一種紫外成像與紅外成像協(xié)同檢測電力設(shè)備故障的方法及系統(tǒng)的制作方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種紫外成像與紅外成像協(xié)同檢測電力設(shè)備故障的方法及系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著社會的發(fā)展，各行各業(yè)對電力的需求不斷增加，對電網(wǎng)供電的穩(wěn)定性和安全 性的要求也逐漸提高。電力設(shè)備是電力電網(wǎng)系統(tǒng)的重要組成部分，電力設(shè)備的安全穩(wěn)定運 行是確保供電可靠性的重要因素。由于電力設(shè)備長期處于運行狀態(tài)且受到環(huán)境因素的影 響，往往會出現(xiàn)各種各樣的故障，通常的表現(xiàn)形式為整體或局部的異常發(fā)熱和異常放電，如 設(shè)備絕緣性能劣化或絕緣故障導(dǎo)致介質(zhì)損耗增大而引起的發(fā)熱與放電、接頭接觸不良引起 的局部過熱和設(shè)備漏磁引起的發(fā)熱與放電等。因此對電力設(shè)備的熱狀態(tài)與放電情況進行檢 測，并根據(jù)熱狀態(tài)與放電情況進行分析和診斷，是保障電力設(shè)備和電網(wǎng)可靠運行的重要手 段之一。由于電力設(shè)備分布面廣、數(shù)量眾多且運行時具有高溫、高電壓等特殊性，難以采用 常規(guī)的檢測方式確定電力設(shè)備的熱狀態(tài)和放電情況。
[0003] 目前，現(xiàn)存的電力設(shè)備故障檢測技術(shù)主要分為基于紅外成像的電力設(shè)備異常發(fā)熱 檢測技術(shù)與基于紫外成像的電力設(shè)備異常放電檢測技術(shù)，以上兩種方法在電力工業(yè)領(lǐng)域都 以獨立的形式得到廣泛應(yīng)用。隨著研究的深入，發(fā)現(xiàn)電力設(shè)備在故障時會同時出現(xiàn)異常發(fā) 熱狀況與異常放電狀況，紫外與紅外成像協(xié)同檢測技術(shù)會更加準(zhǔn)確地對電力設(shè)備的故障狀 態(tài)進行分析，但如何確定合適的協(xié)同匹配規(guī)則與定量分析方法是研究的難點，這也導(dǎo)致了 紫外與紅外成像協(xié)同檢測技術(shù)目前還不太成熟。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明的目的是針對現(xiàn)有技術(shù)的不足，提出一種紫外成像與紅外成像協(xié)同檢測電 力設(shè)備故障的方法，能夠直觀、準(zhǔn)確地反映出電力設(shè)備故障點及故障程度。
[0005] 本發(fā)明的另一個目的是提供一種采用該方法的紫外成像與紅外成像協(xié)同檢測電 力設(shè)備故障的系統(tǒng)。
[0006] 本發(fā)明通過以下技術(shù)方案實現(xiàn)：
[0007] -種紫外成像與紅外成像協(xié)同檢測電力設(shè)備故障的方法，包括如下步驟：
[0008] (1)、采集電力設(shè)備的紅外圖像與紫外圖像，分別對所述紅外圖像與紫外圖像進行 降噪處理，得到降噪紅外圖像、降噪紫外圖像；
[0009] (2)、對所述降噪紅外圖像進行快速區(qū)域生長計算，確定待檢測區(qū)域；
[0010] (3)、計算所述待檢測區(qū)域的像素平均值并根據(jù)紅外溫度標(biāo)定數(shù)據(jù)，確定所述像素 平均值對應(yīng)的溫度，即為所述待檢測區(qū)域的溫度F。；
[0011] (4)、在所述降噪紫外圖像上提取出所有的待檢測區(qū)域，利用鄰域灰度差投票算法 在所述待檢測區(qū)域中分割出異常放電光斑，并計算所述異常放電光斑的面積I;
[0012] (5)、將當(dāng)前待檢測區(qū)域的溫度F。與環(huán)境溫度Fh的差值后作為異常發(fā)熱評定參數(shù) M，計算異常放電光斑面積I與當(dāng)前待檢測區(qū)域面積TD的比值，并將所述比值結(jié)合電力設(shè)備 環(huán)境數(shù)據(jù)進行修正后得到異常放電評定標(biāo)準(zhǔn)Q，根據(jù)公式F=kiM+k2Q確定電力設(shè)備故障定 量值F，并將檢測結(jié)果存儲至數(shù)據(jù)庫中，其中，kpk2為權(quán)重系數(shù)，可在實際操作中根據(jù)情況 做適當(dāng)調(diào)整。
[0013] 進一步的，步驟（1)包括以下步驟：
[0014] A、采集電力設(shè)備的紅外圖像與紫外圖像；
[0015] B、利用中值濾波去除所述紅外圖像中的脈沖干擾與椒鹽噪聲，再利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué) 中的腐蝕運算消除所述紅外圖像中連通域面積較小的異常發(fā)熱噪聲點；
[0016] C、利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)中的開啟和閉合運算去除所述紫外圖像中放電主光斑周圍的 干擾光斑。
[0017] 進一步的，步驟（2)包括以下步驟：
[0018] A、在所述降噪紅外圖像的R通道圖像中運用快速區(qū)域生長算法將電力設(shè)備輪廓 分割出來；
[0019] B、對所述降噪紅外圖像的G通道圖像中進行閾值分割處理后，再運用快速區(qū)域生 長算法將異常發(fā)熱區(qū)域分割出來，將所述異常發(fā)熱區(qū)域中包含的所有單個連通域作為待檢 測區(qū)域。
[0020] 進一步的，步驟（3)包括以下步驟：
[0021] A、提取所述降噪紅外圖像中各個待檢測區(qū)域的位置信息，根據(jù)所述位置信息依次 確定各待檢測區(qū)域在降噪紅外圖像的R、G、B三通道圖像中的對應(yīng)區(qū)域，計算所述對應(yīng)區(qū)域 的像素平均值SR、SpSB;
[0022] B、調(diào)用存儲的紅外溫度標(biāo)定數(shù)據(jù)，獲取每個待預(yù)測區(qū)域中像素平均值SR、SpSB對 應(yīng)的溫度，即為各待預(yù)測區(qū)域的溫度。
[0023] 進一步的，步驟（4)包括以下步驟：
[0024] A、提取所述降噪紅外圖像中各個待檢測區(qū)域的位置信息，按照所述位置信息依次 提取降噪紫外圖像中的各待預(yù)測區(qū)域；
[0025] B、依次對所述待預(yù)測區(qū)域運用鄰域灰度差投票算法分割出異常放電光斑輪廓；
[0026] C、對所述異常放電光斑輪廓進行孔洞填充，得到所有待預(yù)測區(qū)域的異常放電光 斑，取所述異常放電光斑的像素點數(shù)量之和作為異常放電光斑面積I。
[0027] 進一步的，步驟（5)包括以下步驟：
[0028] A、取當(dāng)前待檢測區(qū)域的溫度F。與環(huán)境溫度Fh的差值M=F^Fk作為電力設(shè)備當(dāng)前 檢測區(qū)域的異常發(fā)熱評定參數(shù)；
[0029] B、統(tǒng)計當(dāng)前待檢測區(qū)域包含的像素點數(shù)量作為當(dāng)前待預(yù)測區(qū)域面積TD，將當(dāng)前待 檢測區(qū)域的異常放電光斑面積I與當(dāng)前待檢測區(qū)域面積TD的比值N=T與當(dāng)前電力設(shè) 備環(huán)境濕度S數(shù)據(jù)相結(jié)合，令Q=N-SN作為異常放電評定標(biāo)準(zhǔn)，Q的取值為0- 1之間；
[0030] C、將Μ做歸一化處理Μ=M/M^，其中，M_為電力設(shè)備溫度上限，Μ取值在 〇- 1之間，按照公式F=IqM+kjjQ確定當(dāng)前檢測區(qū)域的故障定量值F，其中kp1^2為 紅外與紫外圖像在故障評定中占的權(quán)重系數(shù)，根據(jù)當(dāng)前相對濕度S調(diào)整kpk2，其中
[0031 ] D、依次完成所有待預(yù)測區(qū)域的故障檢測。
[0032] 進一步的，所述快速區(qū)域生長方法在降噪紅外圖像的R通道、閾值分割后的G通道 圖像中分別選取像素值靠前的10個像素點作為種子點同時向外生長。
[0033] 進一步的，所述鄰域灰度差投票算法包括如下步驟：
[0034] a、計算待檢測區(qū)域當(dāng)前像素點與當(dāng)前像素點四個方向相鄰像素點的像素值差 值；
[0035] b、將所述差值依次與設(shè)定的閾值進行比較，若大于閾值，則當(dāng)前像素點票數(shù)加1， 反之則保持原票數(shù)；
[0036] c、當(dāng)前像素點的總票數(shù)大于1時，保留當(dāng)前像素點像素值，反之則將其像素值置 為〇〇
[0037] 本發(fā)明還通過以下技術(shù)方案實現(xiàn)：
[0038] -種紫外成像與紅外成像協(xié)同檢測電力設(shè)備故障的系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括圖像預(yù)處 理模塊、異常發(fā)熱區(qū)域檢測模塊、溫度分析模塊、異常放電分析模塊、故障分析模塊、數(shù)據(jù)庫 模塊，圖像預(yù)處理模塊、待預(yù)測區(qū)域檢測模塊依次連接，待預(yù)測區(qū)域檢測模塊輸出端分別接 至溫度分析模塊及異常放電分析模塊，溫度分析模塊及異常放電模塊的輸出端均接至故障 分析模塊，數(shù)據(jù)庫模塊與溫度分析模塊及故障分析模塊相連。
[0039] 所述圖像預(yù)處理模塊用于對獲取的紅外圖像及紫外圖像進行降噪處理，得到的降 噪紅外圖像、降噪紫外圖；
[0040] 所述待檢測區(qū)域檢測模塊用于對降噪紅外圖像進行快速區(qū)域生長計算，確定待預(yù) 測區(qū)域；
[0041] 所述溫度分析模塊依次計算各待預(yù)測區(qū)域的像素平均值，并根據(jù)數(shù)據(jù)庫中的紅外 溫度標(biāo)定數(shù)據(jù)，確定所述像素平均值對應(yīng)的溫度，即為各待檢測區(qū)域的溫度；
[0042] 所述異常放電分析模塊根據(jù)在降噪紫外圖像上提取出所有的待檢測區(qū)域，利用鄰 域灰度差投票算法在各待檢測區(qū)域中分割出異常放電光斑，并計算異常放電光斑的面積；
[0043] 所述故障分析模塊根據(jù)各待檢測區(qū)域的溫度以及異常放電光斑的面積，確定電力 設(shè)備故障定量值，并將檢測結(jié)果存儲至數(shù)據(jù)庫中；
[0044] 所述數(shù)據(jù)庫為溫度分析模塊及故障分析模塊的計算提供相應(yīng)的數(shù)據(jù)。
[0045] 進一步的，所述數(shù)據(jù)庫包括紅外溫度標(biāo)定數(shù)據(jù)、電力設(shè)備環(huán)境溫度數(shù)據(jù)、電力設(shè)備 環(huán)境濕度數(shù)據(jù)。
[0046] 本發(fā)明具有如下有益效果：
[0047] 本發(fā)明通過對電力設(shè)備的紫外圖像和紅外圖像進行協(xié)同分析，獲得電力設(shè)備的異 常發(fā)熱及異常放電的評定參數(shù)，結(jié)合電力設(shè)備環(huán)境信息選擇合適的協(xié)同匹配規(guī)則，對電力 設(shè)備的故障進行定量分析，能夠更為直