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基于三维点云的变电站设备对象提取与识别算法研究

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基于三维点云的变电站设备对象提取与识别算法研究

作者：苌静郑州大学

学位级别：硕士

变电站场景的三维重建是建设智能变电站的基础。随着虚拟现实技术的发展,使基于三维点云的变电站重建逐渐成为研究的热点。然而,目前基于点云的变电站建模方法主要是利用Geomagic studio等建模软件,人工交互地生成变电站三维模型,这种... 详细信息

变电站场景的三维重建是建设智能变电站的基础。随着虚拟现实技术的发展,使基于三维点云的变电站重建逐渐成为研究的热点。然而,目前基于点云的变电站建模方法主要是利用Geomagic studio等建模软件,人工交互地生成变电站三维模型,这种方法存在建模精度低、效率不高等问题。同时,通过激光扫描仪获取的点云数据可能存在噪声、遮挡以及密度不均匀的情况,也会增加建模的难度,所以研究基于三维点云的变电站自动重建技术有着重要意义。本文对基于点云的变电站自动建模中的两个重要技术:如何从变电站三维点云整体数据中提取所有独立的设备点云以及如何对提取出的设备点云进行识别进行了深入研究,主要内容包括:(1)变电站点云数据的预处理。首先使用统计滤波方法对变电站点云数据进行去噪,接着采用八叉树编码的方法对变电站点云数据进行了精简,最后使用随机采样一致性算法对平面进行拟合,实现对地面点的去除。(2)基于三维点云的变电站设备提取。本文提出了一种基于体素生长的变电站设备点云提取算法,首先采用随机采样一致性算法将和设备粘连的母线管去除,然后将余下的变电站点云数据体素化,生成变电站点云体素空间,将位于体素空间下方且满足一定条件的体素选为种子体素,从而确定种子体素堆栈。接下来从种子体素堆栈选择种子体素进行生长聚类,完成设备点云的粗提取。最后,对粗提取过程中缺失的点进行重聚类,并且利用主成分分析法对设备点云上粘连的电线进行去除,完成设备点云的细提取。在合作公司提供的变电站点云数据上,对本文提出的变电站设备点云提取算法进行了测试,实验表明,本文算法可以成功地提取出全部的设备点云,召回率达到99.76%,精确率达到99.09%,并和另外一种设备点云提取算法进行对比,进一步验证了本文算法的有效性。(3)基于三维点云的变电站设备识别。首先利用设备点云在空间中的对称性和分布密度,建立待识别设备点云的局部坐标系。然后结合变电站设备点云的形状和设备视图的差异,定义了一种新的特征描述子,用于对设备点云的描述和识别。接下来将计算出的待识别设备点云的特征描述子和模板库中的特征描述子进行相似度匹配,找到相似度最高的模板,完成对设备点云的识别。最后,用129个待识别设备点云对本文提出的算法和另外两种设备点云识别算法进行了测试,实验表明,本文的设备识别算法识别一个设备的平均时间为3.2s,识别准确率达到了 90.7%,具有较好的识别效果和识别效率,并且当待识别设备的点云密度不均匀时,本文算法仍能保证较高的识别准确率。

关键词：三维点云三维建模变电站设备点云提取点云识别体素化

基于红外图像的变电站设备识别与热状态监测系统研究

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基于红外图像的变电站设备识别与热状态监测系统研究

作者：尹阳西安科技大学

学位级别：硕士

目前,随着智能电网建设的不断推进,作为保证电网运行安全性和可靠性的重要环节,变电站设备的运行状态监测与诊断的智能化已然步入发展进行时。近年来,基于红外图像的检测技术正在不断被开发与应用。但是,该类检测技术仍然存在抗干扰性... 详细信息

目前,随着智能电网建设的不断推进,作为保证电网运行安全性和可靠性的重要环节,变电站设备的运行状态监测与诊断的智能化已然步入发展进行时。近年来,基于红外图像的检测技术正在不断被开发与应用。但是,该类检测技术仍然存在抗干扰性差、检测容错率较低和智能化程度低等不足。因此本文针对这些不足对基于红外图像处理的变电设备的识别,设备区域热状态诊断的算法进行了针对性的研究与改进,并设计了配套的系统软硬件框架,最后使用初步搭建的设备智能监测软件平台进行了测试。一方面,针对目前红外背景给设备识别带来的干扰较大的问题进行了相应的算法改进。利用Retinex理论增强和改进的直方图均衡化方法进行设备区域增强,利用改进的区域生长方法提取出完整的设备区域,然后提取并构造出以三阶颜色矩和形状不变矩组成特征向量,采用基于径向基核函数的支持向量机进行特征融合与判定。另一方面,针对设备区域热状态诊断中存在的容错率较低的问题进行了分析和改良。使用以局部方差映射为核心的红外弱目标提取方法分割出设备区域中热状态异常的区域,建立图像灰度参数与设备区域温度参数的联系,利用改良的相对温差法完成了设备热状态分类与诊断,并同时完成了热状态异常区域的捕捉和定位。最后充分研究了智能监测系统的原理机制和应用要求,对硬件系统中的图像数据压缩与传输单元的功能模块进行重点分析与设计,然后基于MATLAB-GUI的环境模拟搭建了监测软件平台并完成了功能调试,最后对所研究的算法进行了初步测试。研究与测试结果显示,本文改良后的算法较大程度上弥补了现有算法的不足,对监测系统的初步设计也具有较强的参考性,这对优化与提升变电设备的智能化监测水平具有相当程度的引导意义。

关键词：红外图像变电站设备智能监测设备识别热状态诊断

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基于趋势分析的变电站设备异常检测方法

吉林大学学报（理学版） 2021年第3期59卷 649-652页

作者：姚艳秋长春师范大学计算机科学与技术学院长春130032

基于时序数据的趋势分析方法,提出一种基于趋势分析的电力设备绝缘性异常检测方法,以解决变电站电容型电力设备异常的实时检测问题.首先,用在线监测获得的介质损耗因数数据,通过对监测数据流进行合理分割,采用最小二乘法将其拟合成直线... 详细信息

基于时序数据的趋势分析方法,提出一种基于趋势分析的电力设备绝缘性异常检测方法,以解决变电站电容型电力设备异常的实时检测问题.首先,用在线监测获得的介质损耗因数数据,通过对监测数据流进行合理分割,采用最小二乘法将其拟合成直线;其次,基于拟合直线特征值进行异常趋势的检测分析;最后,获得电容型设备的绝缘性异常检测结果.根据对变电站电容型设备实测数据的分析判断,验证了该方法的有效性和实用性.

关键词：变电站设备异常检测趋势分析介质损耗因数

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基于深度卷积神经网络的变电站设备识别

基于深度卷积神经网络的变电站设备识别

作者：王祎瑞沈阳农业大学

学位级别：硕士

变电站设备的实时准确识别是实现无人值守变电站自动监视、机器人巡检等自动化、智能化生产的关键。由于变电站内设备类型、型号繁多,设备颜色近似,基于颜色空间的阈值分割法很难胜任不同设备的同时检测。另一方面,由于特征提取算子的... 详细信息

变电站设备的实时准确识别是实现无人值守变电站自动监视、机器人巡检等自动化、智能化生产的关键。由于变电站内设备类型、型号繁多,设备颜色近似,基于颜色空间的阈值分割法很难胜任不同设备的同时检测。另一方面,由于特征提取算子的非实时性,传统模式识别方法也很难直接应用于变电站设备的实时检测上。卷积神经网络（CNN）能够自动提取低层图像特征和高层语义特征,且在GPU计算设备上具有实时性。鉴于此,本文借鉴Faster R-CNN、YOLOv2,提出一种基于CNN的变电站设备快速识别方法,并设计了对应的识别网络模型,该模型由卷积神经网络和对输出特征图的进一步处理构成。该识别网络能够用卷积特征图直接预测变电站设备的目标边界和类型。在多种光照条件下采集了变电站设备图像和场景图像,构建了变电站设备图像数据集和场景数据集。为给识别网络筛选基础网络结构,以模型大小、特征统计可分性、分类性能和计算速度为判据,分析了几种典型分类CNN网络在变电站图像处理上的性能和适用性。受这几种典型网络各自优点的启发,设计了一种面向通道的分组卷积模块和对应分类网络CWGCNet。为进一步提高分类CNN网络图像特征提取能力,提出用样本扩增训练法训练这些网络。用经样本扩增训练的CWGCNet和筛选出的Darknet-19、Inception v2、SqueezeNet作为识别网络的基础结构,在基础结构后分别附加带dropout的面向通道的分组卷积模块和3层全卷积层作为识别网络的总体架构。基于微软CNTK计算框架,利用Python实现了所有分类网络和识别网络,并用Visual C++实现了变电站目标识别软件系统。在1台配有Tesla K40c GPU的计算机上开展了相关实验。试验结果表明,与几种典型的分类CNN网络相比,CWGCNet兼具高特征可分性和实时性;在变电站设备图像数据集上,用Caltech256对网络进行样本扩增训练,可显著提高网络的特征提取能力;相对于指数形式,Sigmoid形式的非线性缩放因子使识别网络更容易训练;与附加3层全卷积层相比,使用带dropout的CWGC模块作为识别网络CNN结构的附加卷积层能够在显著提高网络的召回率、识别速度和精度的前提下,大幅降低模型的大小;用CWGCNet后附带dropout的CWGC模块作为变电站设备识别网络的结构,该网络能识别不同类型的变电站设备,对变压器、开关、避雷器的识别精度分别达到96.52%、97.85%和82.62%,召回率分别达到77.39%、69.33%和64.23%,识别速度为62fps;与YOLOv2相比,该文识别网络召回率提高了14.03%,精度提高了2.51%。

关键词：目标识别图像处理变电站设备卷积神经网络深度学习

基于三维点云的变电站设备附属电线分割及识别算法研究

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基于三维点云的变电站设备附属电线分割及识别算法研究

作者：袁千金郑州大学

学位级别：硕士

近些年来,随着智能电网技术的快速发展,基于三维点云的变电站自动建模技术逐渐成为国内外研究的热点。借助变电站三维数字模型对变电站进行改建扩建、作业推演和日常管理等工作极大提升了其管理智能化程度。然而,目前利用点云进行变电... 详细信息

近些年来,随着智能电网技术的快速发展,基于三维点云的变电站自动建模技术逐渐成为国内外研究的热点。借助变电站三维数字模型对变电站进行改建扩建、作业推演和日常管理等工作极大提升了其管理智能化程度。然而,目前利用点云进行变电站三维建模的主要方式,仍然是借助3DMAX等建模软件进行手动建模,利用这种方法进行建模存在效率低、精度差等问题,并且通过激光扫描仪获取的点云包含了大量的冗余和噪声,增大了建模的难度。因此研究基于三维点云的变电站自动重建方法具有重要意义。鉴于此,本文对变电站三维点云的预处理、附属电线分割及设备识别展开了深入研究,主要内容包括:(1)点云数据预处理,主要包含点云精简、去噪和变电站场景整体分割三方面。使用基于八叉树编码方法对获取的原始点云进行精简;利用统计滤波方法实现点云离群噪声去除;设计了一种基于体素密度连通性的方法对变电站场景点云进行分割,以获取单独的电气设备。(2)基于三维点云的变电站设备附属电线分割。根据变电站设备附属电线空间分布特征,提出了一种基于点云形状特征的分割方法。首先使用均值漂移(Mean Shift)算法确定电气设备的中心位置;然后利用圆柱增长法对距离设备中心较远的电线点云实施分割,同时使用密度聚类(DBSCAN)算法对电线端点进行聚类,获取端点个数和具体位置;再对电线端点中的所有候选点进行主成分分析(PCA)以获取电线端点数据中的线型点;最后以线型点为初始种子点,以点云的形状特征为区域增长条件,使用改进区域增长算法实现对电线的快速、完全去除。实验表明,该附属电线分割算法分割成功率可达95.91%,每个变电站设备附属电线分割精度均在96%以上。最后,将本文算法与锥形搜索方法和基于线特征的分割方法进行了对比,验证了算法的有效性。(3)基于三维点云的变电站设备识别。针对变电站设备的独特外形特征,提出了一种基于平面特征的点云识别算法。在识别过程中,首先获取模板点云的最优平面特征及关键点信息,建立模板特征库;然后通过Umeyama算法对随机采样一致性(RANSAC)算法提取的设备最优平面特征进行预选,实现待检测设备可能对应模板的初步筛选;最后利用改进ICP(Iterative Closest Point)算法对点云关键点信息进行精确匹配,实现对待检测设备模板类型的精确识别。实验阶段,与投影边界点曲率法进行了对比,验证了算法的有效性。对合作公司提供的变电站场景点云和303组单个电气设备点云进行测试,本文的附属电线分割算法可快速有效地将电线数据从变电站设备中分割出来,分割成功率可达95.91%;通过本文所提识别算法对分割电线前后的352组待检测设备进行测试,识别准确率从86.08%提升至92.33%。实验结果表明,提出的分割算法可以实现附属电线的有效分割,识别算法具有较好的精度和效率。

关键词：三维点云自动建模变电站设备电线分割点云识别

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变电站设备的安装调试技术分析

集成电路应用 2023年第2期40卷 198-199页

作者：陈露黄劲国网湖北送变电工程有限公司湖北430063

阐述变电站设备的安装调试技术,根据设备类型选取安装调试的工序,探讨主变及电缆安装、母线安装、断路器安装、隔离开关安装的技术要点,电容器的安装与调试。

关键词：变电站设备安装调试类型选取

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基于相片的变电站设备状态识别

基于相片的变电站设备状态识别

作者：董溪源辽宁工程技术大学

学位级别：硕士

随着变电站向着智能化、自动化、无人值守化发展,对于变电站设备进行实时高效准确的识别显得非常重要,由于变电站环境比较复杂,且站内设备类型比较多,基于传统模式识别方法因为特征提取算子的非实时性而难以实现变电站设备的实时检测。... 详细信息

随着变电站向着智能化、自动化、无人值守化发展,对于变电站设备进行实时高效准确的识别显得非常重要,由于变电站环境比较复杂,且站内设备类型比较多,基于传统模式识别方法因为特征提取算子的非实时性而难以实现变电站设备的实时检测。因此,研究一种基于图像的方法实时、高效、精准的对设备进行识别非常关键。本文通过对前人研究成果进行了系统的分析和总结,提出了一种在图像的基础上对设备进行的精准识别与定位的方法。论文研究成果如下:1)采集了不同的光照条件、不同气候条件下7类常见的变电站设备的图像信息,利用滤波方法对图像的噪声进行去噪,同时利用数据增强技术对图像数据集进行了扩充,从而增加样本的多样性。2)提出一种基于Faster R-CNN变电站设备识别方法,该方法首先利用共享网络结构提取图像特征,经过RPN网络处理,生成候选区域,然后利用Faster R-CNN对候选区域进行分类处理,同时利用边框回归技术对目标进行精准定位,实现变电站设备的类别识别及定位。通过对七种常见的变电站设备进行实验分析,得到了87.5%的平均识别精度。3)提出一种基于HF的隔离开关的检测与状态识别,该方法通过构建分类器,结合一种无需非极大值抑制算法,利用霍夫变换框架对目标物体中心位置投票,实现了同一个图像中多个开关设备的同时检测与定位,提高了开关检测准确率。本文提出的基于图像的变电站设备识别方法对于实现变电站无人值守具有重大意义。同时对变电站设备状态的检测也可以提供一定的参考价值。该论文有图18幅,表11个,参考文献44篇。

关键词：目标检测图像识别变电站设备 Faster R-CNN 霍夫森林

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基于机器视觉的变电站设备状态识别方法研究

基于机器视觉的变电站设备状态识别方法研究

作者：尤振飞上海电力大学

学位级别：硕士

变电站作为电力系统重要组成部分,准确识别其站内设备的状态对于电网安全经济运行具有重要意义。传统由人工现场确认或对监控图像进行甄别的方法存在安全风险高、效率低下等问题。基于机器视觉技术的图像处理分析方法为实现变电站设备... 详细信息

变电站作为电力系统重要组成部分,准确识别其站内设备的状态对于电网安全经济运行具有重要意义。传统由人工现场确认或对监控图像进行甄别的方法存在安全风险高、效率低下等问题。基于机器视觉技术的图像处理分析方法为实现变电站设备状态识别提供新的辅助决策手段。针对变电站设备状态识别准确性受图像数量和质量限制的问题,首先,研究了基于旋转和缩放等一般图像增强方法。其次,研究了基于风格迁移算法的图像增强方法,该方法通过调整风格特征和内容特征的占比系数,生成同时包含电力设备内容特征和风格图像特征的风格化图像,并通过复用生成图像对应的原电力设备图像的标注文件,完成生成图像中电力设备位置和类别的标注。此外,研究了基于泊松图像编辑算法的图像增强方法,该方法通过将目标元素嵌入电力设备图像指定位置,生成新的图像。最后,研究了基于深度学习分类模型的图像质量评定及筛选方法,该方法利用分类算法按照图像质量进行分类,清洗数据集中的低质量图像。为降低电力设备背景复杂度,提高状态识别准确性,首先,研究了基于YOLOv3算法的变电站设备定位方法,该方法通过检测并定位电力设备所在区域,消除该区域外的背景。其次,研究了基于语义分割算法的变电站设备分割方法,该方法通过将像素按照图像中预定义的语义类别进行分类实现电力设备像素与背景的分割。其中,研究了基于风格化图像的语义分割鲁棒性提升方法,该方法引入风格化图像加强语义分割模型对电力设备形状特征的学习,提升雨、雪等污损图像中语义分割准确性。在变电站设备定位和分割基础上,研究了变电站设备状态识别方法。首先,研究了基于目标检测算法的变电站设备状态识别方法,该方法在定位电力设备区域的同时完成状态识别。其次,研究了基于卷积分类网络的变电站设备状态识别方法,该方法通过人工标注YOLOv3算法提取的变电站设备区域的状态类别构成训练集,利用分类算法实现状态分类。另外,研究了基于语义分割与连通区域标记的隔离开关状态识别算法,该方法在语义分割的基础上,利用区域生长算法标记隔离开关连通区域,并基于面积排序统计方法优化面积阈值和消除非开关臂区域,再根据开关臂连通区域个数判断隔离开关状态。最后,研究了基于异质模型集成学习的变电站设备状态识别的方法,通过加权投票的方法将多个单一模型的识别结果融合,提升变电站设备状态识别准确性。

关键词：机器视觉变电站设备图像增强目标定位语义分割状态识别

基于SCL的变电站设备状态监测配置工具的研究

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基于SCL的变电站设备状态监测配置工具的研究

作者：李丹丹华北电力大学

学位级别：硕士

随着网络、通信、信息技术的进一步发展,变电站设备状态监测将向系统化集成化方向发展,形成以状态监测为基础的设备智能管理系统。但各子系统间缺乏有机联系,没有对各种实际对象进行建模和描述,各个厂商按照各自不同的理解进行设计,造... 详细信息

随着网络、通信、信息技术的进一步发展,变电站设备状态监测将向系统化集成化方向发展,形成以状态监测为基础的设备智能管理系统。但各子系统间缺乏有机联系,没有对各种实际对象进行建模和描述,各个厂商按照各自不同的理解进行设计,造成不同系统之间的互操作而临很多复杂问题。而IEC61850作为国际唯一的通信标准,定义了统一信息模型以及统一的标记配置语言,将IEC61850引入到变电设备的状态监测集成平台,用来解决异构的状态在线监测系统,提供统一的信息模型和配置工具,可以实现真正的互操作。该标准第6部分包括变电站配置描述语言SCL(Substation Configuration Description Language)用于描述变电站智能电子设备IED ((Intelligent Electronic Device)的配置信息,以实现不同厂家生产的设备间的互操作。本文以IEC61850-6标准中SCL规范,设计开发了变电站智能设备配置工具,来监测变电站智能设备的状态信息,实现不同设备间的互操作本文分析、研究了IEC61850标准,包括：标准的介绍、标准的核心内容、标准的实现过程。阐述了IEC61850-7部分的建模原理,讨论了SCL的主要内容,分析了SCL描述的层次型数据模型和配置工具的原理及功能,给出了配置工具的整体模型。论文依据SCL定义的数据模型采用VC++设计实现了变电站智能设备配置工具。该工具提供的可视化编辑界面可方便地实现SCL文档的配置和浏览。论文的最后以一个牵引变电所中的实际工程为例,根据其主接线图中的实际设备生成了其描述IED能力的ICD文档。变电站配置过程中包括两类配置器的设计：系统配置器和IED配置器。本文主要对IED配置器设计与实现,是IEC61850标准工程应用的一部分。对符合IEC61850标准的IED配置器在工程中的应用有一定的积极意义。

关键词：变电站设备配置工具 SCL 状态监测