CN115880229A - 一种变压器局部放电智能监控方法及其系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种变压器局部放电智能监控方法及其系统，发明开创性的通过设置于变压器内部的红外热成像图像终端采集变压器内部红外热成像的当前帧图像，解析得到当前帧图像数据，根据当前帧图像数据内的各点的灰度值确定目标范围并按照预设步骤建立目标搜索框，将局部温度过高的区域通过目标搜索框标记出来，然后通过对目标搜索框的面积进行分析，判断当前变压器是否出现局部放电现象，即通过判断目标搜索框的面积是否小于第一预设阈值，判断当前是否发生变压器局部放电，通过巧妙的设计将复杂的问题简单化，实现了对变压器局部放电的有效监测，大大拓展了本发明的应用场景，很大程度上提高了变压器的可用性、安全性和可靠性。
Description
技术领域
本发明涉及变压器局部放电监控技术领域，具体涉及一种变压器局部放电智能监控方法及其系统。
背景技术
变压器通常是指运行在配电网中的直接向终端用户供电的电力变压器。变压器是电力系统中的关键性设备。变压器在运行过程中要长时间承受热、电、化学、机械等多种因素的影响，致使其发生局部放电，从而发生绝缘劣化、性能下降，严重者会造成变压器以及临近设备的损坏，进而引起停电事故甚至是爆炸事故，导致局部区域乃至大面积停电，给国民经济和社会稳定带来巨大的负面影响。目前，一些已经应用于现场的局部放电在线监测系统对于放电类型的诊断并不精确，无法达到一个放电类型识别的功能。在配电变压器局部放电监测方面目前尚无经济、方便的方法。运行维护单位只能通过停电检测配电变压器的运行状态，然而配电变压器的数量巨大，停电检测将造成用户停电，且巨大的工作量，使停电检测无法实施，无法及时掌握配电变压器的状态，并且通常只有到配电变压器运行寿命终止，才能了解配电变压器的问题。因此，如何及时监控配电变压器的运行状态以及对放电类型进行识别并使采取相应的安全措施成为亟待解决的技术问题。
发明内容
本发明提供了一种变压器局部放电智能监控方法及其系统，如何及时监控配电变压器的运行状态以及对放电类型进行识别并使采取相应的安全措施的技术问题。
本发明是通过以下技术方案解决以上技术问题的：
本发明提供了一种变压器局部放电智能监控方法，包括：设置于变压器内部的红外热成像图像终端采集变压器内部的当前帧红外热成像图像；运算模块获取当前帧图像并解析得到当前帧图像数据，根据当前帧图像数据内的各点的灰度值确定目标范围并按照预设步骤建立目标搜索框；运算模块计算并判断目标搜索框的面积是否大于或等于第一预设阈值，若目标搜索框的面积大于或等于第一预设阈值，则运算模块按预设方法在目标搜索框内建立标记点阵，计算标记点阵中的每个标记点的灰度值并计算得到总灰度值；判断总灰度值是否大于或等于第二预设阈值，若总恢复特征值大于或等于第二预设阈值，运算模块判断总灰度值是否大于或等于第三预设阈值，若总灰度值大于或等于第三预设阈值，运算模块判断当前发生变压器局部恶性放电，切断变压器电压并产生警报信号，将当前帧图像以及警报信号发送至后台。
若总灰度值小于第三预设阈值，运算模块判断当前发生变压器局部中度放电，运算模块产生预警信号，将当前帧图像以及预警信号发送至后台。
当目标搜索框的面积小于第一预设阈值，运算模块判断当前未发生变压器局部放电，运算模块继续读取变压器局部放电智能监控系统设置的采集模块中的红外热成像仪采集的当前帧图像。
当目标搜索框的面积大于或等于第一预设阈值，运算模块判断当前发生变压器局部轻微放电，运算模块将当前帧图像以及判断结果发送至后台。
运算模块将目标搜索框分割为第一预设行数乘第二预设列数的网格，将网格的每个交点作为标记点，所述标记点阵包括所有的标记点。
所述总灰度值的计算方法为所有标记的灰度值的和。
所述目标搜索框需要包括目标范围以及目标周围预设范围的背景，以目标的边界建立搜索框并以目标的质心为基点将搜索框扩大为以目标的边界建立搜索框的预设倍数。
所述根据当前帧图像数据内的各点的灰度值确定目标范围包括：若当前帧图像数据内的各点的灰度值大于或等于第三预设阈值，则将该点确定为目标点，目标范围需要包括当前帧图像数据内的所有目标点。
根据本发明的第二方面，提供一种变压器局部放电智能监控系统，包括：采集模块，包括红外热成像图像终端，用于采集变压器内部的当前帧红外热成像图像；运算模块，用于获取当前帧图像并解析得到当前帧图像数据，根据当前帧图像数据内的各点的灰度值确定目标范围并按照预设步骤建立目标搜索框；或用于计算并判断目标搜索框的面积是否大于或等于第一预设阈值，若目标搜索框的面积大于或等于第一预设阈值，则运算模块按预设方法在目标搜索框内建立标记点阵，计算标记点阵中的每个标记点的灰度值并计算得到总灰度值；或用于判断总灰度值是否大于或等于第二预设阈值，若总恢复特征值大于或等于第二预设阈值，运算模块判断总灰度值是否大于或等于第三预设阈值，若总灰度值大于或等于第三预设阈值，运算模块判断当前发生变压器局部恶性放电，切断变压器电压并产生警报信号，将当前帧图像以及警报信号发送至后台；后台，用于接收运算模块发送的判断结果或预警信息或警报信息并呈现给后台工作人员。
根据本发明的第三方面，提供一种电子设备，包括：存储器；以及处理器，所述存储器上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时实现根据权利要求1至8中任意一项所述的变压器局部放电智能监控方法。
本发明开创性的通过设置于变压器内部的红外热成像图像终端采集变压器内部红外热成像的当前帧图像，解析得到当前帧图像数据，根据当前帧图像数据内的各点的灰度值确定目标范围并按照预设步骤建立目标搜索框，确定目标范围时，当前帧图像数据内的各点的灰度值超过第三预设阈值，则将该点确定为目标点，目标范围需要包括当前帧图像数据内的所有目标点，因为变压器的局部放电通常伴随高温，高温在经过处理的红外热成像图像上意味着更高的灰度值，所以本发明通过对灰度值设置第三阈值，判断当前变压器内是否局部出现温度过高的现象，并将局部温度过高的区域通过目标搜索框标记出来，然后通过对目标搜索框的面积进行分析，判断当前变压器是否出现局部放电现象，即通过判断目标搜索框的面积是否小于第一预设阈值，判断当前是否发生变压器局部放电，通过巧妙的设计将复杂的问题简单化，将抽象的检测问题简化为具象问题，实现了对变压器局部放电的有效监测，大大拓展了本发明的应用场景，很大程度上提高了变压器的可用性、安全性和可靠性。由于当发生变压器局部放电时，虽然将当前帧图像中显示发热的位置通过目标搜索框标记出来，但若需识别局部放电严重程度类型，仅通过对目标搜索框的面积判断还不能清晰、准确的判断局部放电严重程度类型，需要对目标搜索框内所包含热成像信息进行进一步分析，本发明开创性的按预设方法在目标搜索框内建立标记点阵，计算标记点阵中的每个标记点的灰度值并计算得到总灰度值，并判断总灰度值总变化量是否大于各级预设阈值，并以此来智能分析判断当前的变压器局部放电的严重程度并采取相应的安全措施，因为局部放电是不规律的，无迹可寻，所以本发明开创性的通过将目标搜索框按预设行数和预设列数进行分割，并建立标记点阵，并计算标记点阵中的每个标记点的灰度值的和，判断标记点阵的总灰度值，以此可实现对目标搜索框所包含的热成像图像的总灰度值的计算，即无论变压器内部的局部放电的是呈现何种形状、严重程度如何的可见光，都可通过将变压器内目标搜索框所标记的区域的热量通过总灰度值来体现，通过巧妙的设计将极其复杂的问题进一步简化，进一步简化了系统复杂度，无需复杂的算法建模计算，很大程度上降低了本发明的生产应用所需成本，进一步提高了本发明的可用性和分析结果可靠性，进一步拓展了本发明的应用场景。本发明通过计算总灰度值，当总灰度值大于或等于第二预设阈值且小于第三阈值，运算模块判断当前发生变压器局部中度放电，运算模块产生预警信号，将当前帧图像以及预警信号发送至后台。当总灰度值大于或等于第三预设阈值，运算模块判断当前发生变压器局部恶性放电，切断变压器电压并产生警报信号，将当前帧图像以及警报信号发送至后台。本发明通过设置第二预设阈值和第三预设阈值很好的对当前变压器局部放电的严重程度的类型做出判断，并能够很好的根据当前变压器局部放电的严重程度的类型采取最合适的解决方法，进一步提高了本发明的智能化程度和可靠性。本发明的技术方案中，将目标搜索框设置为需要包括目标范围以及目标周围预设范围的背景，以目标的边界建立搜索框并以目标的质心为基点将搜索框扩大为以目标的边界建立搜索框的预设倍数。使目标搜索框很好的包括了目标范围以及目标周围预设范围的背景，提高了本发明的分析结果的可靠性，进一步提高了本发明的安全性，进一步降低了系统复杂度。本发明通过设置第一预设阈值，仅在目标搜索框的面积大于第一预设阈值时，运算模块按预设方法在目标搜索框内建立标记点阵，计算标记点阵中的每个标记点的灰度值并计算得到总灰度值，然后进行进一步判断，在有效判断变压器局部轻微放电是否是由于外界环境因素短时波动导致的变压器局部轻微放电的同时，降低常态监控时的系统运算压力和能耗，符合节能减排的理念，同时进一步提高了本发明的分析结果可靠性和可用性。
附图说明
图1是本发明具体实施例中提供的变压器局部放电智能监控方法的流程图；
图2是本发明具体实施例中提供的变压器局部放电智能监控方法的示意图；
图3是本发明具体实施例中提供的变压器局部放电智能监控系统的原理框图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明进行详细说明：
请参阅图1，本发明提供一种变压器局部放电智能监控方法，包括：S100、设置于变压器内部的红外热成像图像终端采集变压器内部的当前帧红外热成像图像。
具体地, 本发明在变压器局部放电智能监控系统中预先设置采集模块，所述采集模块包括红外热成像图像终端，用于采集变压器内部的当前帧红外热成像图像。即采集模块能够实时采集关于变压器内部温度变化的图像。
S100之前包括,设置第一预设阈值、第二预设阈值、第三预设阈值和第四预设阈值。
S200、运算模块获取当前帧图像并解析得到当前帧图像数据，根据当前帧图像数据内的各点的灰度值确定目标范围并按照预设步骤建立目标搜索框。
这里需要说明的是，本发明开创性的通过设置于变压器内部的红外热成像图像终端采集变压器内部红外热成像的当前帧图像，解析得到当前帧图像数据，根据当前帧图像数据内的各点的灰度值确定目标范围并按照预设步骤建立目标搜索框，确定目标范围时，当前帧图像数据内的各点的灰度值超过第三预设阈值，则将该点确定为目标点，目标范围需要包括当前帧图像数据内的所有目标点，因为变压器的局部放电通常伴随高温，高温在经过处理的红外热成像图像上意味着更高的灰度值，所以本发明通过对灰度值设置第三阈值，判断当前变压器内是否局部出现温度过高的现象，并将局部温度过高的区域通过目标搜索框标记出来，然后通过对目标搜索框的面积进行分析，判断当前变压器是否出现局部放电现象，即通过判断目标搜索框的面积是否小于第一预设阈值，判断当前是否发生变压器局部放电，通过巧妙的设计将复杂的问题简单化，将抽象的检测问题简化为具象问题，实现了对变压器局部放电的有效监测，大大拓展了本发明的应用场景，很大程度上提高了变压器的可用性、安全性和可靠性。
需要理解的是，由于当发生变压器局部放电时，虽然将当前帧图像中显示发热的位置通过目标搜索框标记出来，但若需识别局部放电严重程度类型，仅通过对目标搜索框的面积判断还不能清晰、准确的判断局部放电严重程度类型，需要对目标搜索框内所包含热成像信息进行进一步分析，本发明开创性的按预设方法在目标搜索框内建立标记点阵，计算标记点阵中的每个标记点的灰度值并计算得到总灰度值，并判断总灰度值总变化量是否大于各级预设阈值，并以此来智能分析判断当前的变压器局部放电的严重程度并采取相应的安全措施，因为局部放电是不规律的，无迹可寻，所以本发明开创性的通过将目标搜索框按预设行数和预设列数进行分割，并建立标记点阵，并计算标记点阵中的每个标记点的灰度值的和，判断标记点阵的总灰度值，以此可实现对目标搜索框所包含的热成像图像的总灰度值的计算，即无论变压器内部的局部放电的是呈现何种形状、严重程度如何的可见光，都可通过将变压器内目标搜索框所标记的区域的热量通过总灰度值来体现，通过巧妙的设计将极其复杂的问题进一步简化，进一步简化了系统复杂度，无需复杂的算法建模计算，很大程度上降低了本发明的生产应用所需成本，进一步提高了本发明的可用性和分析结果可靠性，进一步拓展了本发明的应用场景。
具体地，所述目标搜索框需要包括目标范围以及目标周围预设范围的背景，以目标的边界建立搜索框并以目标的质心为基点将搜索框扩大为以目标的边界建立搜索框的预设倍数。若当前帧图像数据内的各点的灰度值大于或等于第三预设阈值，则将该点确定为目标点，目标范围需要包括当前帧图像数据内的所有目标点。
根据原始图像灰度值的均值和标准差对所述原始图像的灰度值做分段线性变化，得到当前帧图像的8比特单通道图像的各点的灰度值，根据当前帧图像的8比特单通道图像的各点的灰度值计算得到目标质心坐标。
具体地，所述分段线性变化的公式为：
其中，μ和σ分别为原始图像灰度值的均值和标准差，x为原始图像的各点的灰度值，y为线性变换后得到的8比特单通道图像各点的灰度值，为向下取整运算。
具体地，所述质心定位计算公式为：
其中，M和N分别表示目标搜索框的宽度和高度，(Mmin,Nmin)，和(Xmax,Ymax)分别表示目标搜索框的左上角坐标和右下角坐标, Iij为所述矩形区域内像素点的灰度值，i为像素点的行位置，j为像素点的列位置，(Xc,Yc)表示质心坐标。所述计算目标搜索框的面积为目标搜索框的宽度M和高度N的乘积。
这里需要说明的是，将目标搜索框设置为需要包括目标范围以及目标周围预设范围的背景，以目标的边界建立搜索框并以目标的质心为基点将搜索框扩大为以目标的边界建立搜索框的预设倍数。使目标搜索框很好的包括了目标范围以及目标周围预设范围的背景，提高了本发明的分析结果的可靠性，进一步提高了本发明的安全性，进一步降低了系统复杂度。本发明根据当前帧图像数据内的各点的灰度值确定目标范围并按照预设步骤建立目标搜索框，确定目标范围时，当前帧图像数据内的各点的灰度值超过第三预设阈值，则将该点确定为目标点，目标范围需要包括当前帧图像数据内的所有目标点，因为变压器的局部放电通常伴随高温，高温在经过处理的红外热成像图像上意味着更高的灰度值，所以本发明通过对灰度值设置第三阈值，判断当前变压器内是否局部出现温度过高的现象，并将局部温度过高的区域通过目标搜索框标记出来，然后通过对目标搜索框的面积进行分析，判断当前变压器是否出现局部放电现象，即通过判断目标搜索框的面积是否小于第一预设阈值，判断当前是否发生变压器局部放电，通过巧妙的设计将复杂的问题简单化，将抽象的检测问题简化为具象问题，实现了对变压器局部放电的有效监测，大大拓展了本发明的应用场景，很大程度上提高了变压器的可用性、安全性和可靠性。
S300、判断目标搜索框的面积是否大于或等于第一预设阈值，若目标搜索框的面积大于或等于第一预设阈值，则运算模块按预设方法在目标搜索框内建立标记点阵，计算标记点阵中的每个标记点的灰度值并计算得到总灰度值。
具体地，运算模块将目标搜索框分割为第一预设行数乘第二预设列数的网格，将网格的每个交点作为标记点，所述标记点阵包括所有的标记点。
所述总灰度值的计算方法为所有标记的灰度值的和。
需要理解的是，本发明通过设置第一预设阈值，仅在目标搜索框的面积大于第一预设阈值时，运算模块按预设方法在目标搜索框内建立标记点阵，计算标记点阵中的每个标记点的灰度值并计算得到总灰度值，然后进行进一步判断，当目标搜索框的面积小于第一预设阈值，运算模块判断当前未发生变压器局部放电，运算模块继续读取变压器局部放电智能监控系统设置的采集模块中的红外热成像仪采集的当前帧图像，此设置可实现在有效判断变压器局部轻微放电是否是由于外界环境因素短时波动导致的变压器局部轻微放电的同时，降低常态监控时的系统运算压力和能耗，符合节能减排的理念，同时进一步提高了本发明的分析结果可靠性和可用性。
S400、判断总灰度值是否大于或等于第二预设阈值，若总恢复特征值大于或等于第二预设阈值，运算模块判断总灰度值是否大于或等于第三预设阈值，若总灰度值大于或等于第三预设阈值，运算模块判断当前发生变压器局部恶性放电，切断变压器电压并产生警报信号，将当前帧图像以及警报信号发送至后台。
具体地，若总灰度值小于第三预设阈值，运算模块判断当前发生变压器局部中度放电，运算模块产生预警信号，将当前帧图像以及预警信号发送至后台。
此处需要理解的是，本发明通过计算总灰度值，当总灰度值大于或等于第二预设阈值且小于第三阈值，运算模块判断当前发生变压器局部中度放电，运算模块产生预警信号，将当前帧图像以及预警信号发送至后台。当总灰度值大于或等于第三预设阈值，运算模块判断当前发生变压器局部恶性放电，切断变压器电压并产生警报信号，将当前帧图像以及警报信号发送至后台。本发明通过设置第二预设阈值和第三预设阈值很好的对当前变压器局部放电的严重程度的类型做出判断，并能够很好的根据当前变压器局部放电的严重程度的类型采取最合适的解决方法，进一步提高了本发明的智能化程度和可靠性。
请参阅图2，本发明提出了一种具体实施例，提供了一种变压器局部放电智能监控方法，所述方法包括：P0、开始；P1、设置于变压器内部的红外热成像图像终端采集变压器内部的当前帧红外热成像图像。
具体地，本发明在变压器局部放电智能监控系统中预先设置采集模块，所述采集模块包括红外热成像图像终端，用于采集变压器内部的当前帧红外热成像图像。即采集模块能够实时采集关于变压器内部温度变化的图像。
步骤P1之前包括,设置第一预设阈值、第二预设阈值、第三预设阈值和第四预设阈值。
P2、运算模块获取当前帧图像并解析得到当前帧图像数据，根据当前帧图像数据内的各点的灰度值确定目标范围并按照预设步骤建立目标搜索框。
这里需要说明的是，本发明开创性的通过设置于变压器内部的红外热成像图像终端采集变压器内部红外热成像的当前帧图像，解析得到当前帧图像数据，根据当前帧图像数据内的各点的灰度值确定目标范围并按照预设步骤建立目标搜索框，确定目标范围时，当前帧图像数据内的各点的灰度值超过第三预设阈值，则将该点确定为目标点，目标范围需要包括当前帧图像数据内的所有目标点，因为变压器的局部放电通常伴随高温，高温在经过处理的红外热成像图像上意味着更高的灰度值，所以本发明通过对灰度值设置第三阈值，判断当前变压器内是否局部出现温度过高的现象，并将局部温度过高的区域通过目标搜索框标记出来，然后通过对目标搜索框的面积进行分析，判断当前变压器是否出现局部放电现象，即通过判断目标搜索框的面积是否小于第一预设阈值，判断当前是否发生变压器局部放电，通过巧妙的设计将复杂的问题简单化，将抽象的检测问题简化为具象问题，实现了对变压器局部放电的有效监测，大大拓展了本发明的应用场景，很大程度上提高了变压器的可用性、安全性和可靠性。
需要理解的是，由于当发生变压器局部放电时，虽然将当前帧图像中显示发热的位置通过目标搜索框标记出来，但若需识别局部放电严重程度类型，仅通过对目标搜索框的面积判断还不能清晰、准确的判断局部放电严重程度类型，需要对目标搜索框内所包含热成像信息进行进一步分析，本发明开创性的按预设方法在目标搜索框内建立标记点阵，计算标记点阵中的每个标记点的灰度值并计算得到总灰度值，并判断总灰度值总变化量是否大于各级预设阈值，并以此来智能分析判断当前的变压器局部放电的严重程度并采取相应的安全措施，因为局部放电是不规律的，无迹可寻，所以本发明开创性的通过将目标搜索框按预设行数和预设列数进行分割，并建立标记点阵，并计算标记点阵中的每个标记点的灰度值的和，判断标记点阵的总灰度值，以此可实现对目标搜索框所包含的热成像图像的总灰度值的计算，即无论变压器内部的局部放电的是呈现何种形状、严重程度如何的可见光，都可通过将变压器内目标搜索框所标记的区域的热量通过总灰度值来体现，通过巧妙的设计将极其复杂的问题进一步简化，进一步简化了系统复杂度，无需复杂的算法建模计算，很大程度上降低了本发明的生产应用所需成本，进一步提高了本发明的可用性和分析结果可靠性，进一步拓展了本发明的应用场景。
具体地，所述目标搜索框需要包括目标范围以及目标周围预设范围的背景，以目标的边界建立搜索框并以目标的质心为基点将搜索框扩大为以目标的边界建立搜索框的预设倍数。若当前帧图像数据内的各点的灰度值大于或等于第三预设阈值，则将该点确定为目标点，目标范围需要包括当前帧图像数据内的所有目标点。
根据原始图像灰度值的均值和标准差对所述原始图像的灰度值做分段线性变化，得到当前帧图像的8比特单通道图像的各点的灰度值，根据当前帧图像的8比特单通道图像的各点的灰度值计算得到目标质心坐标。
具体地，所述分段线性变化的公式为：
其中，μ和σ分别为原始图像灰度值的均值和标准差，x为原始图像的各点的灰度值，y为线性变换后得到的8比特单通道图像各点的灰度值，为向下取整运算。
具体地，所述质心定位计算公式为：
其中，M和N分别表示目标搜索框的宽度和高度，(Mmin,Nmin)，和(Xmax,Ymax)分别表示目标搜索框的左上角坐标和右下角坐标, Iij为所述矩形区域内像素点的灰度值，i为像素点的行位置，j为像素点的列位置，(Xc,Yc)表示质心坐标。
这里需要说明的是，将目标搜索框设置为需要包括目标范围以及目标周围预设范围的背景，以目标的边界建立搜索框并以目标的质心为基点将搜索框扩大为以目标的边界建立搜索框的预设倍数。使目标搜索框很好的包括了目标范围以及目标周围预设范围的背景，提高了本发明的分析结果的可靠性，进一步提高了本发明的安全性，进一步降低了系统复杂度。本发明根据当前帧图像数据内的各点的灰度值确定目标范围并按照预设步骤建立目标搜索框，确定目标范围时，当前帧图像数据内的各点的灰度值超过第三预设阈值，则将该点确定为目标点，目标范围需要包括当前帧图像数据内的所有目标点，因为变压器的局部放电通常伴随高温，高温在经过处理的红外热成像图像上意味着更高的灰度值，所以本发明通过对灰度值设置第三阈值，判断当前变压器内是否局部出现温度过高的现象，并将局部温度过高的区域通过目标搜索框标记出来，然后通过对目标搜索框的面积进行分析，判断当前变压器是否出现局部放电现象，即通过判断目标搜索框的面积是否小于第一预设阈值，判断当前是否发生变压器局部放电，通过巧妙的设计将复杂的问题简单化，将抽象的检测问题简化为具象问题，实现了对变压器局部放电的有效监测，大大拓展了本发明的应用场景，很大程度上提高了变压器的可用性、安全性和可靠性。
P3、运算模块计算目标搜索框的面积。
具体地，所述计算目标搜索框的面积为目标搜索框的宽度M和高度N的乘积。
P4、运算模块判断目标搜索框的面积是否大于或等于第一预设阈值，若是，执行步骤P5；若否，执行步骤P9。
具体地，本发明通过设置第一预设阈值，仅在目标搜索框的面积大于第一预设阈值时，运算模块按预设方法在目标搜索框内建立标记点阵，计算标记点阵中的每个标记点的灰度值并计算得到总灰度值，然后进行进一步判断，当目标搜索框的面积小于第一预设阈值，运算模块判断当前未发生变压器局部放电，运算模块继续读取变压器局部放电智能监控系统设置的采集模块中的红外热成像仪采集的当前帧图像，此设置可实现在有效判断变压器局部轻微放电是否是由于外界环境因素短时波动导致的变压器局部轻微放电的同时，降低常态监控时的系统运算压力和能耗，符合节能减排的理念，同时进一步提高了本发明的分析结果可靠性和可用性。
P5、运算模块按预设方法在目标搜索框内建立标记点阵，计算标记点阵中的每个标记点的灰度值并计算得到总灰度值。
具体地，运算模块将目标搜索框分割为第一预设行数乘第二预设列数的网格，将网格的每个交点作为标记点，所述标记点阵包括所有的标记点。
所述总灰度值的计算方法为所有标记的灰度值的和。
P6、判断总灰度值是否大于或等于第二预设阈值，若是，执行步骤P7；若否，执行步骤P10。
P7、判断总灰度值是否大于或等于第三预设阈值，若是，执行步骤P8；若否，执行步骤P11。
P8、运算模块判断当前发生变压器局部恶性放电，切断变压器电压并产生警报信号，将当前帧图像以及警报信号发送至后台，并执行步骤P12。
P9、运算模块判断当前未发生变压器局部放电并返回步骤P1。
P10、运算模块判断当前发生变压器局部轻微放电，运算模块将当前帧图像以及判断结果发送至后台，并执行步骤P12。
P11、运算模块判断当前发生变压器局部中度放电，运算模块产生预警信号，将当前帧图像以及预警信号发送至后台，并执行步骤P12。
需要说明的是，本发明通过计算总灰度值，当总灰度值大于或等于第二预设阈值且小于第三阈值，运算模块判断当前发生变压器局部中度放电，运算模块产生预警信号，将当前帧图像以及预警信号发送至后台。当总灰度值大于或等于第三预设阈值，运算模块判断当前发生变压器局部恶性放电，切断变压器电压并产生警报信号，将当前帧图像以及警报信号发送至后台。本发明通过设置第二预设阈值和第三预设阈值很好的对当前变压器局部放电的严重程度的类型做出判断，并能够很好的根据当前变压器局部放电的严重程度的类型采取最合适的解决方法，进一步提高了本发明的智能化程度和可靠性。
P12、结束。
请参阅图3，本发明提供了另一实施例，本实施例提供了一种变压器局部放电智能监管系统，所述电力输送智能监管系统包括：采集模块1，包括红外热成像图像终端，用于采集变压器内部的当前帧红外热成像图像；运算模块2，用于获取采集模块1采集的当前帧图像并解析得到当前帧图像数据，根据当前帧图像数据内的各点的灰度值确定目标范围并按照预设步骤建立目标搜索框；或用于计算并判断目标搜索框的面积是否大于或等于第一预设阈值，若目标搜索框的面积大于或等于第一预设阈值，则运算模块按预设方法在目标搜索框内建立标记点阵，计算标记点阵中的每个标记点的灰度值并计算得到总灰度值；或用于判断总灰度值是否大于或等于第二预设阈值，若总恢复特征值大于或等于第二预设阈值，运算模块2判断总灰度值是否大于或等于第三预设阈值，若总灰度值大于或等于第三预设阈值，运算模块判断当前发生变压器局部恶性放电，切断变压器电压并产生警报信号，将当前帧图像以及警报信号发送至后台3；后台3，用于接收运算模块发送的判断结果或预警信息或警报信息并呈现给后台工作人员。
在优选实施例中，本申请还提供了一种电子设备，所述电子设备包括：存储器；以及处理器，所述存储器上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时实现所述的变压器局部放电智能监控方法。该计算机设备可以广义地为服务器、终端，或任何其他具有必要的计算和/或处理能力的电子设备。在一个实施例中，该计算机设备可包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口、通信接口等。该计算机设备的处理器可用于提供必要的计算、处理和/或控制能力。该计算机设备的存储器可包括非易失性存储介质和内存储器。该非易失性存储介质中或上可存储有操作系统、计算机程序等。该内存储器可为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的网络接口和通信接口可用于与外部的设备通过网络连接和通信。该计算机程序被处理器执行时执行本发明的方法的步骤。
本发明可以实现为一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序在由处理器执行时导致本发明实施例的方法的步骤被执行。在一个实施例中，所述计算机程序被分布在网络耦合的多个计算机设备或处理器上，以使得所述计算机程序由一个或多个计算机设备或处理器以分布式方式存储、访问和执行。单个方法步骤/操作，或者两个或更多个方法步骤/操作，可以由单个计算机设备或处理器或由两个或更多个计算机设备或处理器执行。一个或多个方法步骤/操作可以由一个或多个计算机设备或处理器执行，并且一个或多个其他方法步骤/操作可以由一个或多个其他计算机设备或处理器执行。一个或多个计算机设备或处理器可以执行单个方法步骤/操作，或执行两个或更多个方法步骤/操作。
本领域普通技术人员可以理解，本发明的方法步骤可以通过计算机程序来指示相关的硬件如计算机设备或处理器完成，所述的计算机程序可存储于非暂时性计算机可读存储介质中，该计算机程序被执行时导致本发明的步骤被执行。根据情况，本文中对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器的示例包括只读存储器（ROM）、可编程ROM（PROM）、电可编程ROM（EPROM）、电可擦除可编程ROM（EEPROM）、闪存、磁带、软盘、磁光数据存储装置、光学数据存储装置、硬盘、固态盘等。易失性存储器的示例包括随机存取存储器（RAM）、外部高速缓冲存储器等。
Claims (10)
1.一种变压器局部放电智能监控方法，其特征在于， 设置于变压器内部的红外热成像图像终端采集变压器内部的当前帧红外热成像图像；运算模块获取当前帧图像并解析得到当前帧图像数据，根据当前帧图像数据内的各点的灰度值确定目标范围并按照预设步骤建立目标搜索框；运算模块计算并判断目标搜索框的面积是否大于或等于第一预设阈值，若目标搜索框的面积大于或等于第一预设阈值，则运算模块按预设方法在目标搜索框内建立标记点阵，计算标记点阵中的每个标记点的灰度值并计算得到总灰度值；判断总灰度值是否大于或等于第二预设阈值，若总恢复特征值大于或等于第二预设阈值，运算模块判断总灰度值是否大于或等于第三预设阈值，若总灰度值大于或等于第三预设阈值，运算模块判断当前发生变压器局部恶性放电，切断变压器电压并产生警报信号，将当前帧图像以及警报信号发送至后台。
2.根据权利要求1所述的变压器局部放电智能监控方法，其特征在于， 所述方法还包括：若总灰度值小于第三预设阈值，运算模块判断当前发生变压器局部中度放电，运算模块产生预警信号，将当前帧图像以及预警信号发送至后台。
3.根据权利要求2所述的变压器局部放电智能监控方法，其特征在于， 所述方法还包括：当目标搜索框的面积小于第一预设阈值，运算模块判断当前未发生变压器局部放电，运算模块继续读取变压器局部放电智能监控系统设置的采集模块中的红外热成像仪采集的当前帧图像。
4.根据权利要求3所述的变压器局部放电智能监控方法，其特征在于， 所述方法还包括：当目标搜索框的面积大于或等于第一预设阈值，运算模块判断当前发生变压器局部轻微放电，运算模块将当前帧图像以及判断结果发送至后台。
5.根据权利要求1所述的变压器局部放电智能监控方法，其特征在于， 所述预设方法包括：运算模块将目标搜索框分割为第一预设行数乘第二预设列数的网格，将网格的每个交点作为标记点，所述标记点阵包括所有的标记点。
6.根据权利要求5所述的变压器局部放电智能监控方法，其特征在于, 所述计算总灰度值包括：所述总灰度值的计算方法为所有标记的灰度值的和。
7.根据权利要求6所述的变压器局部放电智能监控方法，其特征在于，所述建立目标搜索框包括：所述目标搜索框需要包括目标范围以及目标周围预设范围的背景，以目标的边界建立搜索框并以目标的质心为基点将搜索框扩大为以目标的边界建立搜索框的预设倍数。
8.根据权利要求1所述的变压器局部放电智能监控方法，其特征在于，所述根据当前帧图像数据内的各点的灰度值确定目标范围包括：若当前帧图像数据内的各点的灰度值大于或等于第三预设阈值，则将该点确定为目标点，目标范围需要包括当前帧图像数据内的所有目标点。
9.一种变压器局部放电智能监控系统，其特征在于，包括：采集模块，包括红外热成像图像终端，用于采集变压器内部的当前帧红外热成像图像；运算模块，用于获取采集模块采集的当前帧图像并解析得到当前帧图像数据，根据当前帧图像数据内的各点的灰度值确定目标范围并按照预设步骤建立目标搜索框；或用于计算并判断目标搜索框的面积是否大于或等于第一预设阈值，若目标搜索框的面积大于或等于第一预设阈值，则运算模块按预设方法在目标搜索框内建立标记点阵，计算标记点阵中的每个标记点的灰度值并计算得到总灰度值；或用于判断总灰度值是否大于或等于第二预设阈值，若总恢复特征值大于或等于第二预设阈值，运算模块判断总灰度值是否大于或等于第三预设阈值，若总灰度值大于或等于第三预设阈值，运算模块判断当前发生变压器局部恶性放电，切断变压器电压并产生警报信号，将当前帧图像以及警报信号发送至后台；后台，用于接收运算模块发送的判断结果或预警信息或警报信息并呈现给后台工作人员。
10.如权利要求1所述的一种变压器局部放电智能监控系统，其特征在于，其特征在于,存储器；以及处理器，所述存储器上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时实现根据权利要求1至8中任意一项所述的变压器局部放电智能监控方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202211441920.8A CN115880229A (zh) | 2022-11-17 | 2022-11-17 | 一种变压器局部放电智能监控方法及其系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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| CN202211441920.8A CN115880229A (zh) | 2022-11-17 | 2022-11-17 | 一种变压器局部放电智能监控方法及其系统 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
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| CN115880229A true CN115880229A (zh) | 2023-03-31 |
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ID=85760150
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
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| CN202211441920.8A Pending CN115880229A (zh) | 2022-11-17 | 2022-11-17 | 一种变压器局部放电智能监控方法及其系统 |
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| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN115880229A (zh) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116152471A (zh) * | 2023-04-21 | 2023-05-23 | 水发物联科技有限公司 | 基于视频流的厂区安全生产监管方法及其系统、电子设备 |
| CN117876970A (zh) * | 2024-03-11 | 2024-04-12 | 青岛三诚众合智能设备科技有限公司 | 一种基于图像处理的车间智能管理方法及系统、电子设备 |
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2022
- 2022-11-17 CN CN202211441920.8A patent/CN115880229A/zh active Pending
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