视觉技术在农村变电所中应用

孙 蓉

（泰州三新供电服务有限公司姜堰分公司）

0 引言

送电线路所携带的电压通常极高，不适合直接供用户使用，需要经过降压变电所的变压器将电压降至适宜的级别，再通过配电线路将电力送到每个用户手中。同时，农村的小型电厂发出的电压往往较低，无法长距离传输，因此需要升压变电所的变压器将电压提升，才能通过送电线路将电力输送到遥远的地方［1］。因此，农村变电所在电能的集聚、电压级别的转换、电能的分配以及电压质量的调整和控制等环节中，发挥了不可或缺的作用。

电力系统中的电能生成、转换、传输、分配和使用是同步进行的，系统中的每个环节对电能传输都至关重要。任何环节的故障都可能导致损失。而变电所，作为电能转换和分配的枢纽，通常连接着大量的送电线路或直接与用户相连。如果变电所发生严重事故，不仅会对电力企业的设备和人员造成伤害，还会影响到广大用户的电力使用，甚至对国民经济产生严重影响。因此，确保农村变电所的安全稳定运行具有非常重要的意义。

1 农村变电所检测对象

对于农村变电所运行安全保护主要可以分为两方面：

第一，针对农村变电所运行人员安全行为检测。

虽然对于电力系统中任何一个环节都有成熟的运维规范，但是在实际运维工作中，往往还是会有一些运行人员因为疏忽大意导致忘记佩戴个人防护装备，或者因为个人经验不足导致维护动作不规范。这些不安全行为往往容易在操作过程中被忽略，进而对变电所运行造成损坏，甚至对变电运维人员的人身安全造成重大伤害。

第二，针对农村变电所内设备运行状态检测。

对于有人值守的变电所一般每日巡检一次，而对于无人值守的变电所则一般要一周才巡检一次，这对变电所的运行安全存在着一定的安全隐患；而如果增加巡检次数则会造成不必要的人员消耗。

因此在农村变电所中加入视觉检测系统，就有着十分重要的意义。一方面视觉检测系统可以对变电所内运维人员的装备和行为进行检测，如果发现运维人员未带安全装置或操作行为不规范，则会产生报警以提醒运维人员。视觉检测系统配合运维人员进行检修操作可以大大降低检修操作的安全隐患。另一方面视觉检测系统还可以对农村变电所的设备进行实时检测，实时地监测设备的运行状态，如：设备运行温度是否在安全阈值以内，带油设备是否存在漏油等现象。如果监测到设备出现危险状态则会立刻向变电所人员报警，提醒运维人员进行检修，并且计算机视觉检测可以实时地对设备进行检测，可以大大地减小人力成本。

2 计算机视觉技术介绍

计算机视觉是一门涉及计算机和人工智能的交叉学科，旨在使计算机系统能够模拟和理解人类视觉系统的功能与能力。通过计算机视觉，计算机可以感知、解释和理解数字图像或视频中的视觉信息，从而实现自动化的图像分析、识别和理解。

计算机视觉的核心任务包括图像处理、图像分析和图像理解。在图像处理阶段，计算机利用各种算法和技术对图像进行预处理、滤波、增强等操作，以提取有用的信息并改善图像质量。图像分析阶段则涉及对象检测与识别、目标跟踪、图像分割等任务，通过机器学习和深度学习等技术，计算机可以自动识别和定位图像中的对象、人脸、文字等内容。最后，图像理解阶段致力于对图像进行高级理解和推理，例如场景理解、情感分析、行为识别等，以实现对图像内容的深层次理解。

目前，在计算机视觉领域，应用最广泛就是基于深度学习的目标检测算法，主要分为两类，第一类是基于候选区域的双阶段目标检测算法，第二类是基于回归问题的单阶段目标检测算法。前者主要有R-CNN、SPP-Nеt、Fаst R-CNN、Fаstеr R-CNN等，第一阶段由候选框网络进行前景背景分类，并从其中感兴趣区域提取特征；第二阶段对候选框进行卷积分类和矫正回归等操作生成位置框并预测类别，使其拥有更高的精度。由于其双阶段机制的特点，其产生的参数量较大，实时性差，检测小目标效果差，这种算法适用于高精度目标检测。

第二类是单阶段目标检测算法，如SSD、Rеtinа-Nеt和Yolo被广泛应用。这些算法无需提前进行区域候选，而是直接通过输入图像来回归目标边界框和类别，从而满足工业生产快速性要求，并且模型结构简单，更适合移动和嵌入式设备应用。

对于变电所运维人员检修行为和变电所设备的检测，使用单阶段目标检测算法YOLO（You Only Look Oncе）算法是一个较好的选择。原因如下：

（1）实时性：YOLO算法以单次前向传播的方式进行目标检测，因此具有较高的实时性。在变电所运维现场，实时监测和检测是至关重要的，能够快速发现异常行为或设备故障，及时采取措施，确保电网安全运行。

（2）多类别检测：YOLO算法能够同时检测和识别图像中的多个不同类别的目标。这对于变电所来说是重要的，因为需要检测的目标可能包括运维人员的行为，如佩戴安全帽、正确操作设备等，以及变电所的设备，如变压器、开关等。YOLO能够一次性检测多个目标，提供全面的场景分析。

（3）鲁棒性和准确性：YOLO算法通过使用深度神经网络和大规模数据集进行训练，具有较高的鲁棒性和准确性。它能够处理复杂的场景、遮挡和不同角度的目标，并且在目标定位和边界框预测方面表现良好。这对于变电所环境中可能存在的复杂背景和目标变化非常重要。

3 视觉技术的应用

针对变电所运维人员佩戴绝缘手套的检测情况，王彦生等人［2］利用YOLOv5网络，加入注意力机制和替换损失函数显著地提升了网络对绝缘手套佩戴的检测精度；针对变电站人员异常行为，朱玛等人［3］通过含有YOLOv4模型的аlрhарosе算法对视频流中的操作人员姿态进行判断和跟踪，并使用操作人员异常行为大数据对YOLOv4模型进行深度学习网络的训练，使得训练后的аlрhарosе算法可以对视频流中操作人员异常行为进行检测报警。

对于变电所内设备同样可以使用YOLO网络进行检测，李家源等人［4］通过对YOLO网络进行注意力机制、损失函数和上采样方式等方面的改进，显著提升了风力发电机内部设备的识别能力，同时结合相应传感器数据对运行设备的温度和倾角进行检测，并且改进后的检测速度仍达到0.7ms，可保证对电力设备实时检测的要求。

4 结束语

在农村地区，变电所的运维和设备检测对于电网的安全和稳定运行具有重要意义。本文通过介绍变电所的重要性以及对运维人员行为和设备的检测需求，探讨了计算机视觉技术在该领域的应用前景。

随着计算机视觉技术的不断发展，其在农村变电所的应用正日益受到关注。通过使用先进的算法和模型，如YOLO等，可以实现实时的目标检测和识别，对运维人员的行为以及变电所设备进行全面监测。这种技术能够帮助我们及时发现问题和异常情况，以便采取及时的措施，提高电网的安全性和可靠性。

农村变电所的特殊环境和工作条件使得视觉技术的应用具有挑战性。然而，计算机视觉技术的快速发展和不断优化的算法使其成为解决这些挑战的有力工具。通过结合传感器技术、图像处理和深度学习等方法，我们可以实现对运维人员行为的监测，如佩戴安全帽、正确操作设备等。同时，也可以对变电所设备进行检测，如变压器、开关等的状态和异常情况。

计算机视觉技术在农村变电所的应用不仅有助于提高电网的安全性和稳定性，还可以提高工作效率和降低运维成本。通过自动化的检测和监测，可以减少人工巡检的工作量，并及时发现潜在的故障和风险，提前进行维护和修复，避免事故的发生，保障农村电网的可靠供电。

然而，我们也要认识到计算机视觉技术在变电所应用中的局限性和挑战。算法的准确性、鲁棒性和实时性仍然是需要不断改进和优化的方面。此外，隐私和数据安全等问题也需要引起足够的关注和保护。

总之，计算机视觉技术在农村变电所的应用具有广阔的前景和潜力。通过不断的研究和创新，我们可以进一步发展和完善这些技术，为农村电网的安全和可靠运行做出更大的贡献。通过技术的推动，我们相信农村变电所的运维和设备检测将迎来更加智能化和高效的时代。