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      基于圖像識別的保護壓板投退狀態(tài)APP設計

      2018-10-31 01:56:08賴寶鵬沈靖龍韓成輝
      山東工業(yè)技術 2018年18期
      關鍵詞:圖像識別

      賴寶鵬 沈靖龍 韓成輝

      摘 要:在變電運行中二次設備的運行狀態(tài)至關重要,關系到整個電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性。目前,變電站繼電保護壓板投退狀態(tài)的核對采用的是現(xiàn)場人工方式。導致運維人員的這項作業(yè)量非常大。因此,本文設計基于圖像識別的壓板投退狀態(tài)檢測APP實現(xiàn)自動掃描識別壓板狀態(tài)。達到減輕變電運維人員的工作量的同時,也提高電力系統(tǒng)運行的安全穩(wěn)定性。

      關鍵詞:圖像識別;保護壓板;投退狀態(tài)

      DOI:10.16640/j.cnki.37-1222/t.2018.18.098

      0 引言

      隨著國家的發(fā)展,社會用電量越來越大,變電站的數(shù)量也是不斷增加。如今,變電站的管理基本上都是屬于一個主站管轄N個無人值守的變電站,導致運維人員的工作量很大。在電力系統(tǒng)運行中,繼電保護壓板的投退狀態(tài)對于電網(wǎng)的穩(wěn)定安全至關重要[1]。然而,保護壓板容易受到人為誤操作或者環(huán)境因素導致誤退或誤投。錯誤的壓板投退狀態(tài),將在有異常信號的時候引起保護裝置的拒動或者誤動,導致事故的發(fā)生[2]。因此,國網(wǎng)規(guī)定110kV及以上的變電站每個月至少核對一次。以某市的某個常規(guī)220kV變電站為例,每個月需要核對的保護壓板就有653個。通常情況下,運維人員需要人工對著定值單逐一核對,費時費力。而每個運維班管轄N個變電站,導致運維人員的這項工作量比較大。因此,本文通過圖像識別技術設計一款智能檢測壓板投退狀態(tài)的APP。

      1 系統(tǒng)設計

      在裝有識別壓板投退狀態(tài)的APP手持設備掃描保護室保護柜二維碼,得到保護柜壓板信息。然后掃描壓板,通過算法識別出壓板投退狀態(tài),與歷史對比,智能診斷壓板狀態(tài)。對于異常壓板發(fā)出報警[3]。 圖1為系統(tǒng)的設計方案。

      2 算法實現(xiàn)

      日常生活中習慣使用RGB模型來表示顏色。RGB分別代表了三原色:紅色(Red)、綠色(Green)、藍色(Blue)。但是當我們想要從圖片中選取某種顏色的時候,RGB模型往往很難實現(xiàn)。因此,本文將圖片從RGB模型轉換為HSV模型。HSV模型是一種面向色度的顏色坐標系統(tǒng)。H表示色度、S表示飽和度和V表示純度,對應于直覺上的色彩、明暗和色調。所以在通過顏色選取目標時往往使用HSV模型[4]。

      本文采用的是OpenCV(Open Source Computer Vision Library)算法庫,它是一個基于C/C++語言的跨平臺開源圖像處理函數(shù)庫。OpenCV算法庫提供了眾多內置的用于計算機視覺和圖像處理相關操作的基礎元素,用戶只需調用相關的基礎數(shù)據(jù)結構就可實現(xiàn)相應的算法。而且這些數(shù)據(jù)結構在內存和速度上做了很多優(yōu)化。因此,用戶不用再去關注實現(xiàn)的細節(jié)[5]。

      手持設備安裝的是android系統(tǒng),OpenCV算法庫在android上運行主要有兩種方式,分別為manager方式和native方式。manager方式除了安裝我們自己的apk還需要安裝OpenCV所屬manager的apk,用戶體驗較不好。因此,本文采用native方式。使用Native的好處是不需要安裝OpenCV 的apk;不需要去熟悉java層的OpenCV方法;還能使用C/C++,移植方便。

      在進行大規(guī)模圖像處理的時候,如果能夠以表格的形式生成結果,對于用戶來說就非常直觀了。而這個表格能使用現(xiàn)有的標準格式,那將非常有利于數(shù)據(jù)的共享。這個時候,選擇excel作為結果輸出文件,會是合適的。使用excel時,可以采用csv方式,csv的操作是可以直接采用文本編輯的方式生成的,可以直接采用std:file操作的方法來生成csv文件,然后使用excel打開就可以。另一種方式是采用xls,它涉及到的東西比較多,現(xiàn)在已經(jīng)集成到了GOcvHelper中去。

      根據(jù)對壓板狀態(tài)核對的要求,攝像頭獲取目標對象的圖像后,則立即送入圖像識別算法中。圖像識別主要包括幾何校正、光照補償、濾波、轉換為HSV空間、算法處理和狀態(tài)判定。具體流程如圖2所示。根據(jù)算法流程處理圖3所示的保護壓板現(xiàn)場實物圖可得圖4處理后的壓板圖,再經(jīng)過輪廓檢測,便可得到壓板檢測的結果清單。

      3 總結

      在引入圖像識別技術后,便可克服運維人員的視覺的疲勞和人力的懈怠。運維人員通過APP掃描面板,識別壓板狀態(tài),智能判斷結果。達到提質增效的目標。

      參考文獻:

      [1]崔國忠.高壓供電線路保護配置及壓板投退應注意的問題[J].電世界,2014,55(02):16-19.

      [2]程海艷,蔣再新,崔海婷等.智能壓板防誤操作系統(tǒng)研究與實現(xiàn)[J].機電信息,2014(15):137-138.

      [3]翟玥,劉麟.SCS-500E穩(wěn)定控制裝置現(xiàn)場應用問題分析及對策[J].電工技術,2016(07):58-59.

      [4]侯賓,張文志,戴源成等.基于OpenCV的目標物體顏色及輪廓的識別方法[J].現(xiàn)代電子技術,2014(24):76-79.

      [5]謝昊原.基于雙線陣CCD相機的高鐵CPⅢ自動檢測研究[D].長安大學,2013.

      作者簡介:賴寶鵬(1990-),男,碩士研究生,助理工程師,主要研究方向:電氣自動化設備研制。

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