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嘉兴恒创电力设计研究院有限公司供配电服务分公司1 3 浙江嘉兴 314000 嘉兴市众业供电服务有限公司海盐力源分公司2 浙江省海盐县 314300
摘要：近年来互联网与网络技术的出现和快速发展为人工智能提供新方向，并已在医疗、教育、金融等领域得到广泛应用。本文智能巡检系统以配电所开关柜为监测对象，通过配电所内预先设定固定轨道，将各类融合传感器采集到的温度、仪表数值、开关位置、绝缘劣化程度等信息进行量化处理，并通过阈值等参量判断设备工作状态，最后将数据上传后台服务器并将异常信息进行故障报警。现场应用证实，无人巡检模式不仅能够实现监测设备状态，而且大大提高了巡检效率。
关键词：无人配电所；巡检系统；研究设计
1 主要技术原理分析
智能巡检系统由智能巡检机器人本体、后台监控系统组成。两者之间通过无线通信进行数据传递。本系统极大地降低巡检负担，巡检人员通过后台掌握设备运行工况，避免了因消息滞后所带来的不必要损失。
1.1 机器视觉模式识别系统
机器视觉模式识别采用视觉反馈系统技术并对工业相机Xiris XVC-1000升级改进，结合卷积神经网络的深度学习算法，使得相机的速度/分辨率能达到1到55帧每秒以及1280(H)×1024(V)像素，优于普通相机的分辨率。模式识别技术对采集到的图像进一步分析，可得到仪器仪表数值、开关状态、指示灯状态等可量化的信息，并通过门限值(阈值)等参量判断设备工作状态。
1.1.1 图像预处理
为提高机器视觉识别率，首先对输入的图像进行预处理，目的是降低图像的噪声和干扰区域，从而消除被检测目标的干扰因素，本系统要精准识别出仪表盘上的各类数值，图像预处理就变得很有必要。自适应二值化方法是为了解决由于光照不均造成图像清晰度变差这一问题，该方法能根据需要补偿适当的照明度，达到图像清晰的效果。
1.1.2 卷积神经网络CNN体系结构
普通神经网络结构复杂，各层神经网络的神经元互不相连、仅与上一层的所有神经元和相邻层的神经元相连接。工作时需将输入数据转换为单个向量并将其作为神经网络的输入，把网络的最后一层命名为输出层并代表最终输出。若使用普通神经网络处理图像数据，由于神经元众多，权重则大大增加，在进行神经训练时模型权重需要大量的参数来调整、导致运算耗时长。卷积神经网络能有效避免此现象，其处理图像时根据某一特征先经过卷积层做简单的特征识别，识别结果与池化层输入端相连接。池化层相当于一个过滤器，它会对图像特征更进一步优化，将输出结果与连接层连接，最后连接层经过非线性激活函数和权值调整后进行输出。图像特征的双重优化是区别于普通神经网络的最大特点，也正是由于这一特点大大缩短训练时间并提高图像识别率。
1.1.3 机器视觉识别
本文采用机器视觉识别是以卷积神经网络为基础，识别前需训练大量数据，为提高工作效率，图像预处理已减少大量的干扰数据，但训练数据依旧存在不确定性。许多CNN对于图像的识别是使用模型固定特征(高斯平均值)，只估计方差并依赖于图像特殊指标，因此准确率并不高。将特征(方差)和不确定性(方差)同时考虑，可提高图像识别率。
1.2 红外热成像温度检测系统
红外热成像测温系统由红外镜头模块、信号预处理模块、数字信号处理模块、控制显示模块构成，先由红外焦平面阵列探测器将光信号转化为电信号，后经过信号预处理中的视频信号分离电路以及视频信号调整电路处理，再将得到的模拟信号经A/D转换后由双口RAM传输到DSP中。本系统选用TI公司的TMS320C6000系列DSP，为了使本文设计的系统可高速的处理数据，设计有两套互相独立控制总线、地址和数据的双口RAM拥有灵活读写、随机存取、双端口同时读写的诸多优点，经过DSP对数据的中值滤波和非均匀校正处理后，大大提高ARM的工作效率，使成像测温系统具有了强大的实时性和可靠性。
巡检系统采用ARM-Linux嵌入式系统，具有功能强大、运算速率高的特点。系统的编译内核支持使用红外探测器，另外还可使用LCD显示屏，因此在该操作系统下编写红外成像系统的程序更加容易。可使用QT将红外成像系统的界面控制和图像的显示功能实现。
1.3 开关柜局部放电检测系统
开关柜运行过程中各个部位电场强度存在差异，一旦达到击穿强度则出现放电现象，产生这种现象原因是设备绝缘性能恶化。本文将绝缘劣化程度作为检测指标，采用非接触型特高频局放检测与接触型地电波局放检测相结合的检测系统，能够短时间内完成高效、精准、灵活地掌握设备状态的任务(图1)。
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GIS作为特高频局放检测的媒介，其局部放电的脉冲电流的持续时间甚微，低至纳秒级，因此其频率属于特高频波段。特高频局放检测硬件组成主要由特高频传感器、信号调整单元和检测仪器主机三部分构成，特高频传感器是特高频局部放电在线检测系统的关键，其安装方式分为外置式和内置式，内置型的安装复杂，而且在一定程度上影响GIS内部电场分布，因此采用外置型更加合适;TEV检测方法是地电波局放检测的重要技术，TEV特征信号可使用特别制作的电容耦合设备进行电检测，通过放大处理后传到采集系统(图2)。
2 软件设计流程
系统软件设计流程:①开始以后，对参数初始化及系统自检以保证系统的正常运行，并进行参数设计;②系统通过摄像头采集图像信息并将信息实时显示到显示屏，用户可以手工进行图像聚焦的标定以保证图像呈现的清晰度;③系统控制摄像头开始进行图像的预采集;④用户可以输入指令，通过显示界面观察图像;⑤通过命令进行图像处理并将处理结果保存到SD卡;⑥如果需要拍摄多张照片，重复步骤④和⑤。图像处理完成后存储于SD卡中，方便将图片转移至PC机，以便于后期的图像处理。
3 结语
电力配电所智能巡检系统具有先进的信息化技术，应用了全自动或半自动化的操作方式，可定期自主地对配电所开关柜温度、开关位置、仪表数据、绝缘性能等进行检测并对得到的数据进行比较和趋势分析。通过最终结果可提前发现配电所开关柜的事故先兆和隐患。全面提高了智能巡检的可控性和管理水平，提升了配电所智能化程度和全方位监控水平，加强了设备运行的可靠性和安全性。
参考文献
[1]施金晓，邰能灵，等.变配电站远程机器人巡视系统研究[J].电力科学与技术报，2017，1.
[2]崔昊，周雷，韩刚.变电所智能巡检系统的开发与应用[J].农业科技与装备，2012，5.
[3]陈建华.利用远程图像监控系统实现朔黄变配电所(亭)无人值守[J].铁道建筑技术，2007，S2.