电力巡检中绝缘子缺陷问题研究

2023-12-21广西电网有限责任公司百色供电局商琼玲

电力设备管理 2023年21期

广西电网有限责任公司百色供电局商琼玲

1 引言

绝缘子是输电线中不可或缺的设备，而裸露在外的电塔、导线绝缘子，由于其在强磁场、风吹日晒等恶劣条件下、其制造技术的落后、人为的破坏等原因，使得绝缘子容易受到损伤，从而对电网的安全构成极大的威胁，并带来难以估量的损失。当前，我国高压输电线路的巡检以人工为主，不仅效率低下，而且存在着某些视觉盲区，而且供电人员还需攀爬电塔，劳动强度大、安全隐患大，所以，亟须一种替代人工巡检的新方法。本文介绍了一种利用图像处理技术，对一架无人机在飞行过程中出现的绝缘子串线缺陷进行检测和定位的方法。

2 绝缘劣化分析

由于绝缘子长时间暴露在恶劣气候下，绝缘子自爆是不可避免的。传统的电力巡检方法是以人工巡检为主，但是在架空线路巡检时，往往要站在较高的位置，这既增加了劳动强度，又增加了危险性[1]。利用无人机搭载高分辨率照相机进行航拍，以取代人工巡视线路，有效地减少了电力巡检的难度。同时，用机器视觉取代人工巡视，提高了电力巡视的质量与效率。如果除湿机失灵会使绝缘横梁上结霜，形成了分离的水滴，最终形成了一个绝热结构的水面。当电场强度达到一定程度时，绝缘复合材料表面将出现漏电现象，并在漏电现象的影响下，在漏电现象的持续加热下，材料表面将出现漏电现象。在此基础上，利用电磁场的基本原理，对绝缘材料在潮湿条件下的电场分布特征进行了分析。

3 绝缘子缺陷发生原因

绝缘子是电力设备中最普遍的一种绝缘元件，起到了对电力设备内部电流进行隔离、保护电力设备和电力设备的作用[2]。绝缘子的优劣对电网的安全、可靠性有很大的影响，造成绝缘子故障的原因多种多样。

3.1 物理原因

绝缘子的材料、结构及加工技术对绝缘子的物性有很大的影响。由于绝缘材料的不合格，绝缘材料中出现了气孔、夹杂等缺陷，这些缺陷会使绝缘材料的强度降低，进而影响绝缘材料的安全性。同时，绝缘子的结构也会影响绝缘子的使用寿命，一些生产技术不合格的绝缘子会出现松动、错位等问题，导致其强度下降，在严重的情况下，还可能造成绝缘层的破坏，对电网的安全、可靠运行产生不利影响。

3.2 环境原因

电力设备中绝缘子受到多种环境因素的影响，例如，风雨、高温、低温等，这些环境的改变会引起绝缘子的物理性能的改变。在高温环境下，绝缘子易出现老化，从而降低绝缘子的耐久性。同时，各种粉尘、雨水等杂质也会对绝缘子造成一定的污染，从而在绝缘子表面形成一层导电膜，降低绝缘子的绝缘性能，为电网带来严重的危害。

3.3 电力原因

绝缘子工作于电场中，当电流流经绝缘子时，将会出现电弧等现象，这种电弧可能会破坏绝缘子，降低绝缘子的安全性。同时，电压水平对绝缘子的寿命也有影响，频繁运行的过电压将引起绝缘子层老化，严重影响绝缘子层的安全运行。

4 绝缘子缺陷的影响

4.1 导致设备故障

电力设备中的绝缘子故障是很普遍的现象，一经发现就必须及时采取措施加以解决。长期对其进行忽视，不仅会使绝缘子的缺陷进一步恶化，还会发生断开等事故，造成设备失效，严重时还会对整个电力系统造成影响[3]。

4.2 影响设备寿命

绝缘子基体存在缺陷，将造成绝缘子基体强度降低，降低绝缘子基体的服役寿命，进而增加电网的维护费用。

4.3 威胁人身安全

绝缘子的缺陷如果不能得到有效的解决，极易发生电压击穿，产生电弧，从而引起严重的经济损失和影响人员的生命安全。

5 绝缘子缺陷的预防与处理方法

5.1 绝缘子缺陷检测与定位方法流程

在输电线中使用的玻璃绝缘子具有如下特性。一是绝缘子通常是椭圆形、淡蓝色、半透明的。二是绝缘子通常是以串的形式存在的，其数目随着线路电压的变化而变化。三是无人机巡视影像上的绝缘子形状基本一致，且间隔均匀。四是如果绝缘子损坏或爆炸，相邻的绝缘子之间的距离是普通绝缘子之间距离的两倍及其以上。输电线路上破损的绝缘子串如图1所示。

图1 输电线路上破损的绝缘子串

在此基础上，探究一种新的破损点的识别和定位方法，本系统共分为四大部分。一是对图像进行预处理，实现了从 RGB 到 LAB 的变换，并进行了灰度变换。二是改进的 OTSU 算法：采用了一种新的 OTSU 算法，分别对图像的灰度区和 B 通道区进行了阈值区的划分。三是形态学过滤：将所抽取的绝缘子串通过开、闭、与等操作加以过滤。四是缺陷检测与定位：采用最小二乘法对绝缘子串所处的线段进行拟合，并结合其特性，对其进行识别和定位[4]。

5.2 图像的预处理

传输线通常位于户外，暴露于空气中，无人机巡视时容易受到拍摄角度和光源的干扰，所以需要将图像由RGB影像转换成LAB图像才能完成任务。在LAB 空间中，L 代表的是亮度，而A 代表的是从红光到绿灯的区域，B 代表的是黄绿到蓝光的区域,颜色绝缘子可以是淡蓝色或淡绿色，能够很好地通过A 或B 的通道来对影像进行管理，从而避免受光线的影响。同时，为了便于后续的形态学加工，将原始图像从 RGB 变换到了灰度。

5.3 改进的OTSU 算法

最大类间方差法又称 OTSU 法、大津法，是日本学者大津于1979年提出的一种最大类间方差法。在对图像进行处理时，要将图像从灰度空间变换为二值化图像。在巡检图像中，绝缘子串和其他物件有较大的差异。所以，在对巡检图像的管理上，人们采用的是后者。OTSU 算法以灰度图像中各灰度层图像的规模和概率为基准，从而求出方差，并设定了最佳的分离阈值，以便于将前景和背景加以细分。本文将对 OTSU 算法中，为了找到最优门限，必须遍历所有灰度，但其计算复杂度高，计算复杂度高。因此，在保持最优门限不变的同时，降低了算法的计算量。

将灰度值小于 N 的像素组设定为S1，反之，设定为S2，并对S1和S2的平均值进行计算，具体如式（1）、式（2）、式（3）：

将 OTSU 算法应用于区间[T1,T2]中，以寻找最优的划分门限。与原方法相比，改进后的最大类间方差法在整个灰度范围内搜索，减少了计算工作量。通过在 Visual Studio 中使用 Opencv 库，对 OTSU 算法进行了比较，并对其进行了验证[5]。OSTU 及其改进算法性能比较见表1。

表1 OSTU 及其改进算法性能比较

传统的OTSU 算法中，为选取最高阈值，必须对整个灰度进行了遍历。由表1可知，改进的 OTSU算法极大地降低了计算方差的次数，a 已完成10个变量的计算，b 对125个变量进行了计算，都比原本的256次要少得多。与原方法相比，该方法需要多算3个平均值，但是平均方差的计算量比原方法小得多。但总的来说，该方法所需的运算量比原来方法所需的运算量要小得多。阈值分割的结果如图2所示。

图2 阈值分割的结果

尽管改进后的 OTSU 算法能够将绝缘子串从背景区域中分离出来，但是仍然存在着许多噪声的干扰，在经过划分的 B 通道中，存在着一种在经过划分后不会出现的噪声。分割出的灰度图像中也有噪音，但是在经过划分的 B 信道中，同样会出现某些噪声。因此，给出了在门限划分之后，对 B 通道和灰度图像进行定位与测定。

5.4 检测定位方法实现

一是在二值图像中，以左上方为坐标点，在右下方为 X 轴正方向，在左下方为 Y 轴正方向。在此基础上，对绝缘子串进行了制图。基于这个坐标系统，在图像上遍历所有像素，并将具有255 （白）值的像素的座标，也就是绝缘子串的坐标保存在数组X 中。当遍历完成时，将执行线的拟合。

二是如果在前面提到的坐标系中，直线D 与L都是相等的,并且知道了直线L 的倾斜度，就能够求出直线D 的倾斜度。把线D 设为过零点的直线，并对阵列X 进行遍历，如果线 D 上的坐标元素超出设定的阈值，线 D 与线 L 的相交就是起始点，否则线 D 的截距加一，如此反复，直至将绝缘子串的起始点扫描出来。寻找结束点的方式与寻找开始点相同，不同的是，D 这条线是逆着方向进行搜索（截面距离-1)，直至找到结束点。

三是每一绝缘子的中心点沿 L 线，已知一个固定数目的绝缘子以及一组绝缘子的起始和结束坐标，绝缘子的等间距分布，从上面可以得到每一个绝缘子的中心点，包括被破损和爆裂的绝缘子。在此基础上，对线段 D 通过这几个点后，数组中满足一定条件的绝缘子像素坐标个数进行计算，如果不满足一定条件，就是被破坏或炸毁的绝缘子。

四是由于每一个绝缘子中心点的坐标都是已知的，因此可以计算步骤3，如果发现有损坏的绝缘子，就会将其位置记入数组，破损的数量会增加1。最终输出绝缘子的位置以及损坏的总数量。绝缘子串建模如图3所示。