智能巡檢系統(tǒng)在電力行業(yè)中的應(yīng)用研究

智能巡檢系統(tǒng)在電力行業(yè)中的應(yīng)用研究摘要：智能巡檢機器人集煙霧濃度及氣體傳感器、溫度傳感器、高清攝像頭等傳感器于一體,在化工廠能監(jiān)測有毒有害、易燃易爆氣體的濃度以及現(xiàn)場的溫度,具備自動避障及報警功能。油田巡檢系統(tǒng)已充分開發(fā)出機器人視覺識別功能,能對儀器儀表指示、信號燈指示進行識別,完成氣體檢測及報警等功能。本文主要分析智能巡檢系統(tǒng)在電力行業(yè)中的應(yīng)用研究。關(guān)鍵詞：智能巡檢系統(tǒng);現(xiàn)狀;主要技術(shù);功能定位引言隨著智能化水平的不斷提高,化工、石油、電力、交通運輸?shù)刃袠I(yè)逐漸開始將智能巡檢技術(shù)運用到巡檢中,各領(lǐng)域根據(jù)其需求不斷完善巡檢機器人功能,逐漸形成了符合行業(yè)生產(chǎn)特點的智能巡檢系統(tǒng)。1、電力線路巡檢模式的現(xiàn)狀目前輸電線路的巡檢方法大多還是依賴于人工巡檢，而人工巡檢模式主要有以下幾點問題：（1）巡檢手段單一。人工巡檢時只能使用望遠(yuǎn)鏡與相機等設(shè)備進行測量，尋找問題時只能進行人為的查找，在電力巡檢過程中無法使用過重的診斷設(shè)備。例如：桿塔瓶口上面的部位有觀測角度大與觀測距離遠(yuǎn)這兩個特點，人工巡檢時無法進行問題的查找，只能得過且過，最后導(dǎo)致巡檢結(jié)果產(chǎn)生誤差，影響了巡檢的質(zhì)量，提高了線路產(chǎn)生問題的概率。（2）維護人員無法滿足線路增長需求。最近幾年，220kV及以上電壓等級輸電線路的總長度已經(jīng)超過7×105km，年增長9%左右，以后的年增長率約6%?？陕肪€維護人員的增長率卻在2%左右，遠(yuǎn)遠(yuǎn)跟不上線路的增加速度，而且人工人本越來越高，電力企業(yè)為了控制成本，不會大量增加維護人員，因此會產(chǎn)生維護人員無法滿足線路增長需求的情況。（3）數(shù)據(jù)管理分散。目前電力巡檢工作中，大多都是電力線路運維部門進行數(shù)據(jù)的整理與統(tǒng)計，卻沒有及時將數(shù)據(jù)進行分享與整合，導(dǎo)致數(shù)據(jù)過于分散，無法進行多維度的利用，也不能給有關(guān)部門進行數(shù)據(jù)的提供，從而影響有關(guān)部門進行有效精準(zhǔn)的判斷。而且在進行巡檢數(shù)據(jù)判斷時都是由人工完成的，人工判斷容易產(chǎn)生數(shù)據(jù)的判斷失誤，因為人工效率過慢，數(shù)據(jù)的處理時間較長，因此會影響后續(xù)工作的正常進行。因為人工巡檢的方法過于傳統(tǒng)，并沒有給電力巡檢工作帶來良好的效率性與準(zhǔn)確性，所以，現(xiàn)在大多都使用無人機來進行電力巡檢工作。2、智能巡檢系統(tǒng)的主要技術(shù)2.1圖像識別與視頻流識別圖像識別和視頻流識別主要是在拍攝照片或錄制視頻后,對其進行去噪處理,提取特征量后通過智能算法進行對比識別,從而達到對圖像及視頻進行識別判斷的作用。采用此技術(shù),智能巡檢系統(tǒng)可以對表計讀數(shù)、指示等信號進行識別,還能夠識別油水系統(tǒng)的“跑、冒、滴、漏”現(xiàn)象,火災(zāi)及帶電設(shè)備放電等現(xiàn)象。視頻流識別其實質(zhì)屬于圖像識別,是一個動態(tài)檢測技術(shù),主要對連續(xù)幀的視頻圖像做減法,減去相同的圖像元素和余下變化的差異部分,從而檢測出視頻圖像變化的異常信息。2.2定位技術(shù)定軌巡檢機器人按照既定軌道巡檢時,巡檢設(shè)備通過識別導(dǎo)軌位置進行定位?？勺灾饕苿訖C器人,定位通過預(yù)先根據(jù)巡檢場所繪制的三維地圖進行,在巡檢移動時常采用激光無軌導(dǎo)航技術(shù)進行路線巡檢。此外,巡檢設(shè)備使用的定位技術(shù)有視覺定位、激光反射、北斗/GPS等。2.3AI深度學(xué)習(xí)AI深度學(xué)習(xí)技術(shù)是實現(xiàn)智能巡檢系統(tǒng)的核心所在,能否實現(xiàn)巡檢系統(tǒng)的“智能”在于系統(tǒng)是否具備自主學(xué)習(xí)能力,應(yīng)基本包含機器學(xué)習(xí)和計算機視覺。紅外成像分析、圖像及視頻流識別、語音識別、巡檢路徑自動規(guī)劃、嗅覺識別等技術(shù)實質(zhì)上都采用了人工智能的深度學(xué)習(xí)技術(shù)。該技術(shù)通過長期對模型進行訓(xùn)練學(xué)習(xí),建立電力行業(yè)專業(yè)化圖像、聲音識別等典型特征診斷模型,并不斷提高算法的準(zhǔn)確率,從而提高識別準(zhǔn)確率。深度學(xué)習(xí)的系統(tǒng)是由多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成,通過大量數(shù)據(jù)進行學(xué)習(xí)。當(dāng)前,應(yīng)用于深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成的算法種類較多。例如在圖像處理系統(tǒng)中應(yīng)用的常用算法包括人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、遺傳算法、蟻群算法、模擬退火、粒子群算法等。ACO(蟻群優(yōu)化)、ABC(人工蜂群)則常用于路徑巡檢路線規(guī)劃。各算法各具特點,在應(yīng)用中往往根據(jù)需要為研發(fā)人員使用。2.4圖像的典型干擾因素與圖像識別措施電力巡檢中的圖像處理會產(chǎn)生許多影響巡檢工作的干擾元素，具體如下：（1）光學(xué)像差。在光學(xué)系統(tǒng)里，遠(yuǎn)軸產(chǎn)生的實際圖像和近軸產(chǎn)生的理想圖像之間是有一定差距的。而這些差距會拉低圖像的質(zhì)量，致使電力部件檢測時的準(zhǔn)確率較差。（2）輻射失真。使用傳感器進行目標(biāo)的反射與輻射能量的觀測時，輻射的失真會致使遙感圖像也出現(xiàn)失真情況，從而對遙感圖像的解讀產(chǎn)生影響。（3）幾何失真。傳感器與無人機飛行樣式的不一致，會致使無人機圖像出現(xiàn)扭曲的情況，這種圖像退化的情況就是幾何失真。（4）運動模糊。因為無人機在飛行過程中，成像系統(tǒng)經(jīng)常會被運動、機械振動所影響而變得模糊。因此，運動模糊是無人機電力巡檢中的最大干擾之一。（5）噪聲。信號的干擾產(chǎn)生再無人機進行圖像的攝取與傳送的過程中，導(dǎo)致有嚴(yán)重的噪聲出現(xiàn)在圖像中，從而影響了無人機巡檢效果。為了有效地解決以上的干擾元素，提高電力巡檢圖像檢測的準(zhǔn)確性，需要針對圖像展開針對性的處理，具體如下：（1）圖像亮度調(diào)整。同一個亮度在不一樣的場景里會給人帶來不同感受的亮度，若進行圖像拍攝時選用了不合適的亮度，也會增加計算機的識別難度，因此，需要對圖像進行適當(dāng)?shù)牧炼日{(diào)節(jié)。具體方法如下：①可以轉(zhuǎn)換到HSL(HSV)顏色空間調(diào)整，在這個方法簡單卻低效；②可以進行線性的調(diào)整，將電力巡檢中要體現(xiàn)的物體進行強化突出；③可以進行曲線調(diào)整，可以將圖像層的整體亮度加強。（2）圖像對比調(diào)整。圖像對比調(diào)整也就是在維持平均亮度的前提下，進行亮暗點的變大或變小。（3）去除霧雨背景。在可見度較低的霧霾、陰雨天氣里，拍攝的圖像十分不清晰，因此，需要將圖像中的霧雨背景去除，將真實背景顯示出來。而除霧的方法分為單幀去霧方法與視頻去霧方法。（4）圖像拼接。因為無人機機載攝像機沒有很高的分別率，分別率會因為場景的大小而發(fā)生變化。因此，需要通過圖片拼接的方式來進行工作需求的滿足。（5）圖像識別。無人機拍攝圖像時對天氣沒有要求，因此，經(jīng)常會在惡劣天氣下展開工作，這對提取目標(biāo)造成了一定程度的困難，因此，需要使用圖像處理算法來進行圖像識別，提高電力路線檢測工作的效率。3、智能巡檢系統(tǒng)的功能定位當(dāng)前人工智能巡檢系統(tǒng)主要為人工智能巡檢機器人,通過機器人搭載各種先進的智能設(shè)備,使其具備數(shù)據(jù)采集、處理、識別等功能,機器人成為了該系統(tǒng)的核心部分。同時,不同行業(yè)、不同場所的巡檢重要關(guān)注點不同,巡檢場所特點存在較大差異。智能巡檢系統(tǒng)應(yīng)根據(jù)實際情況和需求合理采用機器人與固定設(shè)備元件結(jié)合。例如變電站面積較小,設(shè)備種類少,布置較為簡單,便于實現(xiàn)智能巡檢機器人對設(shè)備的全覆蓋。但水電廠廠房布置較為復(fù)雜,巡檢涉及面廣,設(shè)備種類多,僅靠智能機器人無法滿足對全廠設(shè)備巡檢的全覆蓋。因此,智能巡檢系統(tǒng)應(yīng)將現(xiàn)場的實際設(shè)備布置和空間結(jié)構(gòu)布局與巡檢目標(biāo)需求相結(jié)合,滿足全天候、全方位實時監(jiān)控的功能定位。結(jié)束語當(dāng)前智能巡檢系統(tǒng)應(yīng)用廣泛,憑借其視覺識別及其學(xué)習(xí)功能,一定程度上實現(xiàn)了對設(shè)備的“望、聞、問、切”的工效,有效解決了人工巡檢可靠性低、追溯性差、人身安全風(fēng)險大、人力成本高等問題,提高了工作效率和生產(chǎn)力,也必將是未來安全生產(chǎn)領(lǐng)域的發(fā)展方向。參考文獻：高玉健,胡立夫,王海明,等.化工廠智能巡檢機器人系統(tǒng)設(shè)計[J].工業(yè)儀表與自動化裝置,2020(03):