基于图像识别的保护压板投退状态辨识方法

基于图像识别的保护压板投退状态辨识方法

杨茂周亚树辛亮宾进宽农高照滕昭林

（中国南方电网超高压输电公司曲靖局曲靖655000）

摘要：继电保护压板的运行维护主要是实现电力系统安全稳定运转的必要保障，保护压板的状态监测是二次运维的重要组成。本文主要是通过基于图像识别的方法在一定程度上来获取到电力继电保护压板投退状态的辨识方法，这也是压板投退管理的主要解决措施；文中叙述了保护压板投退状态辨识系统，其在硬件上主要是有摄像机，计算机等集成嵌入终端所组成；在某种程度上充分运用模型聚类匹配方法，在除去椒盐噪音并实现聚类，为图像识别的保护压板投退状态辨识方法提供技术支持。

关键词：图像识别；保护压板；投退状态；辨识方法

前言

继电网络保护设备的种类相对校对，保护压板的名称和作用差异相对较大，投退状态的逻辑关联在一定程度上也是相对较复杂的，其中记忆错觉，人工监测压板状态很容易让人出现视觉疲劳等情况的出现，也会直接导致保护压板操作过程中的错误出现。基于对这些现象的出现，我国有很多研究学者通过对防止电力系统继电保护压板操作错误进行了相关分析，其中主要包含了分析压板投退状态的辨识和规范操作流程以及智能压板应用等各方面，然后在通过图像识别方法来获取到继电保护压板投退状态辨识方法进行保护压板投退进行管理，这样能够有效的防止漏投退等现象的出现，从而保障电力系统的安全稳定运行。

一：图像识别的保护压板投退状态辨识方法的分析

从某种程度上来看，现有的给予图像识别的继电保护压板投退状态辨识方法，在一定程度上对拍摄角度以及光照变化等方面较为敏感，其缺乏稳定性，是很难在实际系统中得到运用的，并且其技术上使用的仍然还是以往的图像识别方法，没有充分的利用先进技术。与此同时，在某种程度上也没有使用嵌入式系统进行继电保护压板投退状态辨识的相关报道。我国几点保护压板投退状态是继电保护装置连接外部接线的纽带，这关系着电网保护功能的实现以及其出口是否能够正常的运行等方面。压板大多都是安装在变电站的保护箱当中，继电保护屏幕上的保护压板的开合在一定程度上是决定了电路的开通或者是断流，这样就必须要压板的连接方式不能出现错误，从而提升电网的安全性。现目前，对保护压板投退状态的辨识监测主要是通过人工检测，一般以两人为主，一个人在读取压板的位置状态时，另外一个人就要求在压板位置状态的原生库当中进行对照，从而来辨识压板实际位置状态的实际情况，这样以传统的人工检测方式较为缓慢，在效率和准确性上也有很大程度的偏差。

基于此，相关学者提出了两种解决措施，第一是采用图像识别处理方式，通过摇视图像或者是现场拍摄图像来进行系统的自动辨识，这种方法不会采用接触测量，在一定程度上也不会影响到变电站系统的安全稳定运行。第二种方法就是从压板上设法引出开关量的相关信息，然后在通过开关量检测技术来分析压板的投退情况，要使用这种方法就必须要在每一个压板上安装一个开关信息量检测器，这种方法需要在连接多根电缆，其可靠性相对较低，在实际应用中不建议使用。图像识别的保护压板投退状态辨识方法是将前后拍摄的图像进行配准，在配准图像基础上对图像进行对比，然后看图像上是否存在差异，从而来判断其是否出现异常情况。还有一种方法就是通过图像分割技术来对图像中信息的提取压板方位，在充分运用图像的形状等特点来进行相应的辨识。图像识别方法是不能知道压板闭合和开启情况的，并且前后图像拍摄的角度不能出现差异过大的情况；图像分割方法是对光线角度等要求都相对较高，并且其检测的准确性没有图像识别高。现有的给予图像识别的继电保护压板投退状态辨识方法，在一定程度上对拍摄角度以及光照变化等方面较为敏感，其缺乏稳定性，是很难在实际系统中得到运用的，所以在保护压板投退状态辨识方法中还是要充分的使用图像识别方法，这样能够在一定程度上有效的保障电网的安全运行。

二：图像预处理

2.1边缘检测方法分析

图像识别的主要步骤是要对目标图像进行相应的分割。在通常情况下面板颜色和压板投退的颜色是属于一致的，在这种情况下要充分运用阈值分割无法区分面板和压板，其是需要通过相应的检测面板和压板的边缘问题来进行图像识别的分割问题。边缘检测方法是可以分为基于零交叉和基于搜索这两种类型。笔者结合采用sobel算子来作为边缘检测的算子，sobel算子在一定程度上是能够很好的对图像边缘进行提取的，但是，这种方式在某种程度上也是很容易受到外界噪声影响的，所以sobel算子在实际应用当中还需要进行相应的噪声处理，这样才能够充分的体现出其作用。在实际应用当中，可以采用中值滤波，最小均方差滤波聚类方法，使用这种方法可以对图像进行噪声的处理，通过噪声处理再运用sobel算子来进行相应的图像边缘提取。

2.2噪声处理类聚法

在图像识别的保护压板投退状态辨别方法当中，要通过摄像机去采集相应的初始图像，这样采集噪声相对较大，所以，要想采集到高质量的图像就必须要先进行滤波方式的噪声处理。较为常见的滤波处理方法是有中值滤波，高斯滤波和均值滤波以及最小均方差滤波等方法。笔者结合相关文献对图像噪声处理采用最小均方差滤波和中值滤波方法来进行相应的分析，其既可以有效的清除图像中的噪声还能够让近似图像的点聚类更为清晰。图像噪声处理类聚法的主要思想就是，图像所近邻的点是会逐渐变化的，是相关联的，图像中噪声的点也是呈现均匀的分布在其中，在噪声中某一个点的六个相邻点当中，就会出现一个较为畸形的点，所以这个畸形的噪声点是可以用较为优质的其他五个点的均匀值来进行表示的，这样能够在一定程度上让图像噪声的清除有很大程度上的提高，也会让噪声处理和图像边缘保留的效果有所提升。

三：图像分割

图像分割对于固定位置摄像机所采集到的图像而言，保护压板在采集图像过程中的位置是可以被固定的，所以，其是可以根据所指定的参数来将每一个压板上的图像边缘进行提出然后处理的。但是，在可移动摄像机中所采集到的图像来说，其压板的位置是很难去准确定位的，本文主要采用的布局排列分析算法来进行移动摄像机图像智能识别每一个压板的具体位置，然后在运用分割算法来进行图像的压板分割等问题。

在图像分割算法当中，由于面板和压板的颜色反差相对较小，图像光线的反射影响等各种原因，导致了实际所采集到的压板图像，所提取到的边缘有出现零碎，残缺等现象，所以在一定程度上很难去做到真正实物上的轮廓提取。分割算法的具体思路就是，充分运用一把钳去夹住目标，然后将钳向上下左右的其中一个方向进行滑动，比如向上滑动，那么钳口会根据被钳住的目标物体时大时小张口于收；然后在这个过程中去记录这两条钳牙在目标物体上所留下的痕迹，这样能够在某种程度上得到目标物体的实际轮廓，这样也会让目标物体的轮廓变得更具体，为后来的分割提取提供准确的依据。

结语

图像识别在保护压板投退状态的辨识方法能够对工作人员减轻压力，还能够让工作人员在实际工作中的误差得到减小，在一定程度上提升了工作效率。继电保护压板的图像采集在某种程度上会受到外界环境光照的影响，所以相关人员必须要在图像采集过程中建立起修订面板和压板颜色的规定，要使用标准的测试方法，在面板和压板上添加定位识别的标志，这样能够在一定程度上减轻工作人员的压力，对提升工作效率有着巨大的帮助作用。

参考文献：

[1]夏志宏，罗毅，涂光瑜，等.基于视觉信息的继电保护压板投退位置的自动识别研究[J].电力系统保护与控制，2005，33（4）：40-44.

[2]易孝峰，周晨晖.智能变电站二次设备压板识别判定方法研究[J].数字化用户，2017（10）.

[3]欧阳帆，杨俊武，陈宏，等.一种电力保护装置出口压板投退状态实时检测方法及系统：，CN104964636A[P].2015.