变电站智能红外热像无人监控系统运用分析

辽宁大唐国际沈东热电有限责任公司 程忠辉 王天慧

1 智能红外热像无人监控系统功能分析

1.1 监控与测温功能

为了更好的获得测温数据，生成温度变化图像，红外热像系统利用自动对焦技术，系统终端能够对客户端进行远程操控，完成自动对焦，可防止电动镜头长时间运行出现的对焦不清晰问题。系统使用WST技术降低了风速对温度监测的影响，联合ETT技术补偿各种介质对红外信号的影响，加强了对变电站内所有设施的温度监测效果。

1.2 自动巡航与报警功能

需对变电站展开无人值守操作时，可直接按巡航按钮，此时系统切换到了自动监测的工作状态，可对各个区域开始巡航扫描。比如针对某个区域内的变压器，先在区域内设定报警上限值，如系统检测此时变压器的温度已超过了上限值将会立即发出报警。如果温度正常系统会继续向一个区域巡航、并在该区域停留几分钟，将区域内的实际温度数据提交到热像服务器中，方便监控室内工作人员及时查看设备温度值，以此作为设备故障诊断的重要参数。按照变电站的实际情况，每隔一小时系统就会将巡检机器人内预置点采集到的数据传入数据库。

1.3 一键切换功能

系统自动巡航如发现有设备出现异常时，可将自动巡检切换为现场分析模式，或通过报警信息进行故障定位，找出故障具体位置，等待故障诊断与分析；诊断分析功能。利用图像分割完成电气设备的有效划分，从中采集检测数据，设备识别可依据图像与设备之间的映射关系。系统在监测区域内需对所有设备进行识别，由于不同设备的报警温度不同，某个设备温度超限时须及时找出具体设备，因此红外热像系统须立即查询到设备，再将设备实时温度提交给系统管理人员，工作人员判断设备当前运行状态，了解设备是否存在过热问题或者故障，以便及时完成故障处理[1]。

2 智能红外热像无人监控系统整体架构

2.1 数据采集

系统共分为三个模块，其中监测模块由多个节点组成，节点内又包含红外热像仪、摄像头、温度感知模块等部分，这些设备负责采集与处理数据，在云台上搭建摄像头，系统依靠云台的运动完成设备扫描。数据采集包含设备红外视频流与温度数据，处理处理包含区域分割和发热区域检测等。服务器模块负责接收节点温度异常数据，再将数据存储到数据库内，客户端通过网络查询异常信息。系统的数据采集部分主要以物联网为基础，获取变电站内设备的可见光与红外视频流，采集温度信息，温度传感器和MCU连接，经过串口将温度传递到工控机。红外热像仪与摄像头在网线的作用下连接工控机，每相隔5s工控机就会获取一次数据。

2.2 数据处理

采集了节点数据之后，工控机先对数据展开本地处理，随后上传至服务器，减轻数据传输压力。随后系统在红外图像内分割设备区域，以此作为检测区域，根据环境当前温度信息进行红外图像的发热检测找出异常区域，对区域准确定位，经过检测算法的应用完成数据处理，得出故障结论。

2.3 数据的传输

主要有两部分，一部分是节点与服务器的数据传输，工控机向服务器提出申请后确立Socket连接，双方确立连接端口，数据传输时服务器将接收到的数据存储于数据库内；另一部分指的是客户端与服务器的数据传输，客户端向服务器提出申请、确立连接，客户端查询数据时向服务器发送参数，服务器寻找符合条件的数据并将结果显示在客户端。如果变电站内有电力设备异常发热，或接下来可能会异常发热，此时服务器也会向客户端发出信号。

3 变电站智能红外热像无人监控系统的运用分析

3.1 系统软件设计

变电站监测节点软件设计。监测节点是红外热像监控系统的一部分，主要负责对数据进行采集与处理，设备故障的产生会伴随异常发热，所以系统须实时监测设备温度，检测异常发热区域。工控机间隔5s就会获得一帧红外图像，先分割发热区域再对区域展开异常检测，如发现异常发热的情况还需进一步检测区域内参数，获得异常区域坐标、面积、温度、温差等数据，经过红外和可见光图像的相互匹配，完成发热精确定位，再将数据上传到服务器内，向系统客户端提交报警信号。

客户端软件设计。包含以下模块：异常信息更新模块。节点检测到设备发热异常时将信息上传到服务器，并在系统客户端内显示，数据会实时更新，将异常情况以报警信号的形式提交给客户端；异常预警模块。节点经过视觉标签对区域持续监测，同时分析异常区域温度的变化趋势，在产生温度异常之前向服务器与客户端发出预警信号，以便采取控制措施；异常信息详情模块。对异常详细信息集中显示，如红外异常检测图与具体参数等；异常查询模块。系统操作人员可向服务器提出申请，查询自己需要的异常信息参数。

3.2 检测算法的设计与实现

3.2.1 异常发热区域分割检测

提取设备异常区域作为检测区域，再对其中的设备展开发热检测分析。需先进行设备区域提取，按照红外图像在成像方面的特点，发热目标区域灰度值更高，使用模糊C均值算法完成设备与非设备区域之间的自动分割。以往的FCM算法耗时长，无法满足设备在线监测的需求，为达到实时监测目的决定采用模糊C均值算法：对数据集进行精简处理，统计图像灰度级，将相同灰度级作为子集代入计算，减少运算量，也提升图像的分割效率。

对聚类中心进行优化处理，将灰度统计的直方图分为两部分，要求两部分像素数保持相同，划分点对应的灰度级是q，定义类中心目标函数f=α(pi/H1+pj/H2)+β(xj-xi)/x，i与j代表的是像素灰度级，其中0≤i＜q，q＜j≤255，pi为i的像素数，pj为j的像素数；H1和H2指的是这两部分的像素总数；xi和xj指的是i和j相应的灰度值，其中x是最大灰度级；α与β是相应的权值，α=0.4，β=0.6，这样能够让f最大时的i和j成为聚类中心相对应的灰度级。

关于邻域相关性约束，采用高斯函数进行像素赋权值分析，再对隶属度加权平均，以此获得像素隶属度：ukmn=h(x,y)ukxy，ukmn指的是像素隶属度；m为像素点的横坐标，n为像素点的纵坐标；k是所属类别。其中x∈（m-1,m+1），y∈(n-1,n+1)；h（x,y）=1/(2πσ2)exp(-(x2+y2)/(2σ2))作为高斯核函数，σ取值0.8,邻域选择3×3邻域。图像分割后改进后的算法能让变电站设备区域更加完整。

3.2.2 异常发热区域精确定位

电力设备的缺陷等级分为一般、重大、紧急缺陷三种。按照相应标准与红外诊断技术要求，在红外热成像的同时产生伪色彩温度映射表，访问灰度值，再利用映射表获取像素点的实际温度，根据环境内的温度信息进行发热异常检测。该过程可检测出异常发热区域坐标、面积、最低最高温度、温差等参数。

由于红外图像的分辨率较低，成像较模糊，而可见光图像的成像符合人眼视觉要求且分辨率更高，所以经可见光图像映射后的红外图像可对区域进行精确定位。二者安装位置不同，需对图像做好配准处理。先对红外图像和可见光图像进行灰度化处理，获得两个灰度图像，再采用边缘检测方法得到边缘图像。使用SURF算法进行边缘图像检测获取特征点，得到特征集，对特征集内的点寻找距离最短的两个点，如果最近距离除以次近距离的结果低于0.7阈值可接受该匹配点。采用最小二乘法计算仿射变换矩阵，将检测的异常发热区域经过矩阵映射在可见光图像内，完成对区域的精准定位。

3.3 关键技术特点

结合变电站所在的特殊环境以及技术要求，红外热像系统的规模应按照电网区域范围与变电站数量组合来定义，局端能对下属所有设备展开远程红外视频监控，采用多级组网的方式建立大规模红外无人监控网络。在集控中心设置不同区域监控中心，在调度中心设置主控中心，以专业在线红外热像仪为温度检测探头，配置数码摄像枪，利用相应软件完成变电站带电设备的自动检测与预警，智能分析设备当前温度情况。在变电站各个角落设置监控头，完成对设备的红外图像监测，图像和数据接入内网，用户使用软件即可查看。

红外热像系统在变电站内的关键技术应用呈以下特点：红外热像仪性能优越，安装简便，可先进入传输系统，保障现场数据信息的实时传输。采用图像分析算法，系统只需1个IP地址即可，带宽为10Mbps，系统运行时不会产生延迟，可有效降低对带宽的占用；系统支持多人异地同时监控，软件使用效率高，可智能识别设备温度异常，完成自动报警后系统将会生成故障分析报告；红外热像系统将会依据设备的异常发热状况对设备展开红外诊断，判断故障类型再生成不同级别的故障分析报告；系统可对监测目标产生历史最高或最低温度、平均温度数据汇总曲线图，方便对设备运行状态与变化趋势实时了解，从而及时发现问题。

红外成像系统具有高度智能巡航功能，系统内配置了自动温度与湿度调控装置，可按照变电站现场设备采集到的温度与湿度信息对数据有效校正，再将数据同步到红外热像仪内生成参数报告，提高热像仪测温的精确度。此外系统还具有智能报警功能，可根据设备的实际异常发热情况，依据红外诊断的操作规范完成相应故障等级的报警，以便用户及时了解故障情况，针对不同的缺陷等级采取有效解决措施。

3.4 红外热像检测机器人的应用

基于红外测温与热成像功能的变电站巡检机器人适用于用电高峰时期，该时期变电站内的设备易过载过热。机器人安装红外热成像仪可对指定区域内的设备温度进行实时监测，如监测到的温度超出阈值，机器人将会发出报警并将将故障信息发送到系统后台，以便人员及时处理。红外成像无人监测系统主要包含巡检机器人与固定监测点两部分，机器人高度为1.2m、重量在80kg左右，云台水平活动范围为±180°，垂直方向活动范围为±90°，系统可在最低零下30℃和最高零上50℃的环境中工作。机器人集成可见光与红外热成像设备，底部采用驱动轮，支持转向与移动操作。

提前做好变电站巡检地点与网络的部署，改造巡检机器人的工作路线，做好台阶转为斜坡和拓宽路面的调整。机器人采集到的红外热图像可精准的展示设备当前温度分布情况，与实际温度的差距在1℃以内，测温功能较好。当光照条件与仪表位置符合的情况下，机器人能够拍摄变电站设备状态与仪表状态，工作人员在后头可查看仪表读数。系统具有巡检功能、噪音识别功能，经长期运行可提升变电站巡检工作的技术价值。

3.5 基于红外测温的开关柜温度监测系统应用

红外热像监测系统的工作重点是经过一定数量的红外热成像仪，采用电网辅助系统对开关柜当前的温度情况进行实时监测，而且并不会对设备造成干扰影响。红外测温技术有着较强的容错性，防止系统运行期间出现崩溃的问题。红外热像监控系统能对变电站的图像信息进行监测分析，确保图像信息的获取，能对所有开关柜的红外历史图像进行回放。通过对温度信息的实时分析，展现存储热成像的功能，强化系统自身无人自动巡检的功能，并在提前设定的间隔时间内做好全变电站监控点的图像巡检分析，从而保证监测工作的时效性，任意设定监测对象。

红外温度监测系统能将采集到的红外热像处理成具体的温度信息并制成生产图表报告。系统包含：测温探头。其与计算机相连接，利用RS485连线将热成像数据传递到系统内部；温度监测子系统。红外传感器内置非接触式温度感应芯片，可进行-40～125℃的测温。将系统放置在变电站高压开关柜内，对三相电缆接头温度进行监测分析，经过监测得知电缆温度始终处于预期范围且系统终端没有收到报警信号，说明开关柜温度正常，没有任何异常情况。