1、第 卷第期 年月 收稿日期：作者简介：张宗包（），男，广东深圳人，硕士，高级工程师，研究方向为电力系统自动化。基于图像融合技术的变电站二次设备热故障自主定位研究张宗包（深圳供电局有限公司，广东 深圳 ）摘要：提出基于图像融合技术的变电站二次设备热故障自主定位方法。通过非下采样 变换法融合变电站二次设备红外图像与可见光图像，运用了最大类间方差法分割融合图像，获得包含变电站二次设备热故障区域的感兴趣区域。采用了形态学开闭运算和像素统计，分别完成分割图像的预处理与结构区域划分，实现变电站二次设备热故障自主定位以及热故障等级判断。实验结果表明：该方法所得融合图像的质量明显高于融合前的种图像质量；图像分
2、割获得的感兴趣区域较为完整，能很好地保留设备边缘轮廓和纹理特征；各二次设备热故障自主定位区域与热故障实际区域相同，且自主定位最高用时仅为。关键词：图像融合；变电站；二次设备；热故障；自主定位；感兴趣区域中图分类号：；文献标志码：文章编号：（）（，）：，：；张宗包：基于图像融合技术的变电站二次设备热故障自主定位研究设计与研究引言电力行业是促进国民经济发展的主要能源产业，确保电力平稳供应直接关系着国计民生。变电站在电力供应中发挥着枢纽作用，其内包含大量较分散的电压互感器和电容器等二次设备，这些设备在运行过程中受人为因素和恶劣环境的影响较大，从而导致设备接触性能降低与热故障问题频发。当变电站二次设备
3、发生故障时，大多表现为局部或整体发热，达到一定程度后极容易引发火灾和停电等事故，严重威胁着电力供应安全性和电力行业的经济效益，因此，分析变电站二次设备运行时的发热状况，自主定位设备热故障区域，及时发现并解决热故障具有重要的实用价值。当前变电站二次设备热故障自主定位的研究成果较多，如刘渝根等和姜惠兰等分别利用小波相对熵与改进 变换方法实现变电站二次设备热故障自主定位。以上方法能有效消除不对称参数对自主定位效果的影响，但实现困难，消耗成本较高。图像融合技术能提取不同来源图像的有效信息，将其综合成信息完整的高质量图像，非常适用于故障分析，因此，本文提出基于图像融合技术的变电站二次设备热故障自主定位方
4、法，以期为变电站二次设备热故障定位向自动化、智能化方向发展提供有效参考。变电站二次设备热故障自主定位 变电站二次设备红外与可见光图像融合变电站二次设备红外图像能清晰地呈现高温区域的温度状况，但容易丢失非高温区域的细节信息，因此，利用非下采样 变换（，）将变电站二次设备红外图像与包含完整视觉信息的变电站二次设备可见光图像进行融合，获得更客观的互补信息，提升变电站二次设备热故障自主定位能力。包含非下采样塔形滤波器组和非下采样方向滤波器组。非下采样塔形滤波器的冗余度用描述，分 解 层 数 用描 述，使 用，、，分别代表层低通与带通滤波器的理想频域支撑范围，利用级非下采样塔式分解处理图像，能获得和源图
5、像规模一样的个子带图像。非下采样方向滤波器组的组成依据为梅花矩阵 。通过级方向分解处理任意尺度的子带图像，能获得和源图像规模一样的个带通方向子带图像。因此，运用 分解变电站二次设备图像能得出个低通子带，以及数量为的带通子带图像。使用 融合变电站二次设备红外图像和可见光图像的具体过程如下所述。变电站二次设备红外图像用描述，可见光图像用描述，采用 处理张图像，可获得个低、高频系数，分别用（，）、（，）以及（，）、（，）描 述，其 中的 取 值 介 于，范围内，张图像的计算过程为（，）（，）（，）（，）（）在低频部分，依据小波变换融合规则处理个低频系数，可得到（，），即完成融合的低频系数。在高频部分
6、，依据区域能量融合规则处理个高频系数，通过的窗口计算图像能量，并将大能量图像的中心像素当作融合图像的相应像素。完成融合的高频系数用（，）描述，其获取过程分为：判断窗口规模，的取值通常为奇数；对每个高频部分的区域能量进行计算；融合图像的高频部分系数。利用 反变换处理完成融合的种系数，便能获得变电站二次设备融合图像，用描述。变电站二次设备感兴趣区域的分割当变电站二次设备出现热故障时，通常伴随着高温现象，其在融合图像中的呈现形式为白色高亮区域，依据温度热传递原理，设备热故障区域的热量会传递到附近正常区域内，导致其温度微略上升，此区域在融合图像中的亮度值稍高于远离设备热故障区域的正常区域亮度值。在以上
7、特性的基础上，使用最大类间方差法（）对获取的变电站二次设备融合图像进行分割，以消除图像中繁杂的大面积背景 ，获得包含变电站二次设备热故障区域的感兴趣区域。待分割的变电站二次设备融合图像用（，）描述，其内任意像素点包含于次序为的灰度级的概 （）率为（）为变电站二次设备融合图像的总像素数量；为灰 度 级 的 像 素 个 数；的 取 值 范 围 为，为图像的总灰度级数量。假设阈值用描述，利用分割变电站二次设备融合图像，使其变成目标与背景部分，分别用、描述，相应灰 度 级 分 别 用，、，描述。通过 算法选择阈值获得的、的最大类间方差计算过程为（）（）（）（）（）（）对于和，（）、（）分别为发生概率；
8、（）、（）分别为平均灰度；为整个图像的平均灰度。以上参数的计算过程为：（）（）（）（）（）（）（）可获得结果为（）（）（）（）（）（）（）（）为的累加均值。从的可能值中选取阈值求解方差，获得最优值使式（）成立，即可最大化类间距，从而达到最优异的变电站二次设备融合图像分割效果。（）（）（）变电站二次设备分割图像的结构区域划分为更精细地定位变电站二次设备热故障，将获取的变电站二次设备感兴趣区域的分割图像，使用形态学开闭运算对分割图像实施预处理，以消除图像分割残留的干扰像素背景，并运用像素统计划分预处理图像的结构区域。变电站二次设备分割图像的结构区域划分过程为：计算像素矩阵。对变电站二次设备分割图像
9、的行像素进行求解 ，生成维度为的像素矩阵。假设给定阈值用描述，若（）比小，则矩阵第行属于非变电站二次设备主体部分，并使用赋值（），生成新像素矩阵。连接点的辨识。求解的（）行的极小值和极大值矩阵，分别用 、描述，同时求解其绝对差值矩阵，用描述。变电站二次设备结构的个连接点，即内最大及次最大值对应 的行，分别用、描述，二者的表达式为 （）（）（）图像在以上个连接点间的最大区域，可通过最大内接矩阵的计算获得。剩余矩阵的划分。以上个连接点能将划分为 （，）、（，）个新矩阵，通过其极大与极小值的差可以更深入分割矩阵。若的前极大值和后极小值的差最大，则连接点为此极小值的相应行。若的前极小值和后极大值的差最
10、大，则连接点为此极小值的相应行。以上个连接点的计算过程为 ，（，），（，（）（）利用以上个连接点能够将矩阵划分成、，从而实现变电站二次设备分割图像的结构区域划分。变电站二次设备热故障自主定位实现变电站二次设备分割图像的结构区域之间的温度关系可用于呈现设备热故障。通常依据 带电设备红外诊断应用规范 等识别变电站二次设备状态，所需计算指标包含各区域结构的最热点温度、温差和相对温差，分别用、描述。由红外测温原理可知，变电站二次设备表面温度分布情况可通过相应图像的伪彩色形式进行描述，因此温度和伪彩色相互对应，依据中间参数热值，其换算过程为（）（）（）为伪彩色值；为变电站二次设备融合图像的实际热值；为透
11、射率；、分别为热范围和热平衡；、分别为设备的发射率与实际温度；、为常数。计算和，即（）（）张宗包：基于图像融合技术的变电站二次设备热故障自主定位研究设计与研究为和热点相匹配的正常点温度；为待测设备区域的温度。依据 带电设备红外诊断应用规范，利用以上指标判断变电站二次设备状态，并标出异常温度的结构区域，实现变电站二次设备热故障自主定位。通常可以将设备热故障划分为轻微、一般、严重以及重大故障个等级，温差所对应的温度范围分别为（，、（，、（，、以上。结果分析将某变电站中断路器、隔离开关和电压互感器等台二次设备作为实验对象，获取各设备 年月第周的红外图像和可见光图像，保留正常与不同类型热故障图像各 个
12、样本进行热故障自主定位。从采集的变电站二次设备热故障图像中随机选择一组红外图像和可见光图像进行图像融合测试，结果如图所示。图变电站二次设备热故障图像融合结果由图可知，变电站二次设备热故障红外图像和可见光图像的清晰度较低，且存在大量噪点，使用本文方法融合种图像后，所得图像的质量明显改善，表明本文方法具有较优异的变电站二次设备图像融合效果。利用本文方法分割变电站二次设备融合图像，以获得消除背景的感兴趣区域，所得结果如图 所示。由图可知，利用本文方法分割变电站二次设备融合图像获得的感兴趣区域较为完整，能很好地保留设备边缘轮廓和纹理特征，表明本文方法的变电站二次设备感兴趣区域分割效果较理想。选择电缆接
13、头和电压互感器种变电站二次设备进行测试，在感兴趣区域分割图像的基础上，使用本文方法划分其结构区域，所得结果如图所示。图变电站二次设备融合图像的分割结果图结构区域划分结果由图可知，使用本文方法能清晰地划分变电站二次设备分割图像的结构区域，各结构之间具有明显的分界，并且排布紧凑，有助于提升后续设备热故障自主定位性能。统计分析某日上午内的变电站台二次设备热故障自主定位情况，结果如表所示。表变电站二次设备热故障自主定位结果二次设备名称热故障实际区域热故障自主定位区域热故障等级定位用时断路器中间触头中间触头轻微故障 隔离开关转头转头严重故障 电压互感器引线引线一般故障 电容器熔丝座熔丝座一般故障 套管柱
14、头柱头重大故障 电流互感器内联结内联结一般故障 过压保护设备无无 避雷器铁芯叠片铁芯叠片严重故障 电缆接头接地带接地带轻微故障 由表可知，某日上午内，变电站中只有过压保护设备处于正常状态，其余台二次设备均发生不同程度的热故障；通过本文方法获取的热故障自主定位区域与热故障实际区域完全相同，且最高 （）自主定位用时仅为；该方法还能判断各二次设备的热故障等级，其中断路器和电缆接头的热故障程度最低，套管的热故障程度最高。以上结果表明，本文方法对于不同热故障程度的变电站二次设备热故障均具有较优良的自主定位能力，且自主定位效率较高。结束语计算机技术和图像处理技术的高速发展，给变电站二次设备维护与热故障定位
15、带来了巨大良机，因此，本文研究基于图像融合技术的变电站二次设备热故障自主定位方法。该方法将设备红外图像和可见光图像进行融合，能明显改善原有图像质量，并利用感兴趣区域分割提取目标设备，使繁杂的大面积背景得以消除，且该方法在精准定位变电站二次设备热故障的同时，还能判断热故障等级，从而为相关技术人员制定设备抢修计划提供良好借鉴。参考文献：王有元，李后英，梁玄鸿，等基于红外图像的变电设备热缺陷自调整残差网络诊断模型 高 电 压 技 术，（）：陈勇，李胜男，张丽，等基于改进 算法的智能变电站二次设备缺陷关联性分析电力系统保护与控制，（）：陈军，刘鑫，王利平，等 网智能变电站保护控制故障诊 断 与 定 位
16、 方 法 研 究 中 国 测 试，（）：贾科，冯涛，赵其娟，等基于故障高频电压稀疏量测的直流配电网双极短路故障定位 电力系统自动化，（）：刘渝根，陈超，杨蕊菁，等 基于小波相对熵的变电站直流系统接地故障定位方法 高压电器，（）：姜惠兰，陈娟，张驰 基于改进 变换的有源配电网故障定位新方法电力系统及其自动化学报，（）：李辰阳，丁坤，翁帅，等 基于改进谱残差显著性图的红外与可 见 光 图 像 融 合 红外技术，（）：冯颖，贺兴时，杨新社基于 和混合粒子群算法的红外与可见光图像融合 电光与控制，（）：戴 进 墩，刘 亚 东，毛 先 胤，等基 于 和 双 通 道 的红外与可见光图像融合 红外与激光工程，（）：李唐兵，胡锦泓，周求宽基于 飞行的改进飞蛾扑火算法优化红外图像分割红外技术，（）：邓秋菊，王宁，钟怡 基于 空间的多相隐写图像阈值分割方法仿真计算机仿真，（）：刘云鹏，裴少通，武建华，等基于深度学习的输变电设备异常发热点红外图片目标检测方法南方电网技术，（）：周正钦，冯振新，周东国，等基于扩展 电气设备发热故障区域提取方法红外技术，（）：黄浩，胡刚，张建涛，等大型短路试验发电机运行性能仿真