浅谈视频分析技术在智能变电站程序化控制中应用

杨连营 刘辉 江玉荣 汪霄祥 吴文兵 姚晖

摘   要：程序化控制远程操作已提出多年，但是，由于设备操作到位的可靠性得不到保障，一直没有进行实质性推广。随着传感器和视频感知识别技术的应用，为程序化控制解决了远程操作第二源确认复核的问题。文章提出依靠人工智能图像识别技术自动分合识别的方案，将其融合到程序化控制远程操作的执行步骤中，实现高效、可靠的顺序化远程隔离刀闸分合操作，将传统的人工刀闸作业向自动化、智能化转变，助力于故障处理的快速隔离，提高了电网运行的可靠性。

关键词：程序化控制;远程操作;图像识别

1     智能变电站程序化控制相关简介

智能变电站程序化控制是指应用自动控制技术、传感和物联网技术、状态自动识别和智能判断技术，将繁琐、重复、易误操作的传统人工倒闸操作模式转变为操作项目软件预制、操作任务模块式搭建、设备状态自动判别、防误联锁智能校核、操作步骤一键启动、操作过程自动顺序执行的自动模式。实际上，变电站远程倒闸操作技术已出现多年[1-2]，但由于设备安全得不到保障，无法判断刀闸合分是否准确到位，未能满足《电力安全生产规程》中“无法看到实际位置时，应有两个及以上的指示，且所有指示均已同时发生对应变化，才能确认该设备已操作到位”的要求，而未获实质性推广。

传感器技术和图像识别技术在设备分类和状态判别方面的应用[3-4]，推动了程序化控制技术的应用。本文通过研究图像视频识别技术，研究基于图像识别的一种分合识别判断方法，为远程程序化控制设备分合操作到位情况提供双确认方法，满足安全操作要求。

2    方案设计

2.1  系统功能架构

首先，接收视频分析确认单元发来的操作票，匹配平台存储的操作票，实时状态展示在监控平台上，再根据传上来的遥控选择或遥控操作命令去切换视频面面，同时，显示遥控操作的视频分析结果，如图1所示。

功能分解：（1）通过软件接口对接解析规约，将操作票信息通过通读协议传输至视频监控平台。（2）将传输来的顺控操作系统选择或遥控操作传输至视频监控平台。（3）当传来遥控操作命令时，读取设备点号，配对设备对应摄像头，通过摄像机抓取视频图像并调取视频分析服务器，调用算法分析识别设备状态，并将识别结果通过隔离装置返回至顺控操作单元后台服务器。同时，将分析结果上传至视频监控平台。（4）在站端视频分析确认单元，通过视频算法识别顺控操作中的设备状态，将分析结果返回给顺控操作单元，为顺控操作提供一种非同源确认信号，实现了顺控操作双确认功能。

2.2  双确认流程

图像识别结果作为刀闸分合辅助判据，不需要对运行设备进行停电处理，减少人员现场再次确认，可实现静态、动态实时远程监视，提高设备的远程监管。顺控操作单元与智能设备监控系统间的数据交互采用DISA协议实现，具体流程如图2所示。

3    视频技术应用与分析

断路器翻字牌、开关刀闸等一次设备可通过视频识别算法进行自动识别，并将识别结果通过隔离装置发送给顺控操作系统主机，实现数据交互，完成视频确认功能。

3.1  断路器视频分析

断路器视频分析对象是翻字牌，通过摄像头获得操作机构翻字牌的图像，抓拍图片时确保能完整清晰地看到翻字牌文字信息。首先，定位到翻字牌的最小区域;其次，分析翻字牌图像的颜色与内容;最后，根据翻字牌是绿底白面的“分”字还是红底白面的“合”字进行分析。如为前者则判断状态为“分”，如为后者则判断状态为“合”，结果保存图片和返回值到指令，具体如图3所示。

3.2  隔离刀闸视频分析

隔离刀闸视频分析方法根据刀闸臂两边的绝缘子来框定分析区域，进而獲得刀闸臂的状态，两个绝缘子间的刀闸臂的长度如果组成一根直线则判断刀闸现在的状态为连通，即为“合”，如图4所示待分析“合”状态，如果绝缘子间没有刀闸臂组成的直线则判断刀闸状态为断开，即为“分”，分析过程如图4所示。

4    结语

程序化控制是变电运行传统操作方式的重要变革，它的实施可以提升操作效率和安全性，减少停电事件，提高了电网可靠性。高清视频可作为现场设备状态判别的手段维护性好，安装、改造实施部署方便，且一般不会发生由于视频摄像机自身损坏导致一次设备停电检修，增加额外的运维成本和运维工作量的事件，推广性强。下一步继续完善各类程序化控制的一次设备判断识别算法，同时，进一步提高分合识别准确性，进一步减少远程复核工作量。

[参考文献]

[1]樊陈，倪益民，窦仁晖，等.智能变电站顺序控制功能模块化设计[J].电力系统自动化，2012（17）：67-71.

[2]吴锦源，梁国坤.顺序控制在变电站倒闸操作中的应用[J].南方电网技术，2009（3）：46-48.

[3]蒋树强，闵巍庆，王树徽.面向智能交互的图像识别技术综述与展望[J].计算机研究与发展，2016（1）：113-122.

[4]徐波，吴昊，刘朝欣.基于改进神经网络技术图像的变电站机器人应用[J].高电压技术，2018（zk）：41-43.