基于红外成像技术的交互式电力通信运检方法

杨 剑

（国网平顶山供电公司，河南 平顶山 467001）

0 引 言

电力通信网络作为电力通信管理系统中的重要组成部分，对电力通信的安全、质量与效率具有直接影响[1]。电力通信管理系统在高速运行过程中，受到运行环境、运行条件以及各项不确定因素的影响，存在一定的安全风险与隐患，不及时进行运检可能导致电力系统出现严重的安全问题[2]。因此，科学合理的电力通信运检方法至关重要。现阶段，我国在电力通信运检方面的研究日益成熟，然而在交互式电力通信运检方面的研究仍然不够完善[3]。传统的交互式电力通信运检方法在实际应用过程中存在一定的不足与问题，主要体现在无法根据交互式电力通信运行中的差异，获取电力通信移动应用需求与系统数据，导致运检模式与电力通信实际运行模式之间偏差较大，降低了运检的效率与准确性，不利于提高电力通信运行的质量与安全[4]。红外成像技术能够改善以上问题，通过红外热成像检测仪器，实现远距离检测输变电设备、电力通信设备表面异常状况，具有较高的准确性与安全性[5]。

基于此，本文在传统交互式电力通信运检方法的基础上引入红外成像技术，提出一种全新的运检方法，为促进我国交互式电力通信网络与电力通信管理系统的高速发展作出贡献。

1 交互式电力通信运检方法设计

1.1 构建交互式电力通信劣化绝缘子红外图像库

采用红外成像技术构建交互式电力通信劣化绝缘子红外图像库，实现交互式电力通信劣化绝缘子图像的智能降噪与校正。

采用红外成像技术中的光电检测技术，检测交互式电力通信物体的红外线特定波段信号[6]。提取红外线特定波段信号的运行特征，对波段信号进行转换处理，转换为可供视觉分辨的图像与图形，获取交互式电力通信物理表面的温度分布状况与特征[7]。利用分层切割方法，对交互式电力通信绝缘子串图像进行分层切割处理，获取劣化绝缘子单片，提高视觉分辨图像的收敛性与拟合性[8]。随机从波段信号图像中选取一定数量的正样本与负样本，共同输入到红外图像库中，通过红外成像技术的处理作用生成具有典型特征的交互式电力通信劣化绝缘子红外图像库，提升红外图像库的泛化性能。在此基础上，采用滤波算法对交互式电力通信劣化绝缘子的红外图像进行滤波校正处理，提高图像图层的均匀性，劣化绝缘子红外图像校正处理流程，如图1所示。

图1 交互式电力通信劣化绝缘子红外图像校正流程

从交互式电力通信原始红外图像中提取图像频谱，基于滤波器的滤波作用得出红外图像的结构图层，包括含噪背景图层与光滑背景图层2种。通过对含噪背景图层进行空域滤波处理与迭代训练得出光滑背景图层，进而完成交互式电力通信劣化绝缘子红外图像校正。

1.2 交互式电力通信运检

基于上述交互式电力通信劣化绝缘子红外图像库构建完毕后，实现对绝缘子红外图像的校正处理，提取到电力通信图像的频谱，反映了电力通信的实际情况与运行特征。在此基础上，综合考虑交互式电力通信传输节点的感知作用，基于绝缘子的运行状态计算交互式电力通信信息传输信道的干扰指数，公式为

式中：Qr表示交互式电力通信信息传输信道的干扰指数；L(r，p)表示信息传输信道的通信信息量；δ表示信息传输信道运行过程中可能受到干扰的范围；r表示信息传输信道；p表示信息传输信道的运行范围。通过计算得出信息传输信道的干扰指数，反映交互式电力通信的建设与运行状态是否良好。

在交互式电力通信运检过程中，应当通过有限元分析软件自动监测电网变电运行设备与交互式电力通信各项残差变量的动态变化，获取设备运行量化区间。在电网变电运行设备自动控制中，添加预留DI模块，通过现场考察的方式实时监控配电网工程高速运行过程中配电室是否存在异常情况。设置调度任务的传输链路，采用模糊综合统计法统计电力系统远程自适应调度控制传输链路的通信时间，对其作出分析，得出通信时间对整体交互式电力通信信息传输完成时间的影响。依据粒子群算法建立电力系统数据传输时间目标约束函数，根据约束函数的动态变化，选取其中传输时间最小的优化调度链路，保证交互式电力通信信道处理任务的传输效率。

在此基础上，根据电力通信建设与运行状态选取相应的运检模式，有针对性地进行运检处理。运检过程中，实时监测交互式电力通信信道传输节点队列的动态变化，计算电力通信信道运检中的总负载，公式为

式中：φ表示电力通信信道运检权重；R(j)表示电力通信信道中信息传输节点运检带宽；F表示电力通信信道运检总时间；λ表示电力通信信道运检中，信息传输节点队列的总长度。总负载越大，表示交互式电力通信运检承受的负载越多。此时，应当及时调整运检模式，采用归一化运检方法调节电力通信信道传输节点队列、带宽与长度，降低运检负载，完成运检流程，进而实现提高交互式电力通信整体性能的目标。

2 实验分析

综合上述内容，为本文设计的运检方法的整体流程。在此基础上，为了进一步验证该方法的可行性，进行了如下实验。

选取M配电网移动运检平台为研究对象，随机抽取其中变电站内线路保护装置的电力通信数据为研究目标。当M配电网移动运检平台交互式电力通信运行故障时，断路器可能出现跳闸情况，重合闸在短时间内不会作出相应的反应，导致变电运行设备整体自动化控制效率与控制精度较低。

在此基础上，为了更加直观地验证本文设计的交互式电力通信运检方法的有效性，采用对比分析的实验方法。将上述本文提出的基于红外成像技术的交互式电力通信运检方法，与文献[1]提出的基于移动作业终端的运检方法、文献[3]提出的基于北斗的电力通信运检方法进行对比。首先，确定交互式电力通信与变电站二次设备的状况，包括严重、异常、注意与正常状态4个不同等级，分别对状态量进行评分，获取各自的评分值，根据评分值，得出交互式电力通信三角梯形隶属分布函数，如图2所示。

图2 交互式电力通信三角梯形隶属分布函数图

图2中获取交互式电力通信4种不同等级的运行状态及对应的隶属度函数与状态量评分。在此基础上，结合隶属度函数分布结果，设置交互式电力通信粗糙度为本次实验的客观评价指标，粗糙度指标数值越小，表明运检校正性能越高。随机进行6组实验，利用有限元分析软件，分别测定3种运检方法每次应用后，交互式电力通信粗糙度的动态变化结果，进而判定运检方法的可行性，结果如表1所示。

表1 3种运检方法交互式电力通信粗糙度对比 单位：μm

根据表1的对比结果可知，在3种交互式电力通信运检方法中，本文设计的基于红外成像技术的运检方法，其应用后，交互式电力通信粗糙度指标均在0.051 μm以下，小于另外2种运检方法，运检校正性能较好，具备良好的电力通信边缘细节保持能力与运检校正能力，优势显著。

3 结 论

为了改善传统电力通信运检方法在实际应用过程中存在的不足，本文在传统运检方法的基础上，针对交互式电力通信运检引入红外成像技术，提出了一种全新的运检方法。通过本文的研究，优化了运检方法的核心功能，提高了电力通信对象与网络之间的匹配性，保障了交互式电力通信运行过程中数据对接的实时性，改善了网络通信中信息延迟的问题，具有重要研究意义。