CN117239917B - 变电站数据采集与处理装置及方法 - Google Patents
变电站数据采集与处理装置及方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117239917B CN117239917B CN202311083142.4A CN202311083142A CN117239917B CN 117239917 B CN117239917 B CN 117239917B CN 202311083142 A CN202311083142 A CN 202311083142A CN 117239917 B CN117239917 B CN 117239917B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- gray value
- explosion
- imaging area
- transformer
- proof pipe
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000012545 processing Methods 0.000 title claims abstract description 106
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 23
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 claims abstract description 141
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 claims abstract description 57
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims abstract description 55
- 239000007788 liquid Substances 0.000 claims abstract description 39
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 34
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims abstract description 26
- 238000013507 mapping Methods 0.000 claims description 49
- 230000002457 bidirectional effect Effects 0.000 claims description 17
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims description 15
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims description 11
- 230000002708 enhancing effect Effects 0.000 claims description 8
- 238000005474 detonation Methods 0.000 claims description 6
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 claims description 5
- 230000008030 elimination Effects 0.000 claims description 4
- 238000003379 elimination reaction Methods 0.000 claims description 4
- 150000003839 salts Chemical class 0.000 claims description 3
- 230000010355 oscillation Effects 0.000 claims description 2
- 239000010453 quartz Substances 0.000 claims description 2
- VYPSYNLAJGMNEJ-UHFFFAOYSA-N silicon dioxide Inorganic materials O=[Si]=O VYPSYNLAJGMNEJ-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 2
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 abstract description 7
- 238000003672 processing method Methods 0.000 abstract description 5
- 230000004044 response Effects 0.000 abstract description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 10
- 238000004880 explosion Methods 0.000 description 4
- 230000008569 process Effects 0.000 description 4
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 4
- 238000004804 winding Methods 0.000 description 4
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 3
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 3
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 2
- 230000010485 coping Effects 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 2
- 235000002566 Capsicum Nutrition 0.000 description 1
- XEEYBQQBJWHFJM-UHFFFAOYSA-N Iron Chemical group [Fe] XEEYBQQBJWHFJM-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 239000006002 Pepper Substances 0.000 description 1
- 235000016761 Piper aduncum Nutrition 0.000 description 1
- 235000017804 Piper guineense Nutrition 0.000 description 1
- 244000203593 Piper nigrum Species 0.000 description 1
- 235000008184 Piper nigrum Nutrition 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 230000005674 electromagnetic induction Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 238000002955 isolation Methods 0.000 description 1
- 230000000750 progressive effect Effects 0.000 description 1
- 230000006641 stabilisation Effects 0.000 description 1
- 238000011105 stabilization Methods 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
- 230000001960 triggered effect Effects 0.000 description 1
Landscapes
- Image Processing (AREA)
Abstract
本发明涉及一种变电站数据采集与处理装置,所述装置包括:智能采集器件,用于在液体成像区域占据的像素点数量超限时,基于出厂状态下变压器油对应的灰度数值范围的中间灰度值、水分对应的灰度数值范围的中间灰度值以及液体成像区域的参考灰度值鉴定防爆管溢出油体的含水百分比;应对处理器件,用于在防爆管溢出油体的含水百分比超限时,向所述变压器发出停机检查指令。本发明还涉及一种变电站数据采集与处理方法。通过本发明,能够采用针对性的视觉检测机制在检测到变压器的防爆管最新存在有效面积的变压器油溢出现象后,利用定制的数值转换算法实现对溢出的变压器油的水分鉴别,从而完成对变压器的多重故障的可靠判断和有效应对。
Description
技术领域
本发明涉及变电站监控领域,尤其涉及一种变电站数据采集与处理装置及方法。
背景技术
变电站是指电力系统中对电压和电流进行变换,接受电能及分配电能的场所。在发电厂内的变电站是升压变电站,其作用是将发电机发出的电能升压后馈送到高压电网中,在电力接收端的变电站是降压变电站,其作用是将输电线路输送的高压电能降压后输送到各个用电终端。由此可见,变压器是变电站中的最重要的电力措施,变压器是利用电磁感应的原理来改变交流电压的装置,主要构件是初级线圈、次级线圈和铁芯,其主要功能有:电压变换、电流变换、阻抗变换、隔离、稳压等。
在变电站的变压器的实际使用过程中,变压器的防爆管如果溢出变压器油时,表明变压器的加工工艺不良,或者变压器的相关零配件出现松动或者损坏,同时新溢出的变压器油能反应变压器内部油体的含水程度,变压器油在使用过程中难免会混入空气中的水分。水分对绝缘油的性能和用油设备的寿命有很大的危害,通过对变压器内部油体的含水程度的鉴别,可以为变压器的工作性能以及是否触发换油时机提供关键的参考信息。
示例地,中国发明专利公开文本CN102095509A提出的一种变压器油中微水含量的预报系统,属于变压器监测技术领域,所述变压器油中微水含量的预报系统包括至少一个温度传感器、至少一个湿度传感器、至少一个信号转化单元、至少一台下位机、至少一台上位机。本预报系统采用模块化、集成化的设计方式,预报精度高,操作简便,适用于变压器油中微水含量的在线监测。
示例地,中国实用新型专利公开文本CN207765243U公开了一种城市配电网变压器用安全防护及检测装置,所述装置包括器体,所述器体的顶部固定连接有防爆管,所述器体顶部的左端固定连接有底板,所述底板的顶部固定连接有支撑杆,所述支撑杆的顶部固定连接有储油柜,所述器体的正面固定连接有信号式温度计,所述器体右侧的底端固定连接有放油阀门。该城市配电网变压器用安全防护及检测装置,通过信号式温度计、储油柜和放油阀门的设置,信号式温度计可观察器体内部的温度,然后通过储油柜前面的油表,通过油表观察储油柜内部的油量,最后通过放油阀门对器体内部的油箱进行放油处理,从而达到观察器体性能的效果,进而达到检测变压器的效果。
显然,上述现有技术均没有完成对防爆管是否溢出变压器油进行的现场的实时判断,更没有对溢出的变压器油进行及时的含水程度的测量,导致变电站管理方因为缺乏必要的采集数据而无法对变压器的工作性能以及故障类型进行准确、可靠的判断,自然无法进行后续的针对性的应对和处理,使得整个变电站处于严重的不可控状态。
发明内容
为了解决相关领域中的技术问题,本发明提供了一种变电站数据采集与处理装置及方法,能够采用针对性的视觉检测机制,在检测到变压器的防爆管最新存在有效面积的变压器油溢出现象后,引用定制的数值转换算法实现对溢出的变压器油的水分鉴别,从而完成对变压器的多重故障的有效判断,为后续的应对措施提供可靠的参考数据。
根据本发明的第一方面,提供了一种变电站数据采集与处理装置,所述装置包括:
命令触发机构,与位于变电站内的变压器连接,用于在检测到所述变压器当前处于运行状态时,发出第一检测命令;
定向录影机构,与所述命令触发机构连接,设置在所述变压器的防爆管的对面,用于在接收到所述第一检测命令时,执行面对所述防爆管的即时录影处理,以获得当前时间戳对应的即时录影画面;
优化映射机构,与所述定向录影机构连接,包括滤波优化设备、锐化优化设备以及增强优化设备,用于在接收到所述即时录影画面时,对所述即时录影画面依次执行双层去噪处理、双向锐化处理以及连续增强处理,以获得对应的优化映射画面;
逐级识别器件,与所述优化映射机构连接,用于基于防爆管的标准外形轮廓识别接收到的优化映射画面中的景深最浅的防爆管的成像区域并作为目标成像区域,同时基于目标成像区域中的各个边沿像素点的位置从所述目标成像区域中分割对应的液体成像区域;
智能采集器件,与所述逐级识别器件连接,用于获取出厂状态下变压器油对应的灰度数值范围的中间灰度值以作为第一参考灰度值,获取水分对应的灰度数值范围的中间灰度值以作为第二参考灰度值,获取构成所述液体成像区域的各个像素点分别对应的各个灰度值中出现频率最高的灰度值以作为待鉴定灰度值,基于所述第一参考灰度值、所述第二参考灰度值以及所述待鉴定灰度值鉴定防爆管溢出油体的含水百分比;
其中,基于所述第一参考灰度值、所述第二参考灰度值以及所述待鉴定灰度值鉴定防爆管溢出油体的含水百分比包括:采用三输入一输出的数值转换公式执行所述鉴定处理,所述待鉴定灰度值越接近于所述第二参考灰度值,鉴定的防爆管溢出油体的含水百分比越高,以及所述待鉴定灰度值越接近于所述第一参考灰度值,鉴定的防爆管溢出油体的含水百分比越低。
根据本发明的第二方面,提供了一种变电站数据采集与处理方法,所述方法包括:
在检测到位于变电站内的变压器当前处于运行状态时,发出第一检测命令;
在接收到所述第一检测命令时,执行面对所述变压器的防爆管的即时录影处理,以获得当前时间戳对应的即时录影画面;
在接收到所述即时录影画面时,对所述即时录影画面依次执行双层去噪处理、双向锐化处理以及连续增强处理,以获得对应的优化映射画面;
基于防爆管的标准外形轮廓识别接收到的优化映射画面中的景深最浅的防爆管的成像区域并作为目标成像区域,同时基于目标成像区域中的各个边沿像素点的位置从所述目标成像区域中分割对应的液体成像区域;
获取出厂状态下变压器油对应的灰度数值范围的中间灰度值以作为第一参考灰度值,获取水分对应的灰度数值范围的中间灰度值以作为第二参考灰度值,获取构成所述液体成像区域的各个像素点分别对应的各个灰度值中出现频率最高的灰度值以作为待鉴定灰度值,基于所述第一参考灰度值、所述第二参考灰度值以及所述待鉴定灰度值鉴定防爆管溢出油体的含水百分比;
在接收到的防爆管溢出油体的含水百分比大于等于设定百分比限量时,向所述变压器发出停机检查指令;
其中,基于所述第一参考灰度值、所述第二参考灰度值以及所述待鉴定灰度值鉴定防爆管溢出油体的含水百分比包括:采用三输入一输出的数值转换公式执行所述鉴定处理,所述待鉴定灰度值越接近于所述第二参考灰度值,鉴定的防爆管溢出油体的含水百分比越高,以及所述待鉴定灰度值越接近于所述第一参考灰度值,鉴定的防爆管溢出油体的含水百分比越低。
相比较于现有技术,本发明至少具备以下几处重要的发明构思:
首先,对位于变电站内的变压器的防爆管所在环境的采集画面执行包括双层去噪处理、双向锐化处理以及连续增强处理的定制画质优化处理,以提升现场采集的画面内容,为后续视觉数据的分析和鉴定提供可靠的数据基础;
其次,基于防爆管的标准外形轮廓识别接收到的优化处理画面中的景深最浅的防爆管的成像区域并作为目标成像区域,同时基于目标成像区域中的各个边沿像素点的位置从所述目标成像区域中分割对应的液体成像区域,以完成变电站工作场所的当前变压器的防爆管的视觉数据的捕获以及防爆管的管体表面的液体区域的视觉数据的捕获;
再次,基于出厂状态下变压器油对应的灰度数值范围的中间灰度值、水分对应的灰度数值范围的中间灰度值以及防爆管表面的液体区域中出现频率最高的灰度值采用三输入一输出的数值转换公式执行防爆管溢出油体的含水百分比的智能化鉴别,从而为后续的含水过量的故障场景提供应对处理的基础数据;
最后,在三输入一输出的数值转换公式中,防爆管表面的液体区域中出现频率最高的灰度值越接近于水分对应的灰度数值范围的中间灰度值,鉴定的防爆管溢出油体的含水百分比越高,以及防爆管表面的液体区域中出现频率最高的灰度值越接近于出厂状态下变压器油对应的灰度数值范围的中间灰度值,鉴定的防爆管溢出油体的含水百分比越低。
附图说明
以下将结合附图对本发明的实施例进行描述,其中:
图1为根据本发明的变电站数据采集与处理装置及方法的技术流程图。
图2为根据本发明的实施例1示出的变电站数据采集与处理装置的结构示意图。
图3为根据本发明的实施例2示出的变电站数据采集与处理装置的结构示意图。
图4为根据本发明的实施例3示出的变电站数据采集与处理装置的结构示意图。
图5为根据本发明的实施例4示出的变电站数据采集与处理装置的结构示意图。
图6为根据本发明的实施例5示出的变电站数据采集与处理装置的结构示意图。
图7为根据本发明的实施例6示出的变电站数据采集与处理方法的步骤流程图。
具体实施方式
如图1所示,给出了根据本发明示出的变电站数据采集与处理装置及方法的技术流程图。
如图1所示,本发明的具体的技术流程如下:
流程1:在基于针对性的多级画质优化机制的视觉处理的基础上,基于出厂状态下的变压器防爆管的标准外形轮廓检测优化后画面中的变压器防爆管的成像区域;
如图1所示,针对性的多级画质优化机制可以采用单独的计算机处理器件来实现,在单独的计算机处理器件实现时,针对性的多级画质优化机制为定制优化算法;
流程2:对获取的变压器防爆管的成像区域进行更深一步的检测以获取其中的液体成像区域,并在当前时刻对应的液体成像区域占据面积超限时,判断防爆管在当前时刻出现变压器油溢出故障;
流程3:基于出厂状态下变压器油的参考灰度值、水分的参考灰度值以及液体成像区域的参考灰度值采用针对性的数值转换算法确定当前时刻的液体成像区域对应的变压器油体的含水程度;
如图1所示,数值转换算法可以采用另外一个单独的计算机处理器件来实现;
流程4:在确定当前时刻的液体成像区域对应的变压器油体的含水程度过量时,判断变压器内部油体含水程度过量,并采取变压器停机检测的应急措施实现对变压器内部油体含水程度过量故障的针对性应对。
本发明的关键点在于:基于针对性的多级画质优化机制的视觉处理、变压器防爆管的成像区域以及液体成像区域的逐层解析、基于出厂状态下变压器油的参考灰度值、水分的参考灰度值以及液体成像区域的参考灰度值执行定制水分含量鉴定的数值转换算法,以及变压器油溢出故障和变压器油含水过量故障的同步检验。
下面,将对本发明的变电站数据采集与处理装置及方法以实施例的方式进行具体说明。
实施例1
图2为根据本发明的实施例1示出的变电站数据采集与处理装置的结构示意图。
如图2所示,所述变电站数据采集与处理装置包括以下部件:
命令触发机构,与位于变电站内的变压器连接,用于在检测到所述变压器当前处于运行状态时,发出第一检测命令;
定向录影机构,与所述命令触发机构连接,设置在所述变压器的防爆管的对面,用于在接收到所述第一检测命令时,执行面对所述防爆管的即时录影处理,以获得当前时间戳对应的即时录影画面;
示例地,所述定向录影机构内置光电传感器,用于完成面对所述防爆管的即时录影处理;
优化映射机构,与所述定向录影机构连接,包括滤波优化设备、锐化优化设备以及增强优化设备,用于在接收到所述即时录影画面时,对所述即时录影画面依次执行双层去噪处理、双向锐化处理以及连续增强处理,以获得对应的优化映射画面;
示例地,滤波优化设备、锐化优化设备以及增强优化设备可以采用不同的SOC芯片来分别实现,或者滤波优化设备、锐化优化设备以及增强优化设备可以采用不同的ASIC芯片来实现;
逐级识别器件,与所述优化映射机构连接,用于基于防爆管的标准外形轮廓识别接收到的优化映射画面中的景深最浅的防爆管的成像区域并作为目标成像区域,同时基于目标成像区域中的各个边沿像素点的位置从所述目标成像区域中分割对应的液体成像区域;
智能采集器件,与所述逐级识别器件连接,用于在分割到的液体成像区域占据的像素点数量大于等于设定数量阈值时,获取出厂状态下变压器油对应的灰度数值范围的中间灰度值以作为第一参考灰度值,获取水分对应的灰度数值范围的中间灰度值以作为第二参考灰度值,获取构成所述液体成像区域的各个像素点分别对应的各个灰度值中出现频率最高的灰度值以作为待鉴定灰度值,基于所述第一参考灰度值、所述第二参考灰度值以及所述待鉴定灰度值鉴定防爆管溢出油体的含水百分比;
其中,基于所述第一参考灰度值、所述第二参考灰度值以及所述待鉴定灰度值鉴定防爆管溢出油体的含水百分比包括:采用三输入一输出的数值转换公式执行所述鉴定处理,所述待鉴定灰度值越接近于所述第二参考灰度值,鉴定的防爆管溢出油体的含水百分比越高,以及所述待鉴定灰度值越接近于所述第一参考灰度值,鉴定的防爆管溢出油体的含水百分比越低;
示例地,采用三输入一输出的数值转换公式执行所述鉴定处理,所述待鉴定灰度值越接近于所述第二参考灰度值,鉴定的防爆管溢出油体的含水百分比越高,以及所述待鉴定灰度值越接近于所述第一参考灰度值,鉴定的防爆管溢出油体的含水百分比越低包括:可以采用数值仿真模式来实现所述三输入一输出的数值转换公式的仿真和测试;
其中,基于防爆管的标准外形轮廓识别接收到的优化映射画面中的景深最浅的防爆管的成像区域并作为目标成像区域,同时基于目标成像区域中的各个边沿像素点的位置从所述目标成像区域中分割对应的液体成像区域包括:所述防爆管的标准外形轮廓为出厂状态下防爆管的标准成像图案;
例如,所述防爆管的标准外形轮廓为出厂状态下防爆管的标准成像图案包括:所述出厂状态下防爆管的标准成像图案不止一张;
其中,基于防爆管的标准外形轮廓识别接收到的优化映射画面中的景深最浅的防爆管的成像区域并作为目标成像区域,同时基于目标成像区域中的各个边沿像素点的位置从所述目标成像区域中分割对应的液体成像区域包括:基于所述目标成像区域中某一个像素点的像素值梯度判断所述像素点是否属于边沿像素点。
实施例2
图3为根据本发明的实施例2示出的变电站数据采集与处理装置的结构示意图。
如图3所示,与图2中的实施例不同,所述变电站数据采集与处理装置还包括以下组件:
应对处理器件,与所述智能采集器件连接,用于在接收到的防爆管溢出油体的含水百分比大于等于设定百分比限量时,向所述变压器发出停机检查指令;
示例地,所述应对处理器件可以内置静态存储单元,用于预先存储所述设定百分比限量。
实施例3
图4为根据本发明的实施例3示出的变电站数据采集与处理装置的结构示意图。
如图4所示,与图2中的实施例不同,所述变电站数据采集与处理装置还包括以下组件:
信息存储芯片,分别与所述智能采集器件以及所述逐级识别器件连接,用于存储防爆管的标准外形轮廓;
示例地,所述信息存储芯片为MMC存储器、FLASH存储器以及TF存储器中的一种;
其中,所述信息存储芯片还用于存储所述三输入一输出的数值转换公式;
其中,在所述三输入一输出的数值转换公式中,所述第一参考灰度值、所述第二参考灰度值以及所述待鉴定灰度值作为所述数值转换公式的三项输入数据,所述防爆管溢出油体的含水百分比作为所述数值转换公式的单项输出数据。
实施例4
图5为根据本发明的实施例4示出的变电站数据采集与处理装置的结构示意图。
如图5所示,与图2中的实施例不同,所述变电站数据采集与处理装置还包括以下组件:
石英振荡器件,分别与所述定向录影机构、所述优化映射机构、所述逐级识别器件以及所述智能采集器件连接,用于分别为所述定向录影机构、所述优化映射机构、所述逐级识别器件以及所述智能采集器件提供各自所需的参考时钟信号;
例如,可以采用不同波形的矩形波分别为所述定向录影机构、所述优化映射机构、所述逐级识别器件以及所述智能采集器件提供各自所需的参考时钟信号。
实施例5
图6为根据本发明的实施例5示出的变电站数据采集与处理装置的结构示意图。
如图6所示,与图2中的实施例不同,所述变电站数据采集与处理装置还包括以下组件:
同步驱动器件,分别与所述定向录影机构、所述优化映射机构、所述逐级识别器件以及所述智能采集器件连接,用于分别执行所述定向录影机构、所述优化映射机构、所述逐级识别器件以及所述智能采集器件的两两同步驱动控制;
示例地,可以采用CPLD芯片或者FPGA芯片来实现所述同步驱动器件。
接着,继续对本发明的各个实施例进行详细的描述。
在根据本发明的任意一个实施例的变电站数据采集与处理装置中:
基于所述目标成像区域中某一个像素点的像素值梯度判断所述像素点是否属于边沿像素点包括:当所述目标成像区域中某一个像素点的像素值梯度超过或者等于设定梯度阈值时,判断所述像素点属于边沿像素点;
其中,基于所述目标成像区域中某一个像素点的像素值梯度判断所述像素点是否属于边沿像素点还包括:当所述目标成像区域中某一个像素点的像素值梯度小于所述设定梯度阈值时,判断所述像素点属于非边沿像素点;
示例地,针对所述目标成像区域中任一个像素点,基于其周围各个像素点分别对应的各个像素值的均值与其像素值的差异程度判断其像素值梯度;
例如,针对所述目标成像区域中任一个像素点,基于其周围各个像素点分别对应的各个像素值的均值与其像素值的差异程度判断其像素值梯度包括:其周围各个像素点分别对应的各个像素值的均值与其像素值的差异程度越大,判断的其像素值梯度越大;
其中,基于防爆管的标准外形轮廓识别接收到的优化映射画面中的景深最浅的防爆管的成像区域并作为目标成像区域,同时基于目标成像区域中的各个边沿像素点的位置从所述目标成像区域中分割对应的液体成像区域包括:将接收到的优化映射画面中具有的边沿形状与出厂状态下防爆管的标准成像图案的轮廓形状匹配的图像分块判断为单个防爆管的成像区域,以获得多个防爆管分别对应的多个成像区域。
在根据本发明的任意一个实施例的变电站数据采集与处理装置中:
在接收到所述即时录影画面时,对所述即时录影画面依次执行双层去噪处理、双向锐化处理以及连续增强处理,以获得对应的优化映射画面包括:所述滤波优化设备与所述定向录影机构连接,用于在接收到所述即时录影画面时,对所述即时录影画面顺序执行随机噪声消除操作以及椒盐噪声消除操作,以获得对应的双层去噪画面;
例如,可以采用中值滤波算法来完成所述椒盐噪声消除操作,所述中值滤波算法的像素点窗口的尺寸为定制尺寸;
其中,在接收到所述即时录影画面时,对所述即时录影画面依次执行双层去噪处理、双向锐化处理以及连续增强处理,以获得对应的优化映射画面包括:所述锐化优化设备与所述滤波优化设备连接,用于对接收到的双层去噪画面顺序执行水平方向锐化以及垂直方向锐化处理,以获得对应的双向锐化画面;
其中,在接收到所述即时录影画面时,对所述即时录影画面依次执行双层去噪处理、双向锐化处理以及连续增强处理,以获得对应的优化映射画面包括:所述增强优化设备与所述锐化优化设备连接,用于对接收到的双向锐化画面顺序执行图像内容空域增强处理以及图像内容频域增强处理,以获得对应的优化映射画面。
以及在根据本发明的任意一个实施例的变电站数据采集与处理装置中:
所述命令触发机构还用于在检测到所述变压器当前处于停用状态时,发出第二检测命令;
所述定向录影机构还用于在接收到所述第二检测命令时,暂缓执行面对所述防爆管的即时录影处理;
其中,在检测到所述变压器当前处于运行状态时,发出第一检测命令,还用于在检测到所述变压器当前处于停用状态时,发出第二检测命令包括:所述命令触发机构与所述变压器的次级线圈连接,用于在检测到所述次级线圈内的电流值非零时,发出第一检测命令;
其中,在检测到所述变压器当前处于运行状态时,发出第一检测命令,还用于在检测到所述变压器当前处于停用状态时,发出第二检测命令包括:所述命令触发机构与所述变压器的次级线圈连接,用于在检测到所述次级线圈内的电流值为零时,发出第二检测命令;
可替换地,所述命令触发机构还可以与所述变压器的次级线圈以及初级线圈分别连接,用于所述变压器的次级线圈以及初级线圈分别对应的电流值都非零时,方发出第一检测命令,否则,发出第二检测命令。
实施例6
图7为根据本发明的实施例6示出的变电站数据采集与处理方法的步骤流程图。
如图7所示,所述变电站数据采集与处理方法包括以下步骤:
S701:在检测到位于变电站内的变压器当前处于运行状态时,发出第一检测命令;
S702:在接收到所述第一检测命令时,执行面对所述变压器的防爆管的即时录影处理,以获得当前时间戳对应的即时录影画面;
示例地,可以采用光电传感器用于完成面对所述防爆管的即时录影处理;
S703:在接收到所述即时录影画面时,对所述即时录影画面依次执行双层去噪处理、双向锐化处理以及连续增强处理,以获得对应的优化映射画面;
S704:基于防爆管的标准外形轮廓识别接收到的优化映射画面中的景深最浅的防爆管的成像区域并作为目标成像区域,同时基于目标成像区域中的各个边沿像素点的位置从所述目标成像区域中分割对应的液体成像区域;
S705:在分割到的液体成像区域占据的像素点数量大于等于设定数量阈值时,获取出厂状态下变压器油对应的灰度数值范围的中间灰度值以作为第一参考灰度值,获取水分对应的灰度数值范围的中间灰度值以作为第二参考灰度值,获取构成所述液体成像区域的各个像素点分别对应的各个灰度值中出现频率最高的灰度值以作为待鉴定灰度值,基于所述第一参考灰度值、所述第二参考灰度值以及所述待鉴定灰度值鉴定防爆管溢出油体的含水百分比;
S706:在接收到的防爆管溢出油体的含水百分比大于等于设定百分比限量时,向所述变压器发出停机检查指令;
其中,基于所述第一参考灰度值、所述第二参考灰度值以及所述待鉴定灰度值鉴定防爆管溢出油体的含水百分比包括:采用三输入一输出的数值转换公式执行所述鉴定处理,所述待鉴定灰度值越接近于所述第二参考灰度值,鉴定的防爆管溢出油体的含水百分比越高,以及所述待鉴定灰度值越接近于所述第一参考灰度值,鉴定的防爆管溢出油体的含水百分比越低;
示例地,采用三输入一输出的数值转换公式执行所述鉴定处理,所述待鉴定灰度值越接近于所述第二参考灰度值,鉴定的防爆管溢出油体的含水百分比越高,以及所述待鉴定灰度值越接近于所述第一参考灰度值,鉴定的防爆管溢出油体的含水百分比越低包括:可以采用数值仿真模式来实现所述三输入一输出的数值转换公式的仿真和测试;
其中,基于防爆管的标准外形轮廓识别接收到的优化映射画面中的景深最浅的防爆管的成像区域并作为目标成像区域,同时基于目标成像区域中的各个边沿像素点的位置从所述目标成像区域中分割对应的液体成像区域包括:所述防爆管的标准外形轮廓为出厂状态下防爆管的标准成像图案;
例如,所述防爆管的标准外形轮廓为出厂状态下防爆管的标准成像图案包括:所述出厂状态下防爆管的标准成像图案不止一张;
其中,基于防爆管的标准外形轮廓识别接收到的优化映射画面中的景深最浅的防爆管的成像区域并作为目标成像区域,同时基于目标成像区域中的各个边沿像素点的位置从所述目标成像区域中分割对应的液体成像区域包括:基于所述目标成像区域中某一个像素点的像素值梯度判断所述像素点是否属于边沿像素点。
另外,本发明还可以引用以下具体技术内容以突出本发明的突出性的实质性特点以及显著性的技术进步:
基于防爆管的标准外形轮廓识别接收到的优化映射画面中的景深最浅的防爆管的成像区域并作为目标成像区域,同时基于目标成像区域中的各个边沿像素点的位置从所述目标成像区域中分割对应的液体成像区域包括:基于某一个防爆管对应的成像区域的整体景深值确定所述某一个防爆管的景深深浅程度;
其中,基于某一个防爆管对应的成像区域的整体景深值确定所述某一个防爆管的景深深浅程度包括:某一个防爆管对应的成像区域的整体景深值越小,确定的所述某一个防爆管的景深深浅程度越浅。
上面结合附图对本发明的实施例进行了描述,但是本发明并不局限于上述的具体实施方式,上述的具体实施方式仅仅是示意性的,而不是限制性的,本领域的普通技术人员在本发明的启示下,在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下,还可做出很多形式,均属于本发明的保护之内。
Claims (10)
1.一种变电站数据采集与处理装置,其特征在于,所述装置包括:
命令触发机构,与位于变电站内的变压器连接,用于在检测到所述变压器当前处于运行状态时,发出第一检测命令;
定向录影机构,与所述命令触发机构连接,设置在所述变压器的防爆管的对面,用于在接收到所述第一检测命令时,执行面对所述防爆管的即时录影处理,以获得当前时间戳对应的即时录影画面;
优化映射机构,与所述定向录影机构连接,包括滤波优化设备、锐化优化设备以及增强优化设备,用于在接收到所述即时录影画面时,对所述即时录影画面依次执行双层去噪处理、双向锐化处理以及连续增强处理,以获得对应的优化映射画面;
逐级识别器件,与所述优化映射机构连接,用于基于防爆管的标准外形轮廓识别接收到的优化映射画面中的景深最浅的防爆管的成像区域并作为目标成像区域,同时基于目标成像区域中的各个边沿像素点的位置从所述目标成像区域中分割对应的液体成像区域;
智能采集器件,与所述逐级识别器件连接,用于在分割到的液体成像区域占据的像素点数量大于等于设定数量阈值时,获取出厂状态下变压器油对应的灰度数值范围的中间灰度值以作为第一参考灰度值,获取水分对应的灰度数值范围的中间灰度值以作为第二参考灰度值,获取构成所述液体成像区域的各个像素点分别对应的各个灰度值中出现频率最高的灰度值以作为待鉴定灰度值,基于所述第一参考灰度值、所述第二参考灰度值以及所述待鉴定灰度值鉴定防爆管溢出油体的含水百分比;
其中,基于所述第一参考灰度值、所述第二参考灰度值以及所述待鉴定灰度值鉴定防爆管溢出油体的含水百分比包括:采用三输入一输出的数值转换公式执行所述鉴定处理,所述待鉴定灰度值越接近于所述第二参考灰度值,鉴定的防爆管溢出油体的含水百分比越高,以及所述待鉴定灰度值越接近于所述第一参考灰度值,鉴定的防爆管溢出油体的含水百分比越低。
2.如权利要求1所述的变电站数据采集与处理装置,其特征在于:
基于防爆管的标准外形轮廓识别接收到的优化映射画面中的景深最浅的防爆管的成像区域并作为目标成像区域,同时基于目标成像区域中的各个边沿像素点的位置从所述目标成像区域中分割对应的液体成像区域包括:所述防爆管的标准外形轮廓为出厂状态下防爆管的标准成像图案;
其中,基于防爆管的标准外形轮廓识别接收到的优化映射画面中的景深最浅的防爆管的成像区域并作为目标成像区域,同时基于目标成像区域中的各个边沿像素点的位置从所述目标成像区域中分割对应的液体成像区域包括:基于所述目标成像区域中某一个像素点的像素值梯度判断所述像素点是否属于边沿像素点。
3.如权利要求2所述的变电站数据采集与处理装置,其特征在于,所述装置还包括:
应对处理器件,与所述智能采集器件连接,用于在接收到的防爆管溢出油体的含水百分比大于等于设定百分比限量时,向所述变压器发出停机检查指令。
4.如权利要求2所述的变电站数据采集与处理装置,其特征在于,所述装置还包括:
信息存储芯片,分别与所述智能采集器件以及所述逐级识别器件连接,用于存储防爆管的标准外形轮廓;
其中,所述信息存储芯片还用于存储所述三输入一输出的数值转换公式;
其中,在所述三输入一输出的数值转换公式中,所述第一参考灰度值、所述第二参考灰度值以及所述待鉴定灰度值作为所述数值转换公式的三项输入数据,所述防爆管溢出油体的含水百分比作为所述数值转换公式的单项输出数据。
5.如权利要求2所述的变电站数据采集与处理装置,其特征在于,所述装置还包括:
石英振荡器件,分别与所述定向录影机构、所述优化映射机构、所述逐级识别器件以及所述智能采集器件连接,用于分别为所述定向录影机构、所述优化映射机构、所述逐级识别器件以及所述智能采集器件提供各自所需的参考时钟信号。
6.如权利要求2所述的变电站数据采集与处理装置,其特征在于,所述装置还包括:
同步驱动器件,分别与所述定向录影机构、所述优化映射机构、所述逐级识别器件以及所述智能采集器件连接,用于分别执行所述定向录影机构、所述优化映射机构、所述逐级识别器件以及所述智能采集器件的两两同步驱动控制。
7.如权利要求2-6任一所述的变电站数据采集与处理装置,其特征在于:
基于所述目标成像区域中某一个像素点的像素值梯度判断所述像素点是否属于边沿像素点包括:当所述目标成像区域中某一个像素点的像素值梯度超过或者等于设定梯度阈值时,判断所述像素点属于边沿像素点;
其中,基于所述目标成像区域中某一个像素点的像素值梯度判断所述像素点是否属于边沿像素点还包括:当所述目标成像区域中某一个像素点的像素值梯度小于所述设定梯度阈值时,判断所述像素点属于非边沿像素点;
其中,基于防爆管的标准外形轮廓识别接收到的优化映射画面中的景深最浅的防爆管的成像区域并作为目标成像区域,同时基于目标成像区域中的各个边沿像素点的位置从所述目标成像区域中分割对应的液体成像区域包括:将接收到的优化映射画面中具有的边沿形状与出厂状态下防爆管的标准成像图案的轮廓形状匹配的图像分块判断为单个防爆管的成像区域,以获得多个防爆管分别对应的多个成像区域。
8.如权利要求2-6任一所述的变电站数据采集与处理装置,其特征在于:
在接收到所述即时录影画面时,对所述即时录影画面依次执行双层去噪处理、双向锐化处理以及连续增强处理,以获得对应的优化映射画面包括:所述滤波优化设备与所述定向录影机构连接,用于在接收到所述即时录影画面时,对所述即时录影画面顺序执行随机噪声消除操作以及椒盐噪声消除操作,以获得对应的双层去噪画面;
其中,在接收到所述即时录影画面时,对所述即时录影画面依次执行双层去噪处理、双向锐化处理以及连续增强处理,以获得对应的优化映射画面包括:所述锐化优化设备与所述滤波优化设备连接,用于对接收到的双层去噪画面顺序执行水平方向锐化以及垂直方向锐化处理,以获得对应的双向锐化画面;
其中,在接收到所述即时录影画面时,对所述即时录影画面依次执行双层去噪处理、双向锐化处理以及连续增强处理,以获得对应的优化映射画面包括:所述增强优化设备与所述锐化优化设备连接,用于对接收到的双向锐化画面顺序执行图像内容空域增强处理以及图像内容频域增强处理,以获得对应的优化映射画面。
9.如权利要求2-6任一所述的变电站数据采集与处理装置,其特征在于:
所述命令触发机构还用于在检测到所述变压器当前处于停用状态时,发出第二检测命令;
所述定向录影机构还用于在接收到所述第二检测命令时,暂缓执行面对所述防爆管的即时录影处理;
其中,在检测到所述变压器当前处于运行状态时,发出第一检测命令,还用于在检测到所述变压器当前处于停用状态时,发出第二检测命令包括:所述命令触发机构与所述变压器的次级线圈连接,用于在检测到所述次级线圈内的电流值非零时,发出第一检测命令;
其中,在检测到所述变压器当前处于运行状态时,发出第一检测命令,还用于在检测到所述变压器当前处于停用状态时,发出第二检测命令包括:所述命令触发机构与所述变压器的次级线圈连接,用于在检测到所述次级线圈内的电流值为零时,发出第二检测命令。
10.一种变电站数据采集与处理方法,其特征在于,所述方法包括:
在检测到位于变电站内的变压器当前处于运行状态时,发出第一检测命令;
在接收到所述第一检测命令时,执行面对所述变压器的防爆管的即时录影处理,以获得当前时间戳对应的即时录影画面;
在接收到所述即时录影画面时,对所述即时录影画面依次执行双层去噪处理、双向锐化处理以及连续增强处理,以获得对应的优化映射画面;
基于防爆管的标准外形轮廓识别接收到的优化映射画面中的景深最浅的防爆管的成像区域并作为目标成像区域,同时基于目标成像区域中的各个边沿像素点的位置从所述目标成像区域中分割对应的液体成像区域;
在分割到的液体成像区域占据的像素点数量大于等于设定数量阈值时,获取出厂状态下变压器油对应的灰度数值范围的中间灰度值以作为第一参考灰度值,获取水分对应的灰度数值范围的中间灰度值以作为第二参考灰度值,获取构成所述液体成像区域的各个像素点分别对应的各个灰度值中出现频率最高的灰度值以作为待鉴定灰度值,基于所述第一参考灰度值、所述第二参考灰度值以及所述待鉴定灰度值鉴定防爆管溢出油体的含水百分比;
在接收到的防爆管溢出油体的含水百分比大于等于设定百分比限量时,向所述变压器发出停机检查指令;
其中,基于所述第一参考灰度值、所述第二参考灰度值以及所述待鉴定灰度值鉴定防爆管溢出油体的含水百分比包括:采用三输入一输出的数值转换公式执行所述鉴定处理,所述待鉴定灰度值越接近于所述第二参考灰度值,鉴定的防爆管溢出油体的含水百分比越高,以及所述待鉴定灰度值越接近于所述第一参考灰度值,鉴定的防爆管溢出油体的含水百分比越低。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202311083142.4A CN117239917B (zh) | 2023-08-28 | 2023-08-28 | 变电站数据采集与处理装置及方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202311083142.4A CN117239917B (zh) | 2023-08-28 | 2023-08-28 | 变电站数据采集与处理装置及方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN117239917A CN117239917A (zh) | 2023-12-15 |
CN117239917B true CN117239917B (zh) | 2024-02-23 |
Family
ID=89090255
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202311083142.4A Active CN117239917B (zh) | 2023-08-28 | 2023-08-28 | 变电站数据采集与处理装置及方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN117239917B (zh) |
Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103575693A (zh) * | 2012-08-01 | 2014-02-12 | 中国科学院深圳先进技术研究院 | 变压器油中水含量的检测系统 |
CN112461919A (zh) * | 2020-11-10 | 2021-03-09 | 云南电网有限责任公司保山供电局 | 应用多频超声技术检测变压器油理化性能的系统及方法 |
CN113449599A (zh) * | 2021-05-27 | 2021-09-28 | 国网河北省电力有限公司行唐县供电分公司 | 一种基于图像识别技术的室内变电站智能运维辅助装置 |
CN115527395A (zh) * | 2022-09-29 | 2022-12-27 | 泰州亚东广告传媒有限公司 | 用于辅助判断的智能交通安全鉴定装置 |
CN115575860A (zh) * | 2021-06-21 | 2023-01-06 | 帅培林 | 电力变压器防爆膜体检测系统及方法 |
CN115683230A (zh) * | 2022-11-17 | 2023-02-03 | 广东电网有限责任公司 | 油浸式变压器故障检测方法、装置、设备、介质及系统 |
CN115731482A (zh) * | 2022-12-27 | 2023-03-03 | 江阴市浩盛电器线缆制造有限公司 | 违规电缆敷设场景鉴别系统及方法 |
CN115754249A (zh) * | 2022-10-26 | 2023-03-07 | 国家电投集团贵州金元威宁能源股份有限公司 | 一种变压器油中微水含量在线监测系统 |
CN116309579A (zh) * | 2023-05-19 | 2023-06-23 | 惠州市宝惠电子科技有限公司 | 一种用图像处理的变压器焊缝质量检测方法 |
-
2023
- 2023-08-28 CN CN202311083142.4A patent/CN117239917B/zh active Active
Patent Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103575693A (zh) * | 2012-08-01 | 2014-02-12 | 中国科学院深圳先进技术研究院 | 变压器油中水含量的检测系统 |
CN112461919A (zh) * | 2020-11-10 | 2021-03-09 | 云南电网有限责任公司保山供电局 | 应用多频超声技术检测变压器油理化性能的系统及方法 |
CN113449599A (zh) * | 2021-05-27 | 2021-09-28 | 国网河北省电力有限公司行唐县供电分公司 | 一种基于图像识别技术的室内变电站智能运维辅助装置 |
CN115575860A (zh) * | 2021-06-21 | 2023-01-06 | 帅培林 | 电力变压器防爆膜体检测系统及方法 |
CN115527395A (zh) * | 2022-09-29 | 2022-12-27 | 泰州亚东广告传媒有限公司 | 用于辅助判断的智能交通安全鉴定装置 |
CN115754249A (zh) * | 2022-10-26 | 2023-03-07 | 国家电投集团贵州金元威宁能源股份有限公司 | 一种变压器油中微水含量在线监测系统 |
CN115683230A (zh) * | 2022-11-17 | 2023-02-03 | 广东电网有限责任公司 | 油浸式变压器故障检测方法、装置、设备、介质及系统 |
CN115731482A (zh) * | 2022-12-27 | 2023-03-03 | 江阴市浩盛电器线缆制造有限公司 | 违规电缆敷设场景鉴别系统及方法 |
CN116309579A (zh) * | 2023-05-19 | 2023-06-23 | 惠州市宝惠电子科技有限公司 | 一种用图像处理的变压器焊缝质量检测方法 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
Exploration of the Relationship Between Tyndall Effect and Moisture Content in Transformer Oil;Tian Yuan等;《IEEE TRANSACTIONS ON DIELECTRICS AND ELECTRICAL INSULATION》;20230529;第30卷(第04期);1548-1556 * |
变压器油中微水含量在线监测方法研究进展;陈彬 等;《高电压技术》;20200430;第46卷(第04期);1405-1416 * |
变压器油中微水的激光散射测量技术;袁田 等;《高电压技术》;20230612;1-9 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN117239917A (zh) | 2023-12-15 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN1232832C (zh) | 变电站电力设备外绝缘泄漏电流在线监测系统 | |
CN103516912B (zh) | 一种移动终端定位省电方法 | |
CN102622138B (zh) | 一种光学触控定位方法及光学触控定位系统 | |
CN103247044B (zh) | 基于高铁接触网绝缘子曲线状和点状奇异性特征的不良状态检测方法 | |
CN103234465A (zh) | 一种输电线路覆冰厚度检测方法及系统 | |
CN104374312A (zh) | 一种电力变压器绕组变形的检测方法 | |
CN103852018A (zh) | 基于图像处理的输电线路覆冰厚度测量算法 | |
CN104992481A (zh) | 基于图像识别技术的表计巡检系统及其方法 | |
CN103543378A (zh) | 台片关系检测方法 | |
CN110554235A (zh) | 一种基于相邻周期相位差的台区识别方法及系统 | |
CN117239917B (zh) | 变电站数据采集与处理装置及方法 | |
CN114740303A (zh) | 一种无线无源高压开关柜的故障监测系统 | |
CN109408945A (zh) | 一种非航空噪声过滤方法 | |
CN203190947U (zh) | 输电线路图像采集装置及输电线路覆冰厚度检测系统 | |
CN106199587A (zh) | 一种二次雷达应答解码系统装置 | |
CN115240691B (zh) | 一种基于数据分析的变电站设备运行状态监测控制系统 | |
CN110207783A (zh) | 一种基于视频识别的检测水位方法 | |
CN202710695U (zh) | 线缆检测仪 | |
CN206209751U (zh) | 一种非接触智能卡读卡装置 | |
CN102945506B (zh) | 一种用于风电场微观选址的边界轮廓图像信息处理方法 | |
CN115508652A (zh) | 电力系统缺陷定位检测方法和系统 | |
CN102508108B (zh) | 一种低信噪比时行波软启动方法 | |
CN202166754U (zh) | 电网气象灾害预警系统 | |
CN111126415B (zh) | 基于雷达探测图像的隧道钢筋检测计数系统、方法 | |
CN113781513A (zh) | 一种电厂供水管道泄漏检测方法及系统 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |