杨京渝,殷 亮,邓力凡,赵伟林
(1. 湖南城市学院 智慧城市能源感知与边缘计算湖南省重点实验室,湖南 益阳 413000;2. 国网湖南省电力有限公司 湘西供电分公司,湖南 吉首 416000)
近年来,我国电力系统中不少地区的变电站相继发生避雷针掉落事件,这对电网的安全稳定运行造成了较大影响.如甘肃敦煌750 kV变电站、新疆烟墩750 kV变电站、达坂城750 kV变电站、宁夏某750 kV变电站、河南某500 kV变电站、元江220 kV变电站、厦门东屿220 kV变电站等均出现过避雷针变形倾倒,其中部分事故造成了电网的大面积停电等恶劣影响[1-2].
避雷针发生倾倒事故不仅与其抗风能力裕度设计不足、刚度较低、结构不合理(主要体现为插接式避雷针筒的节间配合间隙过大、实际结构与设计要求不相符等)、紧固螺栓安装不规范、基础安装不规范等主要原因有关,还与避雷针使用时间过长、环境恶劣、材质差、维护不及时等所导致的避雷针基础、插接式避雷针筒节间、针体内壁等部位的锈蚀程度有关[3].文献[4]分析出避雷针断裂的主要原因为结构设计不合理、抗风能力裕度设计不足;文献[5]从避雷针的设计、安装、风振特性等方面综合分析得出,造成故障的原因是避雷针在湍流强度较低的流场中和适宜的风速条件下发生了涡激共振,造成法兰螺栓疲劳开裂,遇大风时螺栓彻底断裂,并最终导致钢管避雷针整体倾倒;文献[6]通过对避雷针材料和结构建模分析发现,避雷针柔性法兰结构应力不足,在长时间交变风载荷作用下发生了断裂;文献[7]分析了一起因腐蚀而导致的避雷针掉落事故,通过X射线衍射、扫描电镜、电化学测试等手段详细剖析了避雷针的腐蚀过程和失效原因,发现避雷针腐蚀失效是由内至外、逐步发生的,该腐蚀形式具有很强的隐蔽性,易导致突发性安全事故,需引起足够重视.
实时掌握避雷针倾斜程度是防止避雷针倒杆的最直接、最有效方法,上述文献主要针对事故后避雷针发生倾倒的原因进行分析,对避雷针日常运维、巡视、检修等预防性措施没有引起足够的重视,也没有提供高效、精确的倾斜度测量方法.目前,对避雷针垂直偏差的判断也仅停留在使用全站仪、经纬仪等进行测量的传统方法,这些传统测量方法工作量大且精度低.文献[8]用空间几何变换法有效地测量了避雷针偏移量,但其测量过程较为繁琐且精确度不高.
直线段相比于特征点或边缘曲线等传统图像特征,其包含了更丰富的信息,比如直线段的角度和中心点等[9-10].直线检测算法包括Hough直线检测算法、Freeman直线检测算法和尺蠖蠕行算法3类.其中,Hough直线检测算法因其几何解析性简单、容错性、鲁棒性好等优点,得到了广泛应用.但是,Hough直线检测也存在直线精度低、虚检漏检、资源占比大等缺点.针对这些问题,文献[11]提出了一种基于随机Hough变换(RHT)的改进算法;文献[12]给出了一种基于ρ-θ域最小二乘拟合修正的随机Hough变换直线检测方法;文献[13]提出了一种改进型概率Hough变换直线检测优化算法.
计算机视觉与图像分析在电力系统的智能巡检中应用越来越广泛[14-16].为有效提高避雷针垂直偏差的监测精度和水平,本文提出了一种基于随机Hough变换的避雷针垂直偏差检测方法.首先,采集避雷针图像,并进行灰度处理及高斯滤波;其次,通过Canny算子进行边缘检测[17],利用随机Hough变换确定避雷针边缘直线;最后,根据坐标计算2条相交直线(避雷针针尖与垂直方向直线)的夹角,求得避雷针的真实垂直偏差.
1962年,Paul Hough首次提出了Hough变换算法,并用于二维图像中的直线检测.在Hough变换算法的理念上,Duda和Hart在1972年引入了极坐标空间.Hough变换主要利用了点与线之间的对偶性,将在图像域中检测到的直线转换成在参数域的检测点,通过累加器对每个点进行累计、寻找峰值,完成直线的检测.
其中,k为直线斜率;q为直线在y轴上截距.方程(1)也可以写成关于(k,q)的函数表达式(霍夫空间),即
笛卡尔坐标系与霍夫空间对应的变换关系(见图1)如下:笛卡尔坐标系中的1条直线,对应霍夫空间中的1个点;反过来也成立,即霍夫空间中的1条直线,对应笛卡尔坐标系的1个点.
图1 笛卡尔坐标系与霍夫空间映射关系
显然,当直线处于垂直状态的时候,其斜率k和截距q的取值趋于无穷大.为解决此问题,可引入极坐标系,使用参数方程把笛卡尔坐标系中的直线变换到极坐标系中,其变换原理如图2所示.由图2可知,笛卡尔坐标系中共线的点映射到极坐标系中将得到对应的正弦曲线,相应的霍夫空间也不再是[k,q]的函数,而是[ρ,]θ的函数,对应的正弦曲线在霍夫空间中相交于同一点,其映射关系如图3所示.
图2 极坐标变换原理
图3 极坐标与霍夫空间映射关系
为节省计算时间、避免无效检测及防止主峰值被次峰值淹没,可以采用随机Hough变换进行直线检测,其原理及主要步骤如下:
企业采购部门日常采购工作中缺乏对供应商信息的积累和整理,没有形成较稳定的采购渠道和供应商,这导致各项物资采购进行时需进行大量的市场询价和磋商工作,增加了采购工作的难度和工作量,使采购成本上升。
1)读取图像数据并进行预处理,得到图像边缘矩阵D.
2)在笛卡尔坐标系中随机选取2点,得到其对应的极坐标,进而确定其霍夫空间点p(ρi,θi),即从图像边缘矩阵D中,任意选取2点(xi,yi)和(xi+1,yi+1),得到其对应的霍夫空间点p(ρi,θi).
3)判断霍夫空间中是否存在点p(ρi,θi),若存在,累加器加1;若不存在,则在霍夫空间中重新加入该点.
4)当加入霍夫空间的点的总数大于设定值时,结束循环.
5)当累加器达到设定阈值时,停止计数,并选取累加器中数值最大的点作为待测直线.
6)获得可能性最大的直线后,将该直线上的点从原图像边缘矩阵中去除,即将边缘矩阵D中已经输入的点清空,再继续循环检测.
避雷针垂直偏差是指其顶端偏离垂直方向的最大偏差(如图4中所示距离d).通过针体的垂直偏差评价指标可更加直观、科学地对避雷针的运行状态进行评价.当d的测量值为0~35 mm时,避雷针状态评价为“正常”;当其值为35~100 mm时,状态评价为“注意”;当其值为100~300 mm时,状态评价为“异常”;当其值≥300 mm时,状态评价为“严重”[3].
图4 避雷针垂直偏差示意
假设某避雷针存在倾斜,其倾斜程度如图4所示.其中,d1为垂直偏差;θ为避雷针倾斜角度;d2为避雷针倾斜点至针尖的距离;倾斜点至针尖段等效为直线1l;倾斜点至避雷针基础等效为直线l2.因为倾斜点主要发生在底座、法兰对接或插接点等易锈蚀疲劳的部位,所以2l可通过查询避雷针图纸读取.
若已知直线l1上的2点p1(x1,y1)和p2(x2,y2),直线l2上的2点p3(x3,y3)和p4(x4,y4),则可得到避雷针的倾斜角度θ为
由此可得,垂直偏差d1为
利用随机Hough变换进行避雷针垂直偏差的图像识别,该算法主要分为图像读取、图像灰度处理、高斯滤波、图像边缘检测、避雷针直线提取和垂直偏差计算6个步骤.
1)图像读取.读取需要处理的避雷针原始图像数据.
2)灰度处理.对原始图像3种RGB分量进行处理,消除色调和色彩饱和度,为图像的分割、识别、分析等作好准备.
3)高斯滤波.高斯滤波是对整幅图像进行加权平均的过程,每个像素点的值都由其本身和邻域内的其他像素点的值经过加权平均后得到,可使图像平滑消噪.
4)边缘检测.利用Canny算子对图像进行分割、特征提取、分类操作以得到图像边缘点,并区分前景和背景.
5)随机Hough变换.通过随机Hough变换对图像边缘进行轮廓线检测,提取直线.
6)垂直偏差计算.用提取到的直线坐标计算避雷针的垂直偏差,为避雷针的状态评价和检修决策提供依据.
本文所采用的避雷针图像为某变电站采集的3张照片,分别命名为#1,#2和#3避雷针,如图5所示.对3根避雷针进行随机Hough变换直线检测,其灰度处理、边缘检测、霍夫空间和直线提取结果分别如图6~图9所示.
图5 避雷针原始图像
图6 避雷针灰度处理图像
图7 避雷针边缘检测图像
图8 避雷针霍夫空间图像
图9 避雷针直线提取图像
进一步提取避雷针针尖直线和避雷针基础的垂直方向直线坐标,根据垂直偏差计算原理,得到#1,#2和#3避雷针的垂直偏差结果和对应的状态评价,如表1所示.
表1 避雷针垂直偏差及其状态评价
运用图像处理法测量避雷针的垂直偏差,其过程简单、方便、高效,从现场图像采集、图像处理,再到得出测量结果,整个过程所需时间不到2 h,且只需定点设置摄像机,即可实现远程实时在线监测并及时上报避雷针运行数据.传统仪器测量法除需要专用测量工具外,还需具备工作票的开具、设置安措、工作许可、工作终结等环节,再加上实地测量所耗费的时间,整个测量过程所需时间在6 h以上,且无法对避雷针的运行状态进行实时在线监测.
根据表1所示的避雷针垂直偏差及状态评价结果,可及时了解各避雷针的倾斜程度,随时指导、制定检修决策.对倾斜度大即状态评价为“严重”的避雷针,应采取部件维护、局部加固、整体更换等措施;对倾斜度一般即状态评价为“异常”的避雷针,应在综合考虑现场实际情况(如避雷针位置是否处于风口,若其发生掉落对变电站内其他设备安全运行的影响大小等)的基础上,对避雷针制定检修计划,及时完成治理;对倾斜度很小即状态评价为“注意”的避雷针,可结合站内其他设备的停电检修期进行治理.
针对已有的变电站避雷针垂直偏差测量方法的不足,本文提出了一种基于随机Hough变换的测量新方法,并通过实际案例验证了该方法的正确性.所提方法对测量设备要求简单,只需定点安装摄像机进行图像采集,再借助计算机系统即可实时掌握避雷针倾斜程度,它比传统测量方法更为直观、快速.根据此法对避雷针的垂直偏差进行实时测量,其过程简单、方便、高效,彻底解决了传统方法测量不及时、无法实时监测、效率低等问题,具有较好的工程应用价值.