(大庆油田有限责任公司第九采油厂生产运行部163000)
摘要：在电力设备监测工作中，图像识别技术的应用对于提高监测的效率和质量都有重要的作用。文章对电力设备监测中图像识别技术的识别与分析功能以及电力设备异常状态监测进行了分析。
关键词：图像识别技术；电力设备检测；应用
在电力系统运行的过程中，电力设备难免会出现各种异常问题，这就需要对电力设备进行必要的监测，为提高电力设备监测效率和质量，图像分析识别技术被应用于其中，并在实际的使用当中取得了良好的效果。
1.图像识别技术应用于电力设备监测的背景
变电站的正常运行是靠高压设备绝缘检测、继电保护装置等各种系统和装置来维持的，这些系统也保证了变电系统的安全和稳定。目前，在电力设备监测系统的运行方面还存在一定不足和缺陷，例如，在数据传输方面存在一定问题，数据的正常传输会受高压电场的影响。还有一种问题是电信号转换方面的问题，即一些征兆信号和运行参数不容易通过接触测量转换电线信号，即使采用微机监测的方式也很难进行获取。在设备运行线监测方面，目前已经有了遥视系统，遥视系统在电力系统的安全运行方面发挥重要作用。随着电网建设规模的不断增加，变电站数量也急剧增加，所以需要进行监测的目标的数量大大增加，相应的需要传输的数据量也在不断增加，这种情况导致电力调度人员在对电力系统进行监测时，需要对远程图像和数据的进行了分析并作出判断，工作量大大增加。在电力行业的很多专家和学者都在致力于远程图像的采集、传输等研究，如何降低工作人员的工作强度，提高工作效率也是研究的中重点。
为提高电力设备自动监测水平，将图像识别技术应用于电力设实时监测的方案被提出。这种方案的以现有的电力设备视频监测系统为基础，利用图像识别系统作为辅助进行工作。这种系统的优势是不需对原有的系统进行更换，不仅增加了功能，还节省了更换设备的成本，经济性很高。
2.图像识别与分析
图像识别系统对图像识别与分析存在很多困难，会受到很多因素的干扰，引入噪声，导致图像的质量变低，为图像识别和分析带来很大的困难，引入噪声的因素通常有电荷耦合元件的畸变、聚焦效果差等，另外，环境方面的干扰也会使对图像的采集质量造成干扰。图像识别系统的工作的第一步是先对图像进行预处理，之后对图像进行分割，把目标电力设备分割出来，增加识别的精细度。
2.1图像预处理
图像识别系统预处理需分很多步骤，第一步要将收集到的原图像进行灰度化处理，处理后的图像就可以叫做灰度图；第二步是对灰度图进行滤波处理，由于滤波处理对消减噪声很有效果，所以采取滤波来消减图像的噪声，使图像质量得到提高，使系统更容易识别。进行滤波处理所要使用的模板是加入权系数的平滑模板。图像平滑滤波处理的过程所采取的是低通滤波，使用这种方式过滤图像，对高频正信号的过滤效果比较好，但在这一过程中也会使图像的边缘部分的高频噪声被过滤掉，进而导致图像的边缘变得模糊不清，降低图像整体质量。解决这种问题的措施是采用直方图均衡处理，平滑滤波处理与方正图均衡处理相结合，不仅可以图像噪音还避免了边缘模糊化问题。
2.2图像分割
图像分割是指将图像表示为具有物理意义的多连通区域的集合。分割图像需要根据一定的依据，不同的图像在颜色、纹理以及亮度这些特征上都有着一定的差异，因此，可以依据这些特征，对图像进行分割。对图像进行分割可以提高地图像识别和分析的效率，分割的准确性也会影响到后续的工作，为了保证图像识别的质量，要严格把握分割的精度。
对图像分割的依据是图像的颜色、几何性质等，将图像中含义不同的区域分割开，每个区域都有相同的特征。例如，对某一物体的图像进行分割，需要把图像中物体的像素与背景进行分离，区分不同物体的像素，分割形成的区域需要满足三个条件。第一，不同但相邻的两个区域之间要存在明显的差异；第二，分割区域边界要保持完整，有利于定位的精准。第三，分割之后的区域应该还要具有均匀性和连通性。均匀性是指区域内的像素点在色彩、纹理等特征上要有相似性，连通性是指在两种区域之间可以进行连接。
3.电力设备异常状态监测
为了实现检测分析方案在实际工作中的应用，提升现有视频监测系统的功能，建立电力设备运行状态的实时监测和分析系统，在采集到的图像中准确快速地识别出电力设备之后，还需要进一步对电力设备的运行状态进行判断，监测运行状态的变化，找出电力设备中存在故障的设备和位置。并及时发出报警信号，方便维修人员尽快对设备故障进行检修。
3.1变电站的图像监测
变电站未来的发展趋势是自动化，要求变电所站无人值守。目前有和很多变电站建立了遥视系统，对图像信号进行单一的采集和传输，但由于当前电网快速发展，这种系统的功能太过简单，无法满足多方面的需求。所以针对图像的监测还需要采取先分类，然后分析，最后根据分析结果来判定是否需要传输。如果设备处于正常运行状态，不传输监测图形，而只传输结果；如果变电站运行不正常，图像信号就会传输到调度端并进行报警，调度工作人员在接到报警以后，可以找出具有问题的变电站的图像，工作人员通过对图像进行观察和分析，找到问题所在，并对采取相应措施来处理问题。用这种方式来进行变电站图像的监测，可以不仅可以提高监测效率。还可以节省大量的资源，减轻工作人员的工作强度，也避免了数据传输拥挤所带来的困难。
变电站图像监测系统中采集图像需要用成像设备进行采集，计算机技术也发挥很大的作用，利用计算机可以对图像进行截取、识别和分析，并且能够准确地获取关于电力设备的很多参数和数据。变电站图像监测技术涉及的领域很广，包括测量规程、视觉理论等，这些学科的知识有利于解决监测自动化运行中出现的很多问题。
3.2电力设备状态检测与分析
在对电力设备的图像进行收集、处理之后，就需要对图像中的电力设备进行识别。计算机是通常使用的工具，计算机具有计算效率高，精度高的优点。通过对电力设备的图像的纹理特征、颜色特征以及模板匹配来对电力设备进行识别，判断出电力设备的运行状态。对电力设备的运行状态进行判断时需要与原本数据库中的标准图像进行对比，通过对比发现不同，进而做出正确的判断。例如，采用减法运算，根据运算结果来判断图像是否存在异常，如果存在异常，图像会表现出突起、毛刺等。以变压器漏油状态为例，通过对所监测区域图像进行处理之后，与数据库中的标准图像进行比较，把相关数据进行计算，根据计算结果来判断是出现漏油，并报警，由工作人员根据情况进行维修。
4.结束语
通过分析可以看出电力设备运行状态监测工作图像识别技术中图像的识别与分析的过程包括图像预处理和图像分割，电力设备异常状态监测的过程包括变电站图像监测，电力设备状态监测与分析。应用图像识别技术可以很好监测电力设备的运行状况，减少调度人员的工作量，提升电力设备监测的自动化程度。图像是被技术子在电力设备监测中的应用还处于初级阶段，具有非常大的发展前景。
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