基于智能变电站的智能视觉系统的设计及实现

冯坚

摘 要：为了提高智能变电站日常维护和运行的可靠性、稳定性和安全性，学者们开发和研究出一套智能视觉系统，用于监控智能变电站设备的正常运行和环境状态。智能视觉系统主要包括智能设备监控子系统、环境监控子系统和门禁子系统，将机器模式学习识别、图像处理、视频监控等领域技术进行改进和集成，对智能变电站设备的正常运行和环境状态进行实时、在线监控。文章主要研究智能变电站的智能视觉系统的设计技术及实现。

关键词：智能变电站；智能视觉系统；环境监控

智能变电站是电网智能化调度、用电、配电、变电、输电和发电的关键，是智能化电网中调整变换电压、控制电力流向、分配接受电能的电力重要设施，是智能化电网业务流、信息流和电力流的汇集点[1]。网络通信高速平台是智能变电站信息传输的基础，通过采集、传感技术取得设备与智能电网运行时静态、动态和暂态的数据，按照全景在线监测的要求，对智能电网运行自动监管，实现外部与变电站的互动协同，提高智能电网的综合效率、可用性和可靠性，是智能化电网实现互动化、自动化和信息化的保障基础。

1 智能变电站智能视觉系统的设计及实现

1.1 设备监控子系统

设备监控子系统利用红外热像仪获取智能变电设备的红外图像，利用光电荷耦合器件获取智能变电设备的可见光图像。红外图像可以提供运行设备的现场运行状态，不能提供位置信息，不能对故障、巡检设备定位；可见光图像可以提供运行设备的外观、位置、轮廓等数据。

设计时利用图像融合技术和特征匹配技术，将智能变电设备的红外图像和可见光图像相结合，既可以发现变电设备现场运行故障和问题，如电动故障、外部机械故障、过热缺陷、漏油、损伤等；又可以实现对故障、巡检设备定位，为检修人员提供故障先兆、事故隐患的有关数据，从而实现對智能变电设备的在线诊断。特征匹配技术的内容包括：（1）描述和提取特征。使用特征变换尺度不变算法，描述和提取智能变电设备红外图像和可见光图像的特征点。在提取特征阶段，采用空间尺度极值检测算法建立空间尺度，初步确定特征点的尺度和位置，计算出空间尺度的特征点，特征点的信息包括方向、尺度和位置。（2）使用EMD相似性度量函数对描述提取的特征选择相应的度量函数，进行匹配。（3）几何变换。通过随机采样一致性算法选取几何变换模型，利用匹配向量对几何模型的变换参数进行估计。

1.2 环境监控子系统

由于远观距离的图像质量较差、室外环境较复杂、背景和目标存在变化等，传统的监控环境系统跟踪算法和目标检测精确度较低，误报和漏报现象较多。智能环境监控子系统设计时，运用机器学习算法和视觉跟踪技术，提高智能变电站运行的安全性。智能环境监控子系统能在智能变电站的运行范围之内自动跟踪、识别移动物体，如自动预警、跟踪、识别小动物和非法入侵人员。

粒子滤波算法基于对密度概率点团的描述，将视觉跟踪作为空间状态估计问题，利用算法进行处理，这类问题聚焦于设备动态下的特征向量，便于向量处理大量的多维数据，使用融合后的数据描述相关信息。在粒子滤波算法的应用中，粒子退化现象严重阻碍粒子滤波算法的发展。设计时应当采用高斯过程回归模型作为粒子滤波算法的建议分布，减少粒子退化现象，提高鲁棒性。

在视觉跟踪技术的基础上，增加对人的异常行为分析技术和视频摘要技术，可以实现对检修人员现场行为的在线监控和自动识别，保证视频摘要的完整性，减少数据存储压力，便于用户检索和查询。

1.3 门禁子系统

电网中传统的身份识别方法如身份证、密码和钥匙等，具有局限性，易被破解、易被伪造、易丢失，不能满足智能变电站关于安全性的要求。智能视觉系统中的门禁子系统是利用人的行为特征或心理特征识别技术，对个人身份进行鉴定，作为进入智能变电站、接地变室、电容器室、高压室和主控室等的重要凭证。智能门禁子系统主要利用人体生理特征，如虹膜、人脸和指纹。

虹膜识别技术对人产生的干扰较少，每个人有各自的虹膜结构，没有遗传性，因此虹膜识别极易适用于生物识别。人脸识别技术是通过比较、分析个体人脸视觉信息特征进行个体身份识别，包括面部认证、面部识别、图像预处理、人脸定位、图像摄取等，能够实现高精度、快速的个体身份认证。指纹识别技术是通过比较、分析个体指纹不同的特征进行个体身份鉴别，如指纹曲率、方向、短纹、分叉点、结合点、终点和起点等，广泛应用到安全防卫、电子商务、银行、军队和政府等多个领域。智能门禁子系统可以通过各种识别技术提高智能变电站的安全性和可靠性。

1.4 系统信息平台

智能设备监控子系统、环境监控子系统和门禁子系统都通过一个系统信息化平台实现智能化联动。系统信息化平台与远方控制之间可以实现数据传输，支持远方智能控制。系统信息平台的主要功能是整合智能设备监控子系统、环境监控子系统和门禁子系统等子系统的资源，从而对智能变电站设备的正常运行和环境状态进行实时、在线监控，以此实现智能变电站的可靠、稳定和安全运行。

2 结束语

智能变电站为智能化电网提供可靠的支撑节点，采用先进的传感采集技术和数据高级分析处理手段，实现对变电站内各个设备的智能化管理[2]。为了进一步加强智能变电站运行时的可靠性、稳定性和安全性，本文从智能视觉系统的三大方面分析设计技术及实现，智能视觉系统其他方面的研究仍值得广大学者深入探讨。

参考文献

[1]洪鸣.基于智能变电站的继电保护分析[J].中国电业（技术版），2012（14）.

[2]董磊超，潘良煜.智能变电站联调测试方法研究[J].电工技术，2012（21）.

[3]李斌.智能变电站技术及其应用研究[D].华北电力大学（北京），2011（05）.