融合图像与红外传感的变电站异物入侵在线监测_林鹏.pdf

电子设计工程Electronic Design Engineering第31卷Vol.31第15期No.152023年8月Aug.2023收稿日期：2021-12-20稿件编号：202112121基金项目：国网浙江省电力有限公司科技项目（5211TZ210009）作者简介：林 鹏（1995），男，浙江玉环人，助理工程师。研究方向：电力系统分析与控制。在天气转凉，室外食物减少的情况下，小动物会进入变电站开关柜、配电室、电缆沟等地方取暖过冬。它们之所以能够顺利进入这些变电区域内，一方面是由于变电体系在修建过程中，存在的洞隙可供出入；另一方面是由于监管不严，导致门窗闭合不严，小动物可以顺利进入开关柜及配电室内部1-2。配电站内部的走线极为复杂，任何一根电缆及线路的损坏，都有可能导致大规模停电，甚至迫使整个电网体系陷入瘫痪状态。而小动物进入开关柜及配电室后，不但会啃咬电缆造成电量外泄，还会损坏局部电力体系，引发停电事故或供电危机。近年来，各大变电站体系主要采取感知哈希矩阵型检测方法，监测小动物入侵行为。该方法在门、融合图像与红外传感的变电站异物入侵在线监测林 鹏，陈 聪，徐盛秋，蔡富裕，廖 华（国网浙江省电力有限公司台州供电公司，浙江 台州 318000）摘要：为保证变电站体系的安全运行，防止小动物入侵，提出了融合图像与红外传感的变电站异物入侵在线监测方法。利用红外传感设备，将采集到的图像信息融合在一起，通过节点规划的方式，完成异物入侵监测区域的划分。在此基础上，确定入侵数据的样本集合，根据已选取的监测指标，计算权重指标的具体数值，完成融合图像与红外传感的变电站异物入侵在线监测方法的设计与应用。实验结果表明，利用该方法监测的小动物入侵图像更为清晰，符合维护变电站安全运行能力的实际应用需求。关键词：红外传感；变电站；异物入侵；图像融合；样本集合；监测指标中图分类号：TN948.6；TP391文献标识码：A文章编号：1674-6236（2023）15-0178-04DOI：10.14022/j.issn1674-6236.2023.15.036Online monitoring of foreign body intrusion in substation based on fusion image andinfrared sensingLIN Peng，CHEN Cong，XU Shengqiu，CAI Fuyu，LIAO Hua（Taizhou Power Supply Company，State Grid Zhejiang Electric Power，Taizhou 318000，China）Abstract:In order to ensure the safe operation of the substation system and prevent the invasion of smallanimals，an online monitoring method of foreign body intrusion in substation based on fusion image andinfrared sensing was proposed.Using infrared sensor equipment，the collected image information is fusedtogether，and then the foreign body intrusion monitoring area is divided by node planning.On this basis，the sample set of intrusion data is determined，and the specific values of weight indexes are calculatedaccording to the selected monitoring indexes，so as to complete the design and application of onlinemonitoring method of foreign body intrusion in substation based on fusion image and infrared sensing.Theexperimental results show that the small animal invasion images monitored by this method are clearer.This method meets the actual application requirements of maintaining the safe operation capability ofsubstations.Keywords:infrared sensing；substation；foreign body intrusion；image fusion；sample set；monitoringindicators-178窗等特定位置放置动力感应探头，且这些探头之间始终保持串联关系。利用探头采集到的监控信息虽然能够同步传输至核心控制主机中，但混杂程度较高，采集到图像的清晰度受损3。一部分人主张在变电站外部加设低压电网，通过施加传输电流的方式，对小动物起到警示作用。然而该方法的危险系数相对较高，极易误伤路过行人。为解决上述问题，该文引入了红外传感器设备，并以此为基础，设计一种工作效率较高且更安全的变电站异物入侵在线监测方法。1异物入侵行为采集基于红外传感器设备，变电站异物入侵行为的采集主要由图像融合、监测区域划分两部分共同组成，具体处理方法如下。1.1红外传感器设备在变电站体系中，红外传感器设备负责采集小动物入侵行为图像4-5。将采集到的信息参量，以数据流的形式反馈回核心监测主机中，具体结构示意图如图1所示。图1红外传感器设备的结构示意图红外传感器设备常被置于变电站体系中的门、窗等位置处。在非通电情况下，该元件不具备监测与应用的能力。1.2入侵图像融合入侵图像融合也叫红外传感图像与小动物入侵行为图像的融合。为使变电主机能够准确监测异物入侵行为，在进行图像融合时，应注重对红外传感器设备所采集图像信息色度值水平的配比6-7。红外传感图像色度值指监测结构采集到的图像数据色温差数值。一般来说，色温差水平越高，则表示红外传感图像的色度值越大。假设w表示监测节点的位置信息，d表示红外传感图像的色温差均值。联立上述物理量，可将红外传感图像与小动物入侵行为图像的融合标准条件表示为：I=w=1+(pw-p0)2d2（1）式中，p0表示色度值指标的初始配比系数，pw表示位置信息为w时的色度值指标配比系数。为使入侵图像融合结果更贴近变电站异物入侵在线监测的实际应用需求，指标w的单次取值结果不应过大8。应采取少量多次增加的方式，使其取值结果由初始值上升至最大值。1.3监测区域划分在变电站体系中，小动物入侵行为的发生位置并不固定。为获得更为准确的监测结果，应划分入侵行为的所属区域。若将已融合的红外传感图像作为研究对象，则可认为在平面直角坐标系中，整个变电站体系由 4个基础区域组成，且相邻监测区域的横、纵坐标并不能完全相同9-10。假设E1(x1,y1)、Q2(x2,y2)是两个随机选取的监测节点，且它们不属于同一个坐标区域之中。规定H表示点E1、Q2之间的物理距离，联立上述物理量，可将指标H表示为：H=|y2-y1|x2-x1（2）式中，表示由点E1指向点Q2的直线的斜率。设表示红外传感器设备对于小动物入侵行为的监测权限。联立式（1）-（2），可将监测区域划分表达式定义为：OE1Q2=IH|S（3）式中，S表示红外传感器设备所能覆盖的监测区域面积，表示基础划分权限。为保证变电站体系的安全运行能力，避免小动物入侵行为的发生，应在已知红外传感图像融合条件的基础上，对已知监测区域进行精准划分。2变电站异物入侵的在线监测方法根据已知的异物入侵行为采集结果，按照样本集合确定、监测指标选取、权重值计算的处理流程，实现融合图像与红外传感的变电站异物入侵在线监测方法的设计与应用。2.1样本集合确定样本集合是指能够容纳所有监测信息的数据集林 鹏，等融合图像与红外传感的变电站异物入侵在线监测-179电子设计工程 2023年第15期空间。由于小动物入侵行为具有迅速性与不确定性的特点，所以样本集合的覆盖空间必须足够大，才有可能将所有监测图像信息都包含在内11-12。设s1、s2、sn表示n个不同的小动物入侵行为监测图像信息，在既定监测区域内，n个s指标的物理数值水平不可能完全相等。表示基于红外传感器设备的入侵图像查询系数，表示监测图像信息的度量条件，fmax表示变电站主机所能监测到的小动物入侵行为表现强度的最大值。在上述物理量的支持下，联立式（3），可将融合图像与红外传感的变电站异物监测样本集合表示为：L=()s1+s2+sn2nOE1Q2fmax（4）一般情况下，样本集合中所涉及的监测图像信息存储数值量越大，变电站主机所能监测到的小动物入侵行为表现形式也就越多。2.2监测指标选取在样本集合空间中，监测指标并不是独立存在的物理变量，而是一类能够真实反映小动物入侵行为表现能力的系数项指标。由于红外传感图像的清晰度水平较高，所以在选取监测指标时，必须注重对行为变量间相似性的分辨13-14。设j1、j2表示两个不相等的小动物入侵行为表现能力指标，在既定样本集合空间中，j1j2的不等式条件恒成立。r表示与变电站主机匹配的检测指征值，表示小动物入侵行为特征的选取标准，D表示既定的红外传感图像感应系数。在上述物理量的支持下，联立式（4），可将变电站异物入侵在线监测指标的选取表达式定义为：A=-1-(|D)r=1+L(j2-j1)2（5）根据监测指标选取结果，能够确定已知样本集合的实用性价值，在此基础上，按照权重值表达式计算红外传感融合图像中的小动物入侵行为表现强度，可以实现对既定数据信息指标参量的实时在线监测。2.3权重值计算权重值指标可用来衡量变电站主机监测小动物入侵行为的能力，对于已选取的监测指标而言，权重值指标计算结果越大，表示变电站主机监测小动物入侵行为的能力也就越强15-16。规定c、v表示两个随机选取的小动物入侵行为标度值，对于已采集到的红外传感融合图像而言，cv的不等式条件恒成立。bc表示标度值为c时的监测权重项指标，bv表示标度值为v时的监测权重项指标。在上述物理量的支持下，联立式（5），可将权重值计算式定义为：g=1|Ac=1v=1(bc+bv)2Mk?（6）式（6）中，M表示核心监测指标，k?表示异物入侵行为的表现特征。至此，完成相关指标参量的计算与处理，在确保不出现其他干扰条件的情况下，实现融合图像与红外传感的变电站异物入侵在线监测方法的顺利应用。3实例分析为突出说明融合图像与红外传感在线监测方法的实际应用价值，设计如下对比实验。按照图 2 所示原理对实验组、对照组监测设备进行调试。其中，与实验监测设备相连的控制主机搭载融合图像与红外传感的变电站异物入侵在线监测方法，与对照组监测设备相连的控制主机搭载感知哈希矩阵检测方法。图2实验设备调试原理示意图令小动物在变电站外部自由活动，当其进入监测主机的感知范围内后，控制核心记录元件，复原小动物入侵行为图像。复原图像分辨率能够反映主控设备监测变电站异物入侵行为的能力。一般来说，复原图像的分辨率水平越高，主控设备的监测能力也就越强，此时变电站体系的安全运行能力能够得到较好地促进。复原图像分辨率由长度像素数X、宽度像素数Y两个指标共同组成，在单位监测区域中，X指标与Y指标的取值结果越大，则表示复原图像的分辨率水平越高，反之则越低。表 1反映了实验组、对照组长度像素数X的具体变化情况。分析表 1可知，随着单位监测区域面积的增大，实验组、对照组长度像素数指标均呈现不断增大的-180数值变化趋势，但实验组起始数值明