基于紅外成像技術的交互式電力通信運檢方法

楊 劍

（國網平頂山供電公司，河南 平頂山 467001）

0 引 言

電力通信網絡作為電力通信管理系統中的重要組成部分，對電力通信的安全、質量與效率具有直接影響[1]。電力通信管理系統在高速運行過程中，受到運行環境、運行條件以及各項不確定因素的影響，存在一定的安全風險與隱患，不及時進行運檢可能導致電力系統出現嚴重的安全問題[2]。因此，科學合理的電力通信運檢方法至關重要。現階段，我國在電力通信運檢方面的研究日益成熟，然而在交互式電力通信運檢方面的研究仍然不夠完善[3]。傳統的交互式電力通信運檢方法在實際應用過程中存在一定的不足與問題，主要體現在無法根據交互式電力通信運行中的差異，獲取電力通信移動應用需求與系統數據，導致運檢模式與電力通信實際運行模式之間偏差較大，降低了運檢的效率與準確性，不利于提高電力通信運行的質量與安全[4]。紅外成像技術能夠改善以上問題，通過紅外熱成像檢測儀器，實現遠距離檢測輸變電設備、電力通信設備表面異常狀況，具有較高的準確性與安全性[5]。

基于此，本文在傳統交互式電力通信運檢方法的基礎上引入紅外成像技術，提出一種全新的運檢方法，為促進我國交互式電力通信網絡與電力通信管理系統的高速發展作出貢獻。

1 交互式電力通信運檢方法設計

1.1 構建交互式電力通信劣化絕緣子紅外圖像庫

采用紅外成像技術構建交互式電力通信劣化絕緣子紅外圖像庫，實現交互式電力通信劣化絕緣子圖像的智能降噪與校正。

采用紅外成像技術中的光電檢測技術，檢測交互式電力通信物體的紅外線特定波段信號[6]。提取紅外線特定波段信號的運行特征，對波段信號進行轉換處理，轉換為可供視覺分辨的圖像與圖形，獲取交互式電力通信物理表面的溫度分布狀況與特征[7]。利用分層切割方法，對交互式電力通信絕緣子串圖像進行分層切割處理，獲取劣化絕緣子單片，提高視覺分辨圖像的收斂性與擬合性[8]。隨機從波段信號圖像中選取一定數量的正樣本與負樣本，共同輸入到紅外圖像庫中，通過紅外成像技術的處理作用生成具有典型特征的交互式電力通信劣化絕緣子紅外圖像庫，提升紅外圖像庫的泛化性能。在此基礎上，采用濾波算法對交互式電力通信劣化絕緣子的紅外圖像進行濾波校正處理，提高圖像圖層的均勻性，劣化絕緣子紅外圖像校正處理流程，如圖1所示。

圖1 交互式電力通信劣化絕緣子紅外圖像校正流程

從交互式電力通信原始紅外圖像中提取圖像頻譜，基于濾波器的濾波作用得出紅外圖像的結構圖層，包括含噪背景圖層與光滑背景圖層2種。通過對含噪背景圖層進行空域濾波處理與迭代訓練得出光滑背景圖層，進而完成交互式電力通信劣化絕緣子紅外圖像校正。

1.2 交互式電力通信運檢

基于上述交互式電力通信劣化絕緣子紅外圖像庫構建完畢后，實現對絕緣子紅外圖像的校正處理，提取到電力通信圖像的頻譜，反映了電力通信的實際情況與運行特征。在此基礎上，綜合考慮交互式電力通信傳輸節點的感知作用，基于絕緣子的運行狀態計算交互式電力通信信息傳輸信道的干擾指數，公式為

式中：Qr表示交互式電力通信信息傳輸信道的干擾指數；L(r，p)表示信息傳輸信道的通信信息量；δ表示信息傳輸信道運行過程中可能受到干擾的范圍；r表示信息傳輸信道；p表示信息傳輸信道的運行范圍。通過計算得出信息傳輸信道的干擾指數，反映交互式電力通信的建設與運行狀態是否良好。

在交互式電力通信運檢過程中，應當通過有限元分析軟件自動監測電網變電運行設備與交互式電力通信各項殘差變量的動態變化，獲取設備運行量化區間。在電網變電運行設備自動控制中，添加預留DI模塊，通過現場考察的方式實時監控配電網工程高速運行過程中配電室是否存在異常情況。設置調度任務的傳輸鏈路，采用模糊綜合統計法統計電力系統遠程自適應調度控制傳輸鏈路的通信時間，對其作出分析，得出通信時間對整體交互式電力通信信息傳輸完成時間的影響。依據粒子群算法建立電力系統數據傳輸時間目標約束函數，根據約束函數的動態變化，選取其中傳輸時間最小的優化調度鏈路，保證交互式電力通信信道處理任務的傳輸效率。

在此基礎上，根據電力通信建設與運行狀態選取相應的運檢模式，有針對性地進行運檢處理。運檢過程中，實時監測交互式電力通信信道傳輸節點隊列的動態變化，計算電力通信信道運檢中的總負載，公式為

式中：φ表示電力通信信道運檢權重；R(j)表示電力通信信道中信息傳輸節點運檢帶寬；F表示電力通信信道運檢總時間；λ表示電力通信信道運檢中，信息傳輸節點隊列的總長度。總負載越大，表示交互式電力通信運檢承受的負載越多。此時，應當及時調整運檢模式，采用歸一化運檢方法調節電力通信信道傳輸節點隊列、帶寬與長度，降低運檢負載，完成運檢流程，進而實現提高交互式電力通信整體性能的目標。

2 實驗分析

綜合上述內容，為本文設計的運檢方法的整體流程。在此基礎上，為了進一步驗證該方法的可行性，進行了如下實驗。

選取M配電網移動運檢平臺為研究對象，隨機抽取其中變電站內線路保護裝置的電力通信數據為研究目標。當M配電網移動運檢平臺交互式電力通信運行故障時，斷路器可能出現跳閘情況，重合閘在短時間內不會作出相應的反應，導致變電運行設備整體自動化控制效率與控制精度較低。

在此基礎上，為了更加直觀地驗證本文設計的交互式電力通信運檢方法的有效性，采用對比分析的實驗方法。將上述本文提出的基于紅外成像技術的交互式電力通信運檢方法，與文獻[1]提出的基于移動作業終端的運檢方法、文獻[3]提出的基于北斗的電力通信運檢方法進行對比。首先，確定交互式電力通信與變電站二次設備的狀況，包括嚴重、異常、注意與正常狀態4個不同等級，分別對狀態量進行評分，獲取各自的評分值，根據評分值，得出交互式電力通信三角梯形隸屬分布函數，如圖2所示。

圖2 交互式電力通信三角梯形隸屬分布函數圖

圖2中獲取交互式電力通信4種不同等級的運行狀態及對應的隸屬度函數與狀態量評分。在此基礎上，結合隸屬度函數分布結果，設置交互式電力通信粗糙度為本次實驗的客觀評價指標，粗糙度指標數值越小，表明運檢校正性能越高。隨機進行6組實驗，利用有限元分析軟件，分別測定3種運檢方法每次應用后，交互式電力通信粗糙度的動態變化結果，進而判定運檢方法的可行性，結果如表1所示。

表1 3種運檢方法交互式電力通信粗糙度對比 單位：μm

根據表1的對比結果可知，在3種交互式電力通信運檢方法中，本文設計的基于紅外成像技術的運檢方法，其應用后，交互式電力通信粗糙度指標均在0.051 μm以下，小于另外2種運檢方法，運檢校正性能較好，具備良好的電力通信邊緣細節保持能力與運檢校正能力，優勢顯著。

3 結 論

為了改善傳統電力通信運檢方法在實際應用過程中存在的不足，本文在傳統運檢方法的基礎上，針對交互式電力通信運檢引入紅外成像技術，提出了一種全新的運檢方法。通過本文的研究，優化了運檢方法的核心功能，提高了電力通信對象與網絡之間的匹配性，保障了交互式電力通信運行過程中數據對接的實時性，改善了網絡通信中信息延遲的問題，具有重要研究意義。