CN116667531A - 一种基于数字孪生变电站的声光电协同巡检方法及装置 - Google Patents

一种基于数字孪生变电站的声光电协同巡检方法及装置 Download PDF

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CN116667531A CN202310583833.4A CN202310583833A CN116667531A CN 116667531 A CN116667531 A CN 116667531A CN 202310583833 A CN202310583833 A CN 202310583833A CN 116667531 A CN116667531 A CN 116667531A
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Abstract

本发明公开了一种基于数字孪生变电站的声光电协同巡检方法及装置，方法包括：将虚拟变电设备进行语义化和对象化处理，获得变电设备数字模型；将声光电感知设备在变电站数字孪生模型中进行标定，获得声光电虚拟感知模型；将变电站数字孪生模型和声光电虚拟感知模型进行关联映射；将巡检设备的空间位置在变电站数字孪生模型中进行定位，构建虚拟巡检设备模型；获取感知数据及巡检设备的空间位置信息，与变电设备数字模型进行配准融合；对感知数据进行分析，确定异常点位的空间位置；在变电站数字孪生模型中对异常点位的空间位置进行检测，根据检测结果生成协同任务控制信号并发送至实际变电站进行相应的协同控制。

Description

一种基于数字孪生变电站的声光电协同巡检方法及装置
技术领域
本发明涉及变电站运维巡检技术领域，尤其涉及一种基于数字孪生变电站的声光电协同巡检方法及装置。
背景技术
随着中国经济不断发展，各行各业对电力的需求不断增加，电力成为能源行业中发展最快的行业之一，相比于2011年，2021年国家电网27家省公司运行的变电站/换流站数量翻番达到了4万多座，但存在以下问题：1、需要运维的变电站和电力设备快速增加，但电力设备运维人员数量相对有限，导致运维人员运维工作量已经达到饱和；2、在变电站内已采用声纹检测装置、红外热成像、特高频局部放电检测等手段对变电设备状态进行监测，但不同装置的后台相对独立，运维人员需要在不同监控系统之间切换以确认变电设备的具体缺陷；3、变电设备的缺陷通常会引起声光电多种现象，通过不同检测装置的联合采集可提升缺陷识别准确率，降低缺陷的误检率，但不同检测装置之间缺少协同调度机制和方法。
专利文献CN11 5453300A公开了一种基于声传感器阵列的局部放电定位系统及方法，系统包括声传感器阵列、特高频天线、采集板卡以及信号处理主机；特高频天线设置于声传感器阵列上，声传感器阵列中的各个声传感器以及特高频天线与采集板卡连接，采集板卡还与信号处理主机连接；采集板卡在发生局部放电时通过特高频天线采集特高频电磁脉冲并发送至信号处理主机，信号处理主机根据高频电磁脉冲触发采集板卡通过各个声传感器采集声波信号，信号处理主机根据高频电磁脉冲和声波信号的首波峰值计算局部放电位置与声传感器阵列的距离，根据声波信号计算局部放电位置极角和方位角；采用特高频天线和声传感器阵列配合实现变电站局部放电定位。但是该方法相对独立，不能够与其他声光电检测设备进行协同。
发明内容
本发明提供了一种基于数字孪生变电站的声光电协同巡检方法及装置，能够将不同的变电站内不同的感知装置、巡检装置进行协同巡检控制，提高变电设备缺陷检测的准确性。
一种基于数字孪生变电站的声光电协同巡检方法，包括：
将预先构建的变电站数字孪生模型中的虚拟变电设备进行语义化和对象化处理，获得变电设备数字模型；
将实际变电站内的声光电感知设备在所述变电站数字孪生模型中进行标定，获得声光电虚拟感知模型；
将所述变电站数字孪生模型和声光电虚拟感知模型进行关联映射；
将实际变电站内承载所述声光电感知设备的巡检设备的空间位置在所述变电站数字孪生模型中进行定位，构建虚拟巡检设备模型；
建立安全加密网关，通过所述安全加密网关获取实际变电站内声光电感知设备采集的感知数据及其对应的巡检设备的空间位置信息，将所述感知数据和所述空间位置信息与所述变电设备数字模型进行配准融合；
对所述感知数据进行分析，确定异常点位的空间位置；
在所述变电站数字孪生模型中对所述异常点位的空间位置进行冗余设备检测和模拟视角覆盖检测，根据检测结果生成协同任务控制信号，通过所述安全加密网关将所述协同任务控制信号发送至实际变电站进行相应的协同控制。
进一步地，预先构建的变电站数字孪生模型，包括：
通过激光雷达对实际变电站进行扫描，获得激光点云数据，根据所述激光点云数据进行建模，获得所述变电站数字孪生模型。
进一步地，将预先构建的变电站数字孪生模型中的虚拟变电设备进行语义化和对象化处理，获得变电设备数字模型，包括：
将预先构建的变电站数字孪生模型的点集按照区域进行划分并赋予业务属性；
将各个区域下的虚拟变电设备及其所属部件进行点集划分并分别赋予业务属性。
进一步地，所述声光电感知设备包括声纹检测装置、可见光摄像头、红外摄像头以及特高频传感器；
将实际变电站内的声光电感知设备在所述变电站数字孪生模型中进行标定，包括：标定所述声光电感知设备对应于所述变电站数字孪生模型中的空间位置，设置所述声光电感知设备的测量方向以及有效测量范围。
进一步地，将所述变电站数字孪生模型和声光电虚拟感知模型进行关联映射，包括：
将声光电虚拟感知模型的坐标系进行PC变换获得变电站数字孪生模型坐标系。
进一步地，将实际变电站内承载所述声光电感知设备的巡检设备的空间位置在所述变电站数字孪生模型中进行定位，包括：
通过巡检设备内置的定位模块获取巡检设备的粗定位信息；
对巡检设备的局部提取粗定位特征点；
对巡检设备的激光雷达采集的点云提取点云特征点；
将所述粗定位特征点和所述点云特征点进行匹配，并根据匹配结果推算巡检设备的定位位置；
将所述定位位置映射至所述变电站数字孪生模型的坐标系中。
进一步地，在所述变电站数字孪生模型中对所述异常点位的空间位置进行冗余设备检测和模拟视角覆盖检测，根据检测结果生成协同任务控制信号，通过所述安全加密网关将所述协同任务控制信号发送至实际变电站进行相应的协同控制，包括：
检测所述异常点位是否配置有冗余感知设备和冗余巡检设备，若配置有冗余感知设备和冗余巡检设备，则生成调用控制信号通过所述安全加密网关发送至所述实际变电站，实际变电站中的对应的冗余感知设备和冗余巡检设备将历史巡检数据通过所述安全加密网关发送至所述变电站数字孪生模型进行数据比对；
若所述异常点位没有配置冗余感知设备和冗余巡检设备，则在所述变电站数字孪生模型中进行非同源虚拟感知设备的模拟视角覆盖，若所述非同源虚拟感知设备的模拟视角覆盖所述异常点位，则生成非同源复核控制信号通过所述安全加密网关发送至所述实际变电站，实际变电站中的对应的非同源感知设备对所述异常点位进行复核感知数据的采集，并将所述复核感知数据通过所述安全加密网关发送至所述变电站数字孪生模型；
若所述异常点位没有配置冗余感知设备和冗余巡检设备，且非同源虚拟感知设备的模拟视角没有覆盖所述异常点位，则在所述变电站数字孪生模型中进行非同源虚拟巡检设备的模拟视角覆盖，根据模拟视角生成巡检路径控制信号，通过所述安全加密网关发送至所述实际变电站，实际变电站中对应的非同源巡检设备根据所述巡检路径控制信号行驶至所述异常点位并通过搭载的感知设备进行复核感知数据的采集，将所述复核感知数据通过所述安全加密网关发送至所述变电站数字孪生模型。
进一步地，获得复核感知数据之后还包括：
变电站数字孪生模型将所述复核感知数据与所述感知数据进行比对，根据比对结果生成预警信息。
进一步地，若复核感知数据与所述感知数据一致，则生成异常点位预警信息，若复核感知数据与所述感知数据不一致，则生成感知设备预警信息。
一种应用于上述方法的基于数字孪生变电站的声光电协同巡检装置，包括：
设备模型构建模块，用于将预先构建的变电站数字孪生模型中的虚拟变电设备进行语义化和对象化处理，获得变电设备数字模型；
感知模型构建模块，用于将实际变电站内的声光电感知设备在所述变电站数字孪生模型中进行标定，获得声光电虚拟感知模型；
关联模块，用于将所述变电站数字孪生模型和声光电虚拟感知模型进行关联映射；
巡检设备模型构建模块，用于将实际变电站内承载所述声光电感知设备的巡检设备的空间位置在所述变电站数字孪生模型中进行定位，构建虚拟巡检设备模型；
配准模块，用于建立安全加密网关，通过所述安全加密网关获取实际变电站内声光电感知设备采集的感知数据及其对应的巡检设备的空间位置信息，将所述感知数据和所述空间位置信息与所述变电设备数字模型进行配准融合；
分析模块，用于对所述感知数据进行分析，确定异常点位的空间位置；
协同控制模块，用于在所述变电站数字孪生模型中对所述异常点位的空间位置进行冗余设备检测和模拟视角覆盖检测，根据检测结果生成协同任务控制信号，通过所述安全加密网关将所述协同任务控制信号发送至实际变电站进行相应的协同控制。
进一步地，声光电协同巡检装置还包括模型构建模块，用于通过激光雷达对实际变电站进行扫描，获得激光点云数据，根据所述激光点云数据进行建模，获得所述变电站数字孪生模型。
进一步地，设备模型构建模块还用于：
将所述变电站数字孪生模型的点集按照区域进行划分并赋予业务属性；
将各个区域下的虚拟变电设备及其所属部件进行点集划分并分别赋予业务属性。
进一步地，所述声光电感知设备包括声纹检测装置、可见光摄像头、红外摄像头以及特高频传感器；
所述感知模型构建模块还用于：标定所述声光电感知设备对应于所述变电站数字孪生模型中的空间位置，设置所述声光电感知设备的测量方向以及有效测量范围。
进一步地，所述关联模块还用于：
将声光电虚拟感知模型的坐标系进行PC变换获得变电站数字孪生模型坐标系；
在所述变电站数字孪生模型坐标系下，将变电站站数字孪生模型的相关坐标与声光电虚拟感知模型中的相应的声光电虚拟感知设备进行对应。
进一步地，所述巡检设备模型构建模块还用于：
通过巡检设备内置的定位模块获取巡检设备的粗定位信息；
对巡检设备的局部提取粗定位特征点；
对巡检设备的激光雷达采集的点云提取点云特征点；
将所述粗定位特征点和所述点云特征点进行匹配，并根据匹配结果推算巡检设备的定位位置；
将所述定位位置映射至所述变电站数字孪生模型的坐标系中。
进一步地，所述协同控制模块还用于：
检测所述异常点位是否配置有冗余感知设备和冗余巡检设备，若配置有冗余感知设备和冗余巡检设备，则生成调用控制信号通过所述安全加密网关发送至所述实际变电站，实际变电站中的对应的冗余感知设备和冗余巡检设备将历史巡检数据通过所述安全加密网关发送至所述变电站数字孪生模型进行数据比对；
若所述异常点位没有配置冗余感知设备和冗余巡检设备，则在所述变电站数字孪生模型中进行非同源虚拟感知设备的模拟视角覆盖，若所述非同源虚拟感知设备的模拟视角覆盖所述异常点位，则生成非同源复核控制信号通过所述安全加密网关发送至所述实际变电站，实际变电站中的对应的非同源感知设备对所述异常点位进行复核感知数据的采集，并将所述复核感知数据通过所述安全加密网关发送至所述变电站数字孪生模型；
若所述异常点位没有配置冗余感知设备和冗余巡检设备，且非同源虚拟感知设备的模拟视角没有覆盖所述异常点位，则在所述变电站数字孪生模型中进行非同源虚拟巡检设备的模拟视角覆盖，根据模拟视角生成巡检路径控制信号，通过所述安全加密网关发送至所述实际变电站，实际变电站中对应的非同源巡检设备根据所述巡检路径控制信号行驶至所述异常点位并通过搭载的感知设备进行复核感知数据的采集，将所述复核感知数据通过所述安全加密网关发送至所述变电站数字孪生模型。
进一步地，所述协同控制模块还用于：
将所述复核感知数据与所述感知数据进行比对，根据比对结果生成预警信息。
进一步地，若复核感知数据与所述感知数据一致，则生成异常点位预警信息，若复核感知数据与所述感知数据不一致，则生成感知设备预警信息。
本发明提供的基于数字孪生变电站的声光电协同巡检方法及装置，至少包括如下有益效果：
(1)解决了不同感知和巡检手段后台相互独立，数据无法融合比对的问题；
(2)使得不同感知和巡检手段功能上实现协同调度将有效利用提升变电设备声光电非同源感知协同能力。
附图说明
图1为本发明提供的基于数字孪生变电站的声光电协同巡检方法一种实施例的流程图。
图2为本发明提供的基于数字孪生变电站的声光电协同巡检方法中将声光电虚拟感知模型与变电站数字孪生模型进行关联映射的示意图。
图3为本发明提供的基于数字孪生变电站的声光电协同巡检方法中虚拟巡检设备在变电站数字孪生模型中的精定位示意图。
图4为本发明提供的基于数字孪生变电站的声光电协同巡检方法中巡检数据与变电站数字孪生模型配准融合的示意图。
图5为本发明提供的基于数字孪生变电站的声光电协同巡检装置一种实施例的流程图。
具体实施方式
为了更好的理解上述技术方案，下面将结合说明书附图以及具体的实施方式对上述技术方案做详细的说明。
参考图1，在一些实施例中，提供一种基于数字孪生变电站的声光电协同巡检方法，包括：
S1、将预先构建变电站数字孪生模型中的虚拟变电设备进行语义化和对象化处理，获得变电设备数字模型；
S2、将实际变电站内的声光电感知设备在所述变电站数字孪生模型中进行标定，获得声光电虚拟感知模型；
S3、将所述变电站数字孪生模型和声光电虚拟感知模型进行关联映射：
S4、将实际变电站内承载所述声光电感知设备的巡检设备的空间位置在所述变电站数字孪生模型中进行定位，构建虚拟巡检设备模型：
S5、建立安全加密网关，通过所述安全加密网关获取实际变电站内声光电感知设备采集的感知数据及其对应的巡检设备的空间位置信息，将所述感知数据和所述空间位置信息与所述变电设备数字模型进行配准融合；
S6、对所述感知数据进行分析，确定异常点位的空间位置；
S7、在所述变电站数字孪生模型中对所述异常点位的空间位置进行冗余设备检测和模拟视角覆盖检测，根据检测结果生成协同任务控制信号，通过所述安全加密网关将所述协同任务控制信号发送至实际变电站进行相应的协同控制。
具体地，步骤S1中，预先构建的变电站数字孪生模型，包括：
通过激光雷达对实际变电站进行扫描，获得激光点云数据，根据所述激光点云数据进行建模，获得所述变电站数字孪生模型。
多站式激光点云扫描的站点数量根据变电站规模、区域、变电设备密集程度、设备遮挡情况设置，通过不同站点扫描变电站的激光点云数据。
在每个激光雷达扫描的站点记录激光雷达的空间坐标，通过空间坐标进行激光点云的粗配准，通过激光点云的特征点实现精定位，构建完整的变电站实景三维数字孪生模型。
在变电站每个区域和设备都至少包括不同角度的激光雷达扫描，以确保该区域和设备的完整实景三维模型。
进一步地，步骤S1中，将预先构建的变电站数字孪生模型中的虚拟变电设备进行语义化和对象化处理，获得变电设备数字模型，包括：
S11、将预先构建的变电站数字孪生模型的点集按照区域进行划分并赋予业务属性；
S12、将各个区域下的虚拟变电设备及其所属部件进行点集划分并分别赋予业务属性。
具体地，语义化、对象化处理是指通过变电站实景三维数字孪生模型的点集P{p1，p2，p3，...，pn}进行按照区域Z、设备E、部件U对点集进行划分并赋予业务属性，构建部件级变电设备数字模型，如表1所示。
表1语义化和对象化处理
不同的部件点集之间是无公共点的，所有的同一设备下的部件点集构建一个完整的设备点集，所有的同一区域下的设备点集构建一个完整区域点集。
变电设备数字模型用于缺陷诊断和缺陷定位，让缺陷诊断定位的点具备业务属性，可以明确知道缺陷所在的区域、设备、部件等信息。
部件级变电站实景三维模型是指描述一个变电站设备部件的完整的外部激光点云点集PZnEmUk，点集中包括不同空间点{pa,pa+1，pa+2，...，pb}，空间点pk＝{xk,yk,zk}是由三维空间坐标来描述的。
进一步地，所述声光电感知设备包括声纹检测装置、可见光摄像头、红外摄像头以及特高频传感器。
具体地，声光电感知设备包括部署在变电设备三面附近的声纹检测装置，部署在变电设备旁的可见光摄像头和红外摄像头，部署在变电设备本体和关键组部件上的特高频传感器，巡检设备包括搭载声纹检测装置/可见光摄像头/红外摄像头/特高频传感器的机器人、无人机。
其中，可见光摄像头用于采集400nm～780nm波长的电磁波成像，反映设备表面颜色、纹理和边缘信息；红外摄像头用于采集-20℃～+200℃温度范围780nm～14um波长的电磁波成像，反映设备表面温度分布；声纹检测装置用于采集20Hz～20kHz频率的声波，反映设备运行声响的声场分布；特高频传感器用于采集0.1m～1m波长的电磁波空间分布，反映设备局部放电场强分布。
此外，巡检设备还搭载有激光雷达，激光雷达用于发射和接收850nm、905nm，1550nm等波长的电磁波，反映设备外观空间形状和空间坐标。
进一步地，步骤S2中，将实际变电站内的声光电感知设备在所述变电站数字孪生模型中进行标定，包括：标定所述声光电感知设备对应于所述变电站数字孪生模型中的空间位置，设置所述声光电感知设备的测量方向以及有效测量范围。
进一步地，步骤S3中，将所述变电站数字孪生模型和声光电虚拟感知模型进行关联映射，包括：
将声光电虚拟感知模型的坐标系进行PC变换获得变电站数字孪生模型坐标系。
在进行坐标系的变换之后，声光电感知设备采集的感知数据，可以直接获得该感知数据在变电站数字孪生模型中对应的坐标。
具体地，参考图2，将声光电虚拟感知模型与变电站数字孪生模型进行关联映射，声光电虚拟感知模型的坐标系是Oc-XcYcZc，变电站数字孪生模型坐标系为Ow-XwYwZw。其中Oc-XcYcZc通过Pc变换得到Ow-XwYwZw坐标系坐标。
具体地，将变电站数字孪生模型的相关坐标与声光电虚拟感知模型中的相应的声光电虚拟感知设备进行对应，使得声光电虚拟感知模型采集的感知数据与变电站数字孪生模型每个点进行映射，获得感知数据与数字孪生模型融合的场域结果。
变电站数字孪生模型的每个点配准融合的数据具备的声光电感知设备的属性，如表2所示，其中p1，p2，p3……是变电站数字孪生模型上的点；X，Y，Z是点的空间坐标；M是采集装置；Lk表示激光雷达，其中k表示不同激光雷达；Ck表示可见光摄像头，其中k表示不同可见光摄像头，包括可见光摄像头和机器人上搭载的可见光摄像头；Sk表示声纹检测装置，其中k表示不同声纹检测装置，包括声纹检测装置和机器人上搭载的声纹检测装置；Ik表示红外摄像头，其中k表示不同红外摄像头，包括红外摄像头和机器人上搭载的红外摄像头；Uk表示特高频传感器，其中k表示不同特高频传感器，包括特高频传感器和机器人上搭载的特高频传感器。
表2时序可扩展的结构化数据格式示例
点云 X Y Z M Time R G B M Time P M Time P Time T …
p1 x1 y1 z1 L1 t0 Rp1 Gp1 Bp1 C1 t1 Pp1 S1 t2 Pp1 t3 Tp1 …
p2 x2 y2 z2 L1 t0 Rp2 Gp2 Bp2 C2 t1 Pp2 S1 t2 Pp2 t3 Tp2 …
p3 x3 y3 z3 L1 t0 Rp3 Gp3 Bp3 C3 t1 Pp3 S2 t2 Pp3 t3 Tp3 …
… … … … … … … … … … … … … … … … … …
进一步地，步骤S4中，将实际变电站内承载所述声光电感知设备的巡检设备的空间位置在所述变电站数字孪生模型中进行定位，包括：
S41、通过巡检设备内置的定位模块获取巡检设备的粗定位信息；
S42、对巡检设备的局部提取粗定位特征点；
S43、对巡检设备的激光雷达采集的点云提取点云特征点；
S44、将所述粗定位特征点和所述点云特征点进行匹配，并根据匹配结果推算巡检设备的定位位置；
S45、将所述定位位置映射至所述变电站数字孪生模型的坐标系中。
具体地巡检设备的位置和姿态与变电站数字孪生模型进行定位分合为粗定位和精定位。
具体地，首先通过粗定位信息确定巡检设备的位置范围，对巡检设备提取的粗定位特征点包括巡检设备的顶点和边缘，点云特征点包括巡检设备的顶点和边缘，将粗定位特征点进行匹配，可以采用sift特征匹配方法，根据匹配的结果，采用姿态反求的方法推算巡检设备的定位位置。
巡检设备的空间位置粗定位通过定位模块实现，包括但不限于北斗定位系统、GPS、RTK等定位方式。
定位模块可提供米级的定位精度，变电站数字孪生模型具有绝对的空间坐标，通过定位模块米级的空间定位实现巡检设备在变电站数字孪生模型的粗定位。
巡检设备在变电站数字孪生模型中的精定位如图3所示：1)粗定位的局部模型提取特征点；2)巡检设备的激光雷达采集的点云数据提取特征点；3)巡检设备的激光雷达采集点云的特征点与粗定位下局部模型的特征点进行匹配，匹配精度可以达到毫米级；4)通过巡检设备的激光雷达采集点云反推巡检设备的空间坐标位置和姿态；5)将巡检设备的空间坐标位置映射至变电站数字孪生模型，实现巡检设备在变电站数字孪生模型中的精定位，在变电站数字孪生模型中构建虚拟巡检设备。
进一步地，声光电感知设备采集的感知数据与变电设备数字模型配准融合如图4所示，感知数据的坐标系是Or-XrYrZr，变电站数字孪生模型坐标系为Ow-XwYwZw。其中Or-XrYrZr通过Pr变换得到Ow-XwYwZw坐标系坐标。
变电设备数字模型具备业务属性，通过与感知数据的配准，可以明确知道感知数据所在的区域、设备、部件等信息。
进一步地，步骤S7中，在所述变电站数字孪生模型中对所述异常点位的空间位置进行冗余设备检测和模拟视角覆盖检测，根据检测结果生成协同任务控制信号，通过所述安全加密网关将所述协同任务控制信号发送至实际变电站进行相应的协同控制，包括：
S71、检测所述异常点位是否配置有冗余感知设备和冗余巡检设备，若配置有冗余感知设备和冗余巡检设备，则生成调用控制信号通过所述安全加密网关发送至所述实际变电站，实际变电站中的对应的冗余感知设备和冗余巡检设备将历史巡检数据通过所述安全加密网关发送至所述变电站数字孪生模型进行数据比对；
S72、若所述异常点位没有配置冗余感知设备和冗余巡检设备，则在所述变电站数字孪生模型中进行非同源虚拟感知设备的模拟视角覆盖，若所述非同源虚拟感知设备的模拟视角覆盖所述异常点位，则生成非同源复核控制信号通过所述安全加密网关发送至所述实际变电站，实际变电站中的对应的非同源感知设备对所述异常点位进行复核感知数据的采集，并将所述复核感知数据通过所述安全加密网关发送至所述变电站数字孪生模型；
S73、若所述异常点位没有配置冗余感知设备和冗余巡检设备，且非同源虚拟感知设备的模拟视角没有覆盖所述异常点位，则在所述变电站数字孪生模型中进行非同源虚拟巡检设备的模拟视角覆盖，根据模拟视角生成巡检路径控制信号，通过所述安全加密网关发送至所述实际变电站，实际变电站中对应的非同源巡检设备根据所述巡检路径控制信号行驶至所述异常点位并通过搭载的感知设备进行复核感知数据的采集，将所述复核感知数据通过所述安全加密网关发送至所述变电站数字孪生模型。
具体地，为了提升变电站巡检效率，将变电站点位按照重要程度划分为三级，如表3所示，其中I类点位为100％覆盖，对于重要程度高的I类点位需进行冗余覆盖；II类点位为80％覆盖，III类点位为选配覆盖；其中I类、II类和III类点位可根据变电站内实际情况通过声光电感知设备或巡检设备进行覆盖。
具体地，当声光电感知设备/巡检设备在巡视任务中检测到巡视点位的异常，通过数字孪生数据处理模块分析定位声光电感知设备/巡检设备位置和巡视点位覆盖的异常位置，将异常数据与变电站数字孪生模型配准融合并进行三维展示和告警提示，方便运维人员直观了解异常位置和异常数据。
表3变电站变压器三级点位类型示例
通过声光电虚拟感知设备在变电站数字孪生模型的映射以及巡检设备在数字孪生模型的定位，通过安全加密网关实现对其他感知参量的感知装置的主动控制，调用声光电感知设备进行数据采集，调用巡检设备前往变电设备进行数据采集；
具体地，当声光电感知设备/巡检设备在巡视任务中检测到巡视点位的异常，通过分析定位声光电感知设备/巡检设备位置和巡视点位覆盖的异常位置，1)当该异常巡视点位配置了冗余感知设备或冗余巡检设备时，可通过变电站数字孪生模型关联映射关系，直接调用冗余配置的感知设备或巡检设备的历史巡视结果进行结果比对；2)当该异常巡视点位没有配置冗余感知设备/冗余巡检设备时，可通过变电站数字孪生模型中的非同源的声光电虚拟感知设备模拟视角覆盖，如果模拟视角可覆盖异常位置，可通过模拟视角确定非同源的声光电虚拟感知设备的云台码盘的角度，并生成协同巡检任务；数字孪生数据处理模块通过安全加密网关将协同巡检任务下发至非同源的声光电感知设备；非同源的声光电感知设备接收到任务后对异常巡视点位进行非同源复核；3)当该异常巡视点位没有配置冗余感知设备/冗余巡检设备巡检点位时，且该异常巡视点位无法通过非同源的声光电虚拟感知设备模拟视角覆盖时，可通过变电站数字孪生模型中的非同源的虚拟巡检设备(机器人和无人机)模拟视角覆盖，通过模拟视角确定非同源的虚拟巡检设备的自动航迹规划和数据采集角度，并生成协同巡检任务；通过安全加密网关将协同巡检任务下发至非同源的巡检设备；非同源的巡检设备接收到任务后对异常巡视点位进行非同源复核。
进一步地，获得复核感知数据之后还包括：
变电站数字孪生模型将所述复核感知数据与感知数据进行比对，根据比对结果生成预警信息。
若复核感知数据与感知数据一致，则生成异常点位预警信息，可主动通知运维人员对异常区域进行进一步确认，避免异常进一步发展成缺陷故障。
若复核感知数据与感知数据不一致，则生成感知设备预警信息。可主动通知运维人员对实际中的感知设备/巡检设备进行检查，提高前端装置的可靠性，避免装置的误报。
进一步地，参考图5，在一些实施例中，还提供一种应用于上述方法的基于数字孪生变电站的声光电协同巡检装置，包括：
设备模型构建模块201，用于将预先构建的变电站数字孪生模型中的虚拟变电设备进行语义化和对象化处理，获得变电设备数字模型；
感知模型构建模块202，用于将实际变电站内的声光电感知设备在所述变电站数字孪生模型中进行标定，获得声光电虚拟感知模型；
关联模块203，用于将所述变电站数字孪生模型和声光电虚拟感知模型进行关联映射；
巡检设备模型构建模块204，用于将实际变电站内承载所述声光电感知设备的巡检设备的空间位置在所述变电站数字孪生模型中进行定位，构建虚拟巡检设备模型；
配准模块205，用于建立安全加密网关，通过所述安全加密网关获取实际变电站内声光电感知设备采集的感知数据及其对应的巡检设备的空间位置信息，将所述感知数据和所述空间位置信息与所述变电设备数字模型进行配准融合；
分析模块206，用于对所述感知数据进行分析，确定异常点位的空间位置；
协同控制模块207，用于在所述变电站数字孪生模型中对所述异常点位的空间位置进行冗余设备检测和模拟视角覆盖检测，根据检测结果生成协同任务控制信号，通过所述安全加密网关将所述协同任务控制信号发送至实际变电站进行相应的协同控制。
具体地，进一步地，声光电协同巡检装置还包括模型构建模块208，用于通过激光雷达对实际变电站进行扫描，获得激光点云数据，根据所述激光点云数据进行建模，获得所述变电站数字孪生模型。
进一步地，设备模型构建模块201还用于：
将所述变电站数字孪生模型的点集按照区域进行划分并赋予业务属性；
将各个区域下的虚拟变电设备及其所属部件进行点集划分并分别赋予业务属性。
进一步地，声光电感知设备包括声纹检测装置、可见光摄像头、红外摄像头以及特高频传感器；
感知模型构建模块202还用于：标定所述声光电感知设备对应于所述变电站数字孪生模型中的空间位置，设置所述声光电感知设备的测量方向以及有效测量范围。
进一步地，关联模块203还用于：
将声光电虚拟感知模型的坐标系进行PC变换获得变电站数字孪生模型坐标系。
进一步地，巡检设备模型构建模块204还用于：
通过巡检设备内置的定位模块获取巡检设备的粗定位信息；
对巡检设备的局部提取粗定位特征点；
对巡检设备的激光雷达采集的点云提取点云特征点；
将所述粗定位特征点和所述点云特征点进行匹配，并根据匹配结果推算巡检设备的定位位置；
将所述定位位置映射至所述变电站数字孪生模型的坐标系中。
进一步地，协同控制模块207还用于：
检测所述异常点位是否配置有冗余感知设备和冗余巡检设备，若配置有冗余感知设备和冗余巡检设备，则生成调用控制信号通过所述安全加密网关发送至所述实际变电站，实际变电站中的对应的冗余感知设备和冗余巡检设备将历史巡检数据通过所述安全加密网关发送至所述变电站数字孪生模型进行数据比对；
若所述异常点位没有配置冗余感知设备和冗余巡检设备，则在所述变电站数字孪生模型中进行非同源虚拟感知设备的模拟视角覆盖，若所述非同源虚拟感知设备的模拟视角覆盖所述异常点位，则生成非同源复核控制信号通过所述安全加密网关发送至所述实际变电站，实际变电站中的对应的非同源感知设备对所述异常点位进行复核感知数据的采集，并将所述复核感知数据通过所述安全加密网关发送至所述变电站数字孪生模型；
若所述异常点位没有配置冗余感知设备和冗余巡检设备，且非同源虚拟感知设备的模拟视角没有覆盖所述异常点位，则在所述变电站数字孪生模型中进行非同源虚拟巡检设备的模拟视角覆盖，根据模拟视角生成巡检路径控制信号，通过所述安全加密网关发送至所述实际变电站，实际变电站中对应的非同源巡检设备根据所述巡检路径控制信号行驶至所述异常点位并通过搭载的感知设备进行复核感知数据的采集，将所述复核感知数据通过所述安全加密网关发送至所述变电站数字孪生模型。
进一步地，协同控制模块207还用于：
将所述复核感知数据与感知数据进行比对，根据比对结果生成预警信息。
进一步地，若复核感知数据与感知数据一致，则生成异常点位预警信息，若复核感知数据与感知数据不一致，则生成感知设备预警信息。
上述实施例提供的基于数字孪生变电站的声光电协同巡检方法及装置，至少包括如下有益效果：
(1)解决了不同感知和巡检手段后台相互独立，数据无法融合比对的问题；
(2)使得不同感知和巡检手段功能上实现协同调度将有效利用提升变电设备声光电非同源感知协同能力。
尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种基于数字孪生变电站的声光电协同巡检方法，其特征在于，包括：
将预先构建的变电站数字孪生模型中的虚拟变电设备进行语义化和对象化处理，获得变电设备数字模型；
将实际变电站内的声光电感知设备在所述变电站数字孪生模型中进行标定，获得声光电虚拟感知模型；
将所述变电站数字孪生模型和声光电虚拟感知模型进行关联映射；
将实际变电站内承载所述声光电感知设备的巡检设备的空间位置在所述变电站数字孪生模型中进行定位，构建虚拟巡检设备模型；
建立安全加密网关，通过所述安全加密网关获取实际变电站内声光电感知设备采集的感知数据及其对应的巡检设备的空间位置信息，将所述感知数据和所述空间位置信息与所述变电设备数字模型进行配准融合；
对所述感知数据进行分析，确定异常点位的空间位置；
在所述变电站数字孪生模型中对所述异常点位的空间位置进行冗余设备检测和模拟视角覆盖检测，根据检测结果生成协同任务控制信号，通过所述安全加密网关将所述协同任务控制信号发送至实际变电站进行相应的协同控制。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，预先构建的变电站数字孪生模型，包括：
通过激光雷达对实际变电站进行扫描，获得激光点云数据，根据所述激光点云数据进行建模，获得所述变电站数字孪生模型。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将预先构建的变电站数字孪生模型中的虚拟变电设备进行语义化和对象化处理，获得变电设备数字模型，包括：
将预先构建的变电站数字孪生模型的点集按照区域进行划分并赋予业务属性；
将各个区域下的虚拟变电设备及其所属部件进行点集划分并分别赋予业务属性。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述声光电感知设备包括声纹检测装置、可见光摄像头、红外摄像头以及特高频传感器；
将实际变电站内的声光电感知设备在所述变电站数字孪生模型中进行标定，包括：标定所述声光电感知设备对应于所述变电站数字孪生模型中的空间位置，设置所述声光电感知设备的测量方向以及有效测量范围。
5.根据权利要求1或4所述的方法，其特征在于，将所述变电站数字孪生模型和声光电虚拟感知模型进行关联映射，包括：
将声光电虚拟感知模型的坐标系进行PC变换获得变电站数字孪生模型坐标系。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将实际变电站内承载所述声光电感知设备的巡检设备的空间位置在所述变电站数字孪生模型中进行定位，包括：
通过巡检设备内置的定位模块获取巡检设备的粗定位信息；
对巡检设备的局部提取粗定位特征点；
对巡检设备的激光雷达采集的点云提取点云特征点；
将所述粗定位特征点和所述点云特征点进行匹配，并根据匹配结果推算巡检设备的定位位置；
将所述定位位置映射至所述变电站数字孪生模型的坐标系中。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述变电站数字孪生模型中对所述异常点位的空间位置进行冗余设备检测和模拟视角覆盖检测，根据检测结果生成协同任务控制信号，通过所述安全加密网关将所述协同任务控制信号发送至实际变电站进行相应的协同控制，包括：
检测所述异常点位是否配置有冗余感知设备和冗余巡检设备，若配置有冗余感知设备和冗余巡检设备，则生成调用控制信号通过所述安全加密网关发送至所述实际变电站，实际变电站中的对应的冗余感知设备和冗余巡检设备将历史巡检数据通过所述安全加密网关发送至所述变电站数字孪生模型进行数据比对；
若所述异常点位没有配置冗余感知设备和冗余巡检设备，则在所述变电站数字孪生模型中进行非同源虚拟感知设备的模拟视角覆盖，若所述非同源虚拟感知设备的模拟视角覆盖所述异常点位，则生成非同源复核控制信号通过所述安全加密网关发送至所述实际变电站，实际变电站中的对应的非同源感知设备对所述异常点位进行复核感知数据的采集，并将所述复核感知数据通过所述安全加密网关发送至所述变电站数字孪生模型；
若所述异常点位没有配置冗余感知设备和冗余巡检设备，且非同源虚拟感知设备的模拟视角没有覆盖所述异常点位，则在所述变电站数字孪生模型中进行非同源虚拟巡检设备的模拟视角覆盖，根据模拟视角生成巡检路径控制信号，通过所述安全加密网关发送至所述实际变电站，实际变电站中对应的非同源巡检设备根据所述巡检路径控制信号行驶至所述异常点位并通过搭载的感知设备进行复核感知数据的采集，将所述复核感知数据通过所述安全加密网关发送至所述变电站数字孪生模型。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，获得复核感知数据之后还包括：
变电站数字孪生模型将所述复核感知数据与所述感知数据进行比对，根据比对结果生成预警信息。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，若复核感知数据与所述感知数据一致，则生成异常点位预警信息，若复核感知数据与所述感知数据不一致，则生成感知设备预警信息。
10.一种应用于如权利要求1-9任一所述方法的基于数字孪生变电站的声光电协同巡检装置，其特征在于，包括：
设备模型构建模块，用于将预先构建的变电站数字孪生模型中的虚拟变电设备进行语义化和对象化处理，获得变电设备数字模型；
感知模型构建模块，用于将实际变电站内的声光电感知设备在所述变电站数字孪生模型中进行标定，获得声光电虚拟感知模型；
关联模块，用于将所述变电站数字孪生模型和声光电虚拟感知模型进行关联映射；
巡检设备模型构建模块，用于将实际变电站内承载所述声光电感知设备的巡检设备的空间位置在所述变电站数字孪生模型中进行定位，构建虚拟巡检设备模型；
配准模块，用于建立安全加密网关，通过所述安全加密网关获取实际变电站内声光电感知设备采集的感知数据及其对应的巡检设备的空间位置信息，将所述感知数据和所述空间位置信息与所述变电设备数字模型进行配准融合；
分析模块，用于对所述感知数据进行分析，确定异常点位的空间位置；
协同控制模块，用于在所述变电站数字孪生模型中对所述异常点位的空间位置进行冗余设备检测和模拟视角覆盖检测，根据检测结果生成协同任务控制信号，通过所述安全加密网关将所述协同任务控制信号发送至实际变电站进行相应的协同控制。
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