[发明专利]一种基于视觉的变电站隔离开关状态识别方法

说明书

本发明公开了一种基于视觉的应用于220KV变电站的隔离开关状态识别方法，涉及计算机视觉技术。本发明将隔离开关的状态识别转换为隔离开关静触头的检测与状态分类相结合的识别方法，通过梯度方向直方图训练得到LDA目标检测器，实现隔离开关候选目标的生成，基于规范化梯度场特征训练高斯核SVM，完成隔离开关状态的识别。本发明方法实时性好，识别精度和召回率高，为电网监控平台提供自动化、智能化的监控手段，为变电站无人值班运行管理模式提供技术支撑。

技术领域

本发明涉及计算机视觉技术领域，特别是一种基于视觉的变电站隔离开关状态识别方法。

背景技术

在变电站中，当需要改变电力系统的运行方式或电气设备的状态时，就要进行电气设备的倒闸操作，因此需要对隔离开关的状态进行确认。对于常规变电站，虽然倒闸操作已经向远程自动化操作方向改进，但在倒闸操作过程中，为了杜绝由于隔离开关动作不到位引起的误操作事故，仍然需要人工现场确认隔离开关位置是否到位、操作是否准确完成，并将核对结果采用步话机的方式告诉变电站或监控中心的运行操作员，在收到隔离开关准确动作确认信息后，方可继续下一步操作。这种操作模式存在劳动强度大、操作时间长等缺点。此外，还对现场人员的主观判断依赖较大，受现场人员知识、经验等条件约束，容易出现误判，且现场人员存在安全风险，更为重要的是，影响变电站无人值班等集约化运行管理模式的推进。

基于视觉的隔离开关状态识别方法，采用计算机自动完成倒闸操作后对隔离开关状态的识别，往往要先提取目标的形式化描述特征，继而通过训练得到的分类器实现对目标的检测与状态的识别。隔离开关本体的图像特征提取的困难在于：变电站电气设备的金属颜色强，图像背景杂乱，背景中存在和隔离开关目标特征相似的物体。如何通过设计鲁棒高效的特征描述和相应的识别算法提高隔离开关状态识别方法的实时性、稳定性需要更深入的研究。

发明内容

(一)要解决的技术问题

本发明的目的是提供一种基于视觉的变电站隔离开关状态识别方法，使得计算机能够自动完成倒闸操作后对隔离开关状态的识别。

(二)技术方案

为达到以上目的，本发明提供一种基于视觉的变电站的隔离开关状态识别方法，该方法是将隔离开关的状态识别转换为隔离开关静触头的检测定位与状态分类相结合的识别方法，包括步骤如下：

步骤S1：提取隔离开关静触头的梯度方向直方图特征；

步骤S2：根据提取的梯度方向直方图特征，利用Fisher判别分析生成一维特征子空间，训练LDA目标检测器；

步骤S3：分别提取隔离开关静触头开、闭状态的规范化梯度场特征，训练高斯核SVM生成状态分类器；

步骤S4：基于多尺度滑动窗技术，用阈值分类器检测隔离开关静触头，得到目标候选区域，然后利用状态分类器实现隔离开关的状态识别。

(三)有益效果

本发明方法实时性好，识别精度召回率高，为电网监控平台提供自动化、智能化的监控手段，能够促进真正实现变电站倒闸操作的“一键式”顺序控制，为变电站无人值班运行管理模式提供技术支撑。

附图说明

图1(a)、图1(b)为本发明中涉及的隔离开关本体。

图2是本发明中隔离开关状态识流程图，包括目标检测和状态识别两阶段的训练过程和识别过程。

图3中的(a)、和(e)是本发明中涉及的隔离开关静触头开、闭位状态。

图3中的(b)、和(f)是本发明中对隔离开关静触头计算得到的梯度图。

图3中的(c)、和(g)是本发明得到的一维梯度场分布曲线。