基于人工智能图像深度学习技术的二次回路智能校核系统研究.pdf

【56】第45卷 第08期 2023-08收稿日期：2022-07-18基金项目：云南电网有限责任公司科技项目资助（YNKJXM20191039）作者简介：杨桥伟（1987-），男，贵州贵阳人，高级工程师，学士，研究方向为电力系统、继电保护。基于人工智能图像深度学习技术的二次回路智能校核系统研究 Secondary circuit intelligent verification system based on image deep learning杨桥伟*，游 昊，石恒初，杨远航，孔德志YANG Qiao-wei*，YOU Hao，SHI Heng-chu，YANG Yuan-hang，KONG De-zhi（云南电力调度控制中心，昆明 650011）摘 要：通过人工智能图像深度学习技术，实现了电力系统二次回路的智能校核。对二次系统图纸、现场照片或视频等图像素材进行机器深度学习，提取图像中的端子接线、二次元件标签标识等元素，结合二次回路设计相关规则和技术要求，实现对二次回路图实一致性智能核对，达到用机器代替人工，减少人力投入，消除作业人员主观因素干扰，提升校核工作质量的目的。基于AI图像深度学习技术的二次回路及定值智能校核系统的开发，将作为电网运行检修的强有力的辅助手段。关键词：深度学习；二次系统校核；电网运行检修；辅助决策中图分类号：TM614 文献标志码：A 文章编号：1009-0134(2023)08-0056-030 引言现代社会生活高度依赖电力，电网的安全稳定运行是各项社会生产生活正常、有序开展的根本保障。二次系统承担着对一次系统的测量、监视、保护及控制功能，是电网安全稳定运行的基础。正确的定值设定及二次回路接线是二次系统正常运行的前提条件，同时也是电网安全稳定运行的基本要求。近年来，历次保护动作异常事件，装置定值设定错误、二次回路接线错误等仍是主要诱因，已成为电力系统安全稳定运行的重要威胁。目前，二次回路及定值的正确性主要通过人工核对来保证。设计阶段，由二次专业人员对施工设计图进行审核，二次回路原理图和端子排图各个端子逐一核对，确保二者每个端子的接线都完全一致，对交流回路绕组配置及使用的正确性进行核对，确保所用绕组准确等级正确，保护范围无死区；施工调试、验收阶段，由二次专业人员依据二次图纸及相关技术要求，对现场二次回路接线逐一核对，确保图实相符，确保满足相关技术要求。由于二次回路核对工作多是大量机械、重复性的工作，核对过程应具备的专业知识也较为成熟，通过机器代替人工完成机械、重复性的工作可以显著提升工作效率及工作质量，是解决当前工作模式下工作量与人力资源、生产经营成本与“提质增效”战略、二次回路及定值正确性要求与校核工作质量无法保证等突出矛盾的有效途径。二次回路及定值校核工作多是为基于固有规则开展，其重复性、机械性、规则化的特点给AI（人工智能）技术的应用提供了便利条件，有望利用AI技术实现校核工作由人工向机器的转变，从而大幅减少人力成本，并可有效确保校核结果客观、准确。本论文通过人工智能图像深度学习技术对二次系统图纸、现场照片或视频等图像素材进行学习，提取图像中的端子接线、二次元件标签标识等元素，结合二次回路及定值核对相关规则和技术要求，实现对二次回路图实一致性核对，达到用机器代替人工，减少人力投入，消除作业人员主观因素干扰，提升校核工作质量的目的。1 二次回路智能校核流程利用AI图像深度学习技术17对二次回路涉及的图纸、实际端子接线、运维过程进行一致性、规范性检验。利用CAD、PDF、图片、纸质等格式的图纸，通过AI图像识别技术实现图纸中原理图与端子排图的一致性审查。利用现场拍摄的端子排、压板实际图片或视频与原理图或端子排图进行一致性校验，并就标识的规范性进行核对检查。以实现机器代替部分人力工作，达到降低工作量的目的，同时提升核对工作质量。具体步骤如图1所示。CAD文件识别JPG文件识别PDF文件识别DXF文件识别OCR识别OCR识别现场拍照质量是否达标？计算机可识别的原生数据计算机认识的结构化语义是否进行一致性校验是否一致？校核成功记录并预警标记是否图1 二次回路一致性校核流程图第45卷 第08期 2023-08【57】1)选取设计图纸（CAD文件、PDF文件、图片、纸质文件等），实现二次设计图AI智能解析，特别是对原设计AutoCAD文件进行直接解析（.jpg.pdf文件为辅助手段），对CAD文件直接进行二次开发，形成识别图表，派生成与现场实际段子对应的计算机能认识的原生数据；2）利用手持终端（手机、PAD等），对现场的端子排图进行拍摄，终端APP可对图片质量进行预判断；3）据现场实际拍摄照片，自动识别实际端子排接线中的端子号、电缆胶头回路号、电缆编号、端子编号等信息，将多媒体视频或图片信息转换为标号信息，自动生成端子排图；4）利用正确的二次回路原理图将其转换为计算机认识的结构化语义；5）根据实际端子接线的识别出的端子排图与设计图纸进行核对校验，检查实际的接线情况的准确性；6）输出核对情况，对于不一致的应列出清单或进行预警标记。2 二次回路智能校核系统设计2.1 系统架构设计以AI图像深度学习技术为突破点，探索AI图像识别技术与二次系统校核工作的结合点，实现AI图像识别技术对设计图纸自动解析并语义识别，利用AI图像深度学习技术实现二次系统接线图1317、相关文件的自动语义识别与转换，采取拍照手段（视频图片）实现现场端子排接线情况等的智能识别与信息智能提取，最终自动完成对比校核，实现对不一致性智能检测与预警提示。其中系统架构图如图2所示。Pad手机摄像头识别服务器离线或在线数据设计文件系统接口或人工导入二次回路一致性校验结果图2 二次回路一致性校核平台系统架构图2.2 设计图纸智能识别模块在电力生产工作中，二次系统的相关规约、规范、设计图通常都以pdf、jpg、AutoCAD等形式存在。所以，这里需要对不同的原始设计图纸分别进行处理与智能识别分析，最终，解析成为计算机能识别的原始数据。对于pdf、jpg文件，本文在调研和梳理已有成熟的OCR识别算法的基础上，首先，对获取到的文件进行图像增强、高斯滤波去噪、边缘检测、倾斜校正等预处理操作812；结合图像预处理技术，倾斜校正、文本区域检测、文字符号识别中引入了深度卷积神经网络优化算法，大幅提升了OCR的识别效果。对于原设计AutoCAD文件，进行了智能化解析。对CAD文件直接进行二次开发，分析出端子排图中的逻辑信息，形成识别图表，派生成与现场实际段子对应的计算机能认识的原生数据。该模块包括了AutoCAD文件转化成DXF文件、DXF文件图元信息分析、DXF文件中图元信息的读取1820、以及最终图元信息的数据处理，最终，转化成字符串，形成计算机可识别的结构化语义。2.3 现场端子排智能识别模块由于真实环境的复杂和多样性，拍摄的巡检图像通常包含各种复杂的背景，这些严重影响着对缺陷信息的判断。本论文首先利用深度学习算法（卷积网络 CNN+循环网络 RNN）对巡检图像中的感兴趣部件进行识别和提取，然后，采用不同的图像处理操作和信息挖掘算法对目标部件进行分析和检测。现场端子排接线复杂，套管文字排列（端子号、电缆胶头回路号、电缆编号、端子编号等），端子排的连片状态、PT与CT信息等组合多样，实现现场端子排拍摄图像与图片的智能识别与计算机自动语义处理，实现二次回路相关设备，如：端子、套管等的机器深度学习。2.4 现场端子排照片清晰度评价模块无论利用PAD还是手机等，对现场端子排进行清晰拍摄是现场接线识别工作的基础环节。在实际过程中，由于现场人员的操作不规范等行为，往往会造成拍摄照片清晰度较差，这就导致识别效果不理想，最终一致性校核准确性不高。因此，采用离散余弦变换系数评价图像清晰度的方法，通过比较高频分量信息来区分清晰图像和模糊图像，实现照片拍摄质量的量化打分。在拍摄中，所拍摄照片清晰度若低于设置阈值，将提醒现场人员重新进行拍摄。3 算例分析本文选取某地区实际电网配电柜为例，利用开发的智能校核系统，对其端子排接线方式是否正确进行一致性智能校验。1）图纸检查回路图与端子排图的一致性。根据纸质、电子版图纸（PDF、CAD、图片等格式)，识别端子号、回路号、电缆编号，对回路图与端子排图的一致性进行检验。图3 二次回路设计图【58】第45卷 第08期 2023-08图4 二次回路端子排设计图通过识别明确回路图中所标注的三个元素与端子排图中所标注的三个元素对应，否则图纸设计有错误。2）实际端子排识别与一致性校核。识别实际端子排接线中的端子号、电缆胶头回路号、电缆编号、端子编号等信息，自动生成端子排图。根据实际端子接线的识别出的端子排图与设计图纸进行核对校验，输出核对情况，对于不一致的应列出清单或进行标记；自动识别电缆标牌，与设计图纸进行对比，校验标牌数量标识内容与图纸是否对应；根据图纸中电流、电压回路图以及实际的PT、CT的铭牌，自动识别生成电流、电压回路配置表。图5 实际二次回路端子排识别图在实验过程中，发现图像的清晰度，包括拍摄照片的拍摄角度和电缆倾斜等原因，会对一致性校验的准确性有一定的影响，如图6所示，图像清晰度与一致性校验的准确度之间的关系。图6 图片清晰度与一致性校验准确度之间的关系 对于因倾斜度造成的一致性校核准确率较低的情况，利用深度学习算法（卷积网络 CNN+循环网络 RNN），对照片拍摄物的倾斜角度进行了预估，自动对图片做相应的旋转，使标号处于水平状态，从而提高识别准确率。4 结语以单个220kV间隔典型配置为例，仅投产验收阶段，二次回路方面，保护屏、测控屏、端子箱、CT接线盒、机构箱等共约2000多个端子需要逐一核对，完成核对共需2.5人天，保护定值及压板方面，至少应配置两套保护装置，定值项共约5100余项，压板40余块，完成核对共需0.5人天，整个间隔二次回路及定值核对工作需要3人天，通常整个验收工作约需要8人天，二次回路及定值核对工作量大约占验收工作量的40%。此外，对于部分二次回路核对工作需要具备一定的专业知识，如压板投退状态应与当前运行方式相适应，这对作业人员专业水平提出了一定要求，且二次接线核对过程受核对人员的工作状态影响较大。本文利用最新人工智能图像识别技术，引入到电力系统二次系统的校核、管理、运行、检修工作中，实现了端子排的智能校核，减少了人员的工作量，大幅了工作效率，提升了校核工作的准确性；开发的适用二次系统的智能化校核工具，具有广泛的应用与推广价值；基于AI图像深度学习技术的二次回路及定值智能校核系统是智能电网技术发展、电网人工智能技术融合的重要尝试与推动。参考文献：1 付文龙,谭佳文,吴喜春,等.基于图像处理与形态特征分析的智能变电站保护压板状态识别J.电力自动化设备,2019,39(7):203-207.2 夏志宏,罗毅,涂光瑜,等.基于视觉信息的继电保护压板投退 位置的自动识别研究J.继电器,2005,33(4):40-44.3 王明,孙进.基于DXF文件的图形自动编程数控系统设计J.中国农机化学报,2011(2):122-124.4 黄冠霖,朱同林.基于聚类方法的植物叶片色彩仿真J.计算机仿真,2016,33(1):365-368.5 刘启生,邵东伟,杜云明,等.基于DXF文件的数控加工系统的实现研究J.佳木斯大学学报:自然科学版,2009,28(4):542-544.6 黄宵宁,张真良.直升机巡检航拍图像中绝缘子图像的提取算法J.电网技术,2010,34(1):194-197.7 祁兵,唐良瑞,张晶.绝缘子憎水性图像检测方法研究J.中国 电机工程学报,2008,28(31):120-124.8 WANG BAutomatic Fault Diagnosis of Infrared Insulator Images Based on Image Instance Segmentation and 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结语本文探讨了区块链在绿色能源系统领域的应用。这项研究表明，使用纳米技术等最新技术可以提高能源的性能效率，为了降低成本，区块链技术的性能也很好。效率的提高有助于控制碳足迹，微电网通过向消费者提供清洁无污染能源的认证来确保这一点。因为区块链是一个分散和分布式系统，与能源网络分布特征相识，所以经常被用于可信能源计量和可信能源交易。随着区块链技术在能源领域的应用发展，在能源网络中的每一名用户都可以低成本实现基于区块链分布式技术的碳排放可信计量、传输、以及清洁能源的有效利用。利用不同层次的能量管理系统，使这种相互作用成为可能。当交易时，它的效率提高了使用拟议的能源存储系统，显示准确的协调步骤从能源存储购买电力。在高碳排节点同时引入清洁能源利用的替代模型，显著减少供应链碳排放。参考文献：1 韩肖清,李廷钧,张东霞,等.双碳目标下的新型电力系统规划新问题及关键技术J.高电压技术,2021,47(9):3036-3046.2 刘凯诚,钟鸣,曾平良,等.考虑分布式可再生电源和储能的智能配电网可靠性评估综述J.电测与仪表,2021,58(7):1-11.3 滕云,王泽镝,金红洋,等.用于电网调节能力提升的电热氢多源协调储能系统模型J中国电机工程学报,2019,39(24):7209-7217.4 王泽镝,滕云,回茜,等.考虑垃圾处理与调峰需求的可持续化城市多能源系统规划J.中国电机工程学报,2021,41(11):3781-3797.5 Luo Fengji,Ranzi G,Dong Zhaoyang.Rolling horizon optimization for real-time operation of thermostatically controlled load aggregatorJ.Journal of Modern Power Systems and Clean Energy,2017,5(6):159-958.6 周步祥,李祖钢,陈实,等.基于区块链的微电网合作博弈电力交易优化J.电测与仪表.2022,59(8):39-46.7 谢敬东,陆池鑫,孙欣,等.区块链技术在能源与电力系统领域的应用和展望J.电测与仪表,2021,58(6):1-12.8 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