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变电站智能运维与调度系统

变电站智能运维与调度系统

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  1.1 建设背景

  调控一体化模式下,调控人员在设备操作前后需要对开关、刀闸、表计等设备执行状态进行辨识和确认。目前大量的设备状态、表计、现场情况确认工作仍需通过传统的CCTV人工识别及人工到现场等方式完成。对采用环境监控摄像机远方视频监视的方法,实际使用中受到光照、安装位置、像机视野、成像质量等因素的影响,很难有效的实现远方视频确认,无法实现有效的自动化辨识。而由于传统视频监控点位多,设备成本高、维护工作量非常大,很多摄像机处于难以实际使用状态。

  在设备异常、恶劣天气等故障情况下,及时、准确获取设备的运行状况至关重要。人员若无法及时到达现场采集现场信息与设备状态确认,必然造成事故处置时间的延长,还可能导致事故扩大,影响电网安全稳定运行。

  因此,急需研发一套能够实现在调控一体化模式下对变电设备远端智能监视的系统,以实现对开关、刀闸位置的自动辨识、仪表数值/指示的自动读取、现场状态的智能分析。

  1.2 产品简介

  杰迈视讯通过建立一套远端视觉智能辨识系统,实现了调控一体化要求,对开关、刀闸等具备远方操作条件的设备状态的智能识别、确认,减少设备停电时间;在一定程度上提高调度员事故处理能力,减少因事件升级、故障扩大,电网故障导致的经济损失;促进调控一体化进程,提高电网运作的智能性,在一定程度上减少巡维人员的工作量。

  本系统采用智能巡检人为移动平台,加载了全光谱识别仪器和网络高清摄像机,进行现场实景数据采集,通过后端集控平台进行数据分析及汇总,提供智能化、自动化的变电站巡检任务,同时将变电站的各项数据指标分析汇总后进行上报和存储。

  1.3 产品组网架构

  

 

  本方案采用基于机器视觉技术的硬件系统,融合具有创新性的软件平台,结合大数据、物联网、人工智能等多项技术,进行了智能多光谱采集平台的部署,形成全网覆盖的信息网络,建立起“一体化,可视化,智能化”智能视觉系统。

  系统采用前端-后端的分层架构,其中前端又分为联动端和客户端。联动端负责与调控系统进行隔离式联动,可以识别并响应调控信号同时又避免影响现有系统,客户端负责呈现系统的运行状态以及结果;后端分为服务端和采集端移动平台运行在试点站,可通过多光谱以及视觉算法实现对实现现场设备的状态采集,识别与统计。

  系统的主要设施有:

  ● 多光谱移动信息采集平台

  

 

  1. 采集:基于日盲紫外、热成像、可见光实现刀闸闭合辨识;

  

 

  2. 读表:通过深度定制的智能视觉算法,实现设备状态及相关表计智能识别和统计等功能;

  

 

  3. 处理:实现紫外成像与可见光图像叠加,同时增加信息标注,提高辨识度;

  

 

  4. 运动:通过VSLAM导航技术将激光及视觉技术相融合,实现智能视觉系统自主定位,导航,是移动平台可自主运行的关键。

  

 

  ● 无线网络图传系统

  

 

  由无线AP、无线网桥组成,在站点内部形成全局覆盖的无线网络,保障数据不丢失、实时交互。同时系统自带信息加密措施,充分实现电网试点关键信息安全保护的使用需要。

  ● 自主返航充电系统

  

 

  考虑到无人值守变电站智能设备无人维护的情况,我们为移动平台添加自动返航充电系统,充电房为活动板房,在经过简易安装后移动到试点环境中的合适位置即可,省去反复土建、专门建设一套充电房、轨道一类设施的麻烦。

  1.4 方案特点

  系统基于创新的软件设计,通过结合电力系统专用专网、视联网技术、定位技术、视频压缩技术、计算机处理技术等,是一套完善的、高效率的、性价比极高的基于调控一体化的智能视觉系统。

  ● 多光谱视觉检测与识别

  可见光具有分辨率高、直观形象、容易获取纹理、结构、运动、色彩、空间信息,但是普通的模式识别与行为分析方法难以及时准确的发现故障位置。红外/热成像容易根据温度梯度和温度场分布发现已经出现故障并且产生发热高温的故障点,但是不仅热成像分辨率低、成本很高,而且也很难在问题出现的早期发现故障。高压放电、电弧等容易产生不可见的紫外光,通过紫外光可以更加有效的快速定位故障点,但是要排除自然光干扰需要特殊的光学滤波器和算法,另外紫外光很弱比较难以检测,需要多级放大和复杂的降噪处理,并且紫外光成像定位非常困难。结合多光谱的特性,可以实现故障点快速定位,并且结合3D控制容易实现精确的远程可视化。

  ● 紫外成像与可见光图像的融合与现实增强

  紫外成像仪的功能在于可以检测可见光范围外人眼不可见的电晕放电和表面局部放电。局部放电(电晕放电)的空间分布及发光强度反映了带电设备的电场分布 ,能发现引起电场异常的备缺。然而由于紫外的图像分辨率较低,单纯从紫外图像难以判断图像内容,因此需要利用紫外相机与可见光相机的姿态信息,将紫外图像经过仿射变换投影叠加到可见光图像上,使用者可以直接在高清图像上观察到设备放电现象,同时便于放电设备的查找和定位。

  ● 多传感器数据融合的机器视觉系统

  多传感器信息融合是指同时使用多个同种类型或者不同类型的传感器,将各个传感器提供的局部不完整观测值及相关数据加以综合,消除各传感器信息之间可能存在的冗余和矛盾,并加以互补,降低其不确定性,获得对物体或环境的一致性描述的过程。数据融合的精度决定了位姿估计,地图特征点的匹配精度,通常可以通过激光雷达或视觉处理系统(如 Kinect、单目相机、双目相机等)进行特征提取,然后从特征层次上进行匹配融合。

  ● 智能前置机器视觉系统

  视觉传感器分辨率的提高导致数据量变得巨大,对数据传输和处理都带来挑战,数据压缩是有效的视频/视觉数据传输处理方法,但是压缩失真会给后端的模式识别和3D定位带来问题,分布式智能前置视觉系统,不仅能够高效处理各个前端的智能分析/模式识别任务,而且稳定性高、对后端的服务器没有依赖,前端之间没有直接的资源冲突,系统更加稳定。

  ● 隔离式生产调度系统捕获远程刀闸辨识系统联动机制

  为了实现生产调度系统和本系统的联动,同时又要保证生产调度系统的安全性,本系统实现了隔离式的联动机制,即在网络物理隔离的情况下,通过视觉传感器捕获生产调度系统显示屏,通过机器视觉和模式识别算法识读取图像语义,从而向辨识系统发送指令,控制对应的监控相机和移动平台进行辨识操作,读取刀闸、开关等设备相关状态进行交叉验证,与调度指令形成闭环。