种分类器生成标识结果如下所示：

标识结果每行保存一个目标的信息，以第一行结果为例，第一个1表示检测对象的标识，1对应上文方形压板投，后面的两位数字为归一化后的中心点坐标；最后两位数字为归一化后的位置框的长和宽；

S1.3：使用标识结果进行卷积计算，提取各分类的特征值；

步骤2：获取变电站保护装置的定点图片，截取候选识别区域，通过计算提取候选区域特征值，得到候选识别区域的置信度，剔除置信度较低的区域，输出变电站保护装置上指示灯、压板、空开结果；

所述步骤2包括以下步骤：

S2.1：通过导轨机器人、轮式机器人、或者固定摄像头方式，获取变电站保护装置的定点图片；

S2.2：通过滑动窗口的方式截取候选识别区域，计算提取候选区域特征值，得到候选区域置信度；

滑动窗口的方式截取候选识别区域具体如下：

规定一个固定大小的窗口，使用这个窗口在原图中按相应步长滑动，滑动到每个位置，那么窗口与图像重合的部分就是一个初步的候选区域，再通过合并那些在颜色、纹理类似的小区域，最终得到待检测的候选区域；

得到候选区域置信度具体如下：

对上一步的特征值经过与对应的权值做内积，对方形压板退、方形压板投、圆形压板退、圆形压板投、指示灯亮、指示灯灭、空开分、空开合八种分类分别使用softmax函数计算概率；当存在类别概率大于50%时取概率最大的作为该区域的识别结果；当不存在类别概率大于50%时，认为此图中无需要识别的内容；

S2.3：所有候选区域置信度计算完成后，针对所识别的变电站保护装置信息不存在重叠的情况，剔除所有IoU大于0的两个候选区域中置信度较低的区域；

S2.4：结合变电站保护装置的模型，输出变电站保护装置上指示灯、压板、空开结果；

步骤3：根据步骤2输出的指示灯、压板、空开结果，判断线路运行模式，从而判断压板是否投退正常，输出结果并上传至主站；

所述步骤3包括以下步骤：

S3.1：输入同一线路上的变电站保护装置上指示灯、压板、空开结果；

S3.2：根据指示灯、空开状态，判断线路处于何种运行状态，运行状态包括正常运行、热备用、冷备用、检修；

S3.3：根据运行状态，判断压板是否投退正常，并输出结果；

S3.4：将结果上传至主站显示或进行告警。