避雷器的机器人巡视准确性分析陈晨

(整期优先)网络出版时间:2017-12-22
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避雷器的机器人巡视准确性分析陈晨

陈晨1郑黎2陈悦1夏霖1

(1.国网浙江省电力公司杭州供电公司;2.国网湖北省电力公司武汉供电公司)

摘要:随着机器人技术和计算机水平的飞速提升,智能机器人也越来越多地应用到变电站的巡视工作中去。但是机器人巡视中的误告警往往带来更繁重的工作量。本文从光线对变电站中避雷器的机器人巡视准确性的影响进行分析,分析了错误规律和原因,对今后的巡视开展提出了建议。

关键词:机器人;避雷器;巡视;准确性

0引言

针对变电站设备的日常巡视是保障电网安全可靠运行的基本手段,对于及时发现设备隐患和异常,排除故障有着重要的作用。[1]-[4]

常规电力作业中,变电站巡视一般由人工完成,值班员按照规定的巡视周期,开展规定的巡视项目。随着科技进步,智能机器人逐渐被应用到变电站巡视中。通过搭载高清摄像头及多种传感器,配合计算机分析软件,机器人可以完成设备巡视、故障告警、报表生成、历史数据归集等各项工作,节省了人力、时间成本,提高了工作效率。[5]-[9]

1机器人巡视技术在避雷器上的应用

针对变电站内避雷器,智能机器人主要开展的巡视项目包括:外观检查、红外检测、运行中的泄漏电流和放电次数检测。

其中,泄漏电流和放电次数检测,主要应用的是图像识别技术,在机器人开展巡视的过程中,首先在变电站内识别避雷器设备,再将检测摄像头定位到避雷器的泄露电流表,拍摄高清图像,利用计算机算法识别出表计区域,最终将指针和表盘读数转化为数字信息存储。

2机器人巡视的准确性分析

在智能机器人长期应用过程中,发现其对泄漏电流和放电次数的巡视结果,经常存在偏差,发出误报警,值班员到现场确认后发现设备运行良好没有异常。因此本文收集某220kv变电站从9月至次年3月的总共7个月间积累的避雷器巡视数据,针对这一巡视项目的问题开展分析。

该变电站共有避雷器69台,7个月内共生成10997条巡视记录,其中正常记录9927个,异常记录1070个,占比9.7%。在异常记录中,放电计数器异常618个,占比66%;泄漏电流表异常452个,占比34%。

最终经人工确认,该时段内所有避雷器均运行良好,即所有异常告警都是不准确的,巡视的错误率达到9.7%

分析影响准确性的原因,有个别设备由于查找定位错误,摄像头没有拍摄到正确的位置,因此无法准确读数;除此之外,光线对巡视准确性造成了很大的影响,如图1所示。

图1机器人拍摄图

人眼察看图片,可以很清楚地读取泄漏电流和放电次数,但是这一案例中,机器人却没有正确识别。仔细观察分析后发现,因为有比较强烈的阳光照射,在表头部位存在光线反射和阴影,影响了计算机的判断。

我们知道人眼视网膜的动态范围远比照相机要高得多,因此人眼能够识别的明暗对比,对摄像机来说可能无能为力,再加之计算机算法局限,造成了在有一定光线影响的情况下,巡视的准确性明显下降。[10]

图2机器人巡视错误次数的时间分布

从识别错误次数的时间分布上来看,在早晨8-9点的时间段内,出现明显的峰值,这一时段正好对应太阳初升斜照的时间,光线在设备上留下反光和阴影;另一个峰值在下午2点左右,此时正是日光最强烈的时段,视野中亮度最大,影响了机器人的拍摄和图像识别。

3结论和建议

机器人在避雷器的巡检项目上,存在这较大的错误率,需要不断修正改进,提高准确性。

(1)机器人通过图像识别方式来寻找设备,并实现最终读数,因此作为机器人厂家要不断升级图像获取硬件,提高图像质量,同时优化识别算法,在现有硬件条件的基础上提高识别准确率。

(2)对于光线干扰,应调整巡视时间规划,尽可能避开日升日落的光线斜照和正午时分的高光亮度干扰,从而在现有技术条件夏提高准确性。

参考文献

[1]姜玉宏,庞曼,耿东,吕赫扬,吴迪.变电设备差异化巡视优化[J].黑龙江电力,2017,(1).

[2]谢金泉,李晓华,何毅,李艳.变电设备状态巡视策略研究[J].广东电力,2012,(9).

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[4]王向军,罗朝宇.“巡视标准化作业指导书”在变电站巡视管理中的应用[J].内蒙古电力技术,2008,(1).

[5]鲁守银,张营,李建祥,慕世友.移动机器人在高压变电站中的应用[J].高电压技术,2017,(1).

[6]李祥,崔昊杨,曾俊冬,江超,唐忠.变电站智能机器人及其研究展望[J].上海电力学院学报,2017,(1).

[7]范瑜俊.浅谈机器人在变电站巡检过程中的应用[J].应用能源技术,2016,(1).

[8]杨旭东,黄玉柱,李继刚,李丽,李北斗.变电站巡检机器人研究现状综述[J].山东电力技术,2015,(1).

[9]启明,胡润滋,周平.变电站巡检机器人应用技术[J].华中电力,2011,(5).

[10]吕丽丽,高昆,邵晓光,倪国强.基于人眼视觉特性的高动态范围彩色图像自适应增强方法[J].北京理工大学学报,2012,(4).