CN115082835B - 基于小波视频分解和Faster RCNN的变电站故障识别方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于小波视频分解和Faster RCNN的变电站故障识别方法,S1.变电站视频信息采集以及预处理,获得视频信号数据,构建视频信号基础数据库;S2.基于多分辨率分析的小波视频分解技术,对S1中视频基础数据库中视频信号数据进行分解,得到一系列频段信号数据,构建频段信号数据库;S3.从所述频段信号数据库筛选出变电站设备故障时频段信号数据,提取分解视频片段的故障特征,并构建故障特征库;S4.构建用于故障识别的融合物理模型和基于深度学习的Faster RCNN变电站缺陷识别模型;以频段信号数据库和故障特征库为基础训练,得出变电站故障识别模型。
Description
技术领域
本发明涉及电力***领域,具体是基于小波视频分解和Faster RCNN的变电站故障识别方法。
背景技术
随着各级变电站无人值班进程的快速推进,各级变电站的集中监控、远方监视、远程运维已成为必备功能。变电站监控信息的完整性和及时性要求也相应提高,上送各级调度的信息必须全、准、快。由于变电站数量日益增多和自动化设备的类型、数量都迅猛增长,因基建工程、业扩报装、设备预试、计划检修及缺陷处理的运维任务日益繁重,运维的压力越来越大,无人值守站时长需要运维人员花费很长的时间开车奔赴现场完成简单的战备设备故障处理及设备参数配置工作,故障处理速度慢、效率低,耗费大量的人力物力,不利于电网的稳定运行以及不满足企业经济高效的精益化管理要求,同时给电网的正常运行带来了安全风险,也大大降低了供电可靠率。变电站在运行过程中产生了海量的视频监控信息,其中蕴含了大量的变电站设备运行状态信息,现有技术对海量变电站视频监控信息的挖掘还不够充分,目前变电站视频信息大多依靠人工来处理,效率低下。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是海量变电站视频监控信息的挖掘还不够充分,目前变电站视频信息大多依靠人工来处理,效率低下,变电站故障识别效率和准确度低;本发明基于采集的变电站视频信息,提高了变电站智能化运维水平和运行效率,保证了电网安全、提高了供电可靠性。
本发明的基于小波视频分解和Faster RCNN的变电站故障识别方法,包括如下步骤:
S1.变电站视频信息采集以及预处理,获得视频信号数据,构建视频信号基础数据库;
S2.基于多分辨率分析的小波视频分解技术,对S1中视频基础数据库中视频信号数据进行分解,得到一系列频段信号数据,构建频段信号数据库;
S3.从所述频段信号数据库筛选出变电站设备故障时频段信号数据,提取分解视频片段的故障特征,并构建故障特征库;
S4.构建用于故障识别的融合物理模型和基于深度学习的Faster RCNN变电站缺陷识别模型;以频段信号数据库和故障特征库为基础训练,得出变电站故障识别模型。
步骤S1中,变电站视频信息采集针对典型场景,设置视频采集数据接口,采集不同场景的视频数据,典型场景包括计划检修、设备运维以及无人值守变电站;采集的视频信号如公式(1)所示:
上述变电站视频的预处理采用视频数据的清洗,处理掉视频中与关注区域不相关的部分,并对不同格式的视频进行统一格式转化,并进行数据存储,预处理后的数据如公式(2)所示:
式中:为分解的层数;为初始尺度系数,为小波系数,为
尺度函数,为小波函数,、分别为低通滤波器系数和
高通滤波器系数;为尺度坐标,为位置坐标,为震荡次数;为尺度坐标的视
频信号关于位置坐标的函数;为时刻的视频信号分解因子;为时刻尺度
坐标位置坐标下视频信号的尺度函数;为尺度坐标的视频信号关于震荡次数的函数;表示时间;由小波系数和要提取的频段即可通过小波重构获得对应频段的信
号,提取
j频段信号如公式(6)。
步骤S3中,所述分解视频片段的故障特征的提取方法如公式(7)所示,
步骤S4中,融合物理模型和基于深度学习的Faster RCNN变电站缺陷识别模型以特征的共享卷积形式将RPN和RCNN两大神经网络进行合并。
步骤S4中,基于Faster RCNN变电站缺陷识别模型中RPN将输入的变电站设备缺陷视频输出为矩形的候选框,候选框对应缺陷目标的存在概率和位置,模型采用3X3核一次生成256个目标特征。
步骤S4中,所述变电站故障识别模型的确定方法如下:
首先以采集的设备故障图像,对设备缺陷视频频段进行分解,结合设备故障模型对基于Faster RCNN网络的识别模型进行训练,确定网络相关识别参数,生成检测网络,然后将设备故障图像输入识别模型,完成网络识别性能测试,得出变电站故障识别模型,如公式(8)所示:
基于上述变电站故障识别模型,可以实现对变电站故障的快速和准确检测。
与现有技术相比,本发明具有以下几个方面的有益效果:
本发明提供一种基于小波视频分解和Faster RCNN的变电站故障识别方法,基于采集的变电站视频信息进行挖掘,基于小波视频分解技术和Faster RCNN训练得出变电站故障识别模型,大大提高变电站故障识别效率和准确度,其将有利于根据故障识别发出预警,提高变电站智能化运维水平和运行效率,保证电网安全、提高供电可靠性;
本发明具体通过基于分解技术对视频信号数据进行分解,得到一系列频段信号数据,构建频段信号数据库;并从频段信号数据库筛选出变电站设备故障时频段信号数据,提取分解视频片段的故障特征,并构建故障特征库;构建用于故障识别的融合物理模型和基于深度学习的Faster RCNN变电站缺陷识别模型;以频段信号数据库和故障特征库为基础训练,得出变电站故障识别模型。
本发明采用对视频数据的清洗的方法预处理不同场景下变电站视频数据;处理掉视频中与关注区域不相关的部分,另外采用多分辨率分析视频信号分解和小波视频分解技术有效解决了变电站设备缺陷图像中的包含较多类型的伪彩色、背景复杂多变,噪声干扰较多,采集角度多变,从而使得传统的图像识别算法对设备缺陷图像处理性能不足的技术问题;
本发明进一步融合物理模型和Faster RCNN变电站缺陷识别模型,融合物理模型和深度学习Faster RCNN变电站缺陷识别模型以故障特征的共享卷积形式将RPN和RCNN两大神经网络进行合并,提供了针对两个网络提供了联合训练策略,并结合设备故障的物理故障特征,提高故障识别的准确率,降低样本训练数量,提高模型的训练效率和模型识别的精准度。
附图说明
图1为基于小波视频分解和Faster RCNN的变电站故障识别方法的流程示意图。
图2为基于小波视频分解和Faster RCNN的变电站故障识别方法中多分辨率分析的小波视频分解示意图。
图3为基于小波视频分解和Faster RCNN的变电站故障识别方法中融合物理模型和Faster RCNN变电站缺陷识别模型的故障识别示意图。
具体实施方式
下面结合具体实施方式对本专利的技术方案作进一步详细地说明。
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
在本发明的描述中,需要说明的是,术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本发明和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本发明的限制;术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性;此外,除非另有明确的规定和限定,术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解,例如,可以是固定连接,也可以是可拆卸连接,或一体地连接;可以是机械连接,也可以是电连接;可以是直接相连,也可以通过媒介间接相连。对于本领域的普通技术人员而言,可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
请参阅图1,基于小波视频分解和Faster RCNN的变电站故障识别方法,包括如下步骤:
S1.变电站视频信息采集以及预处理,获得视频信号数据,构建视频信号基础数据库;
本实施例中变电站视频信息采集针对典型场景,设置视频采集数据接口,采集不同场景的视频数据,典型场景包括计划检修、设备运维以及无人值守变电站;采集的视频信号如公式(1)所示。
本实施例中变电站视频预处理采用视频数据的清洗,处理掉视频中与关注区域不相关的部分,并对不同格式的视频进行统一格式转化,并进行数据存储,预处理后的数据如公式(2)所示:
S2.基于多分辨率分析的小波视频分解技术,对S1中视频基础数据库中视频信号数据进行分解,得到一系列频段信号数据,构建频段信号数据库。
式中:为分解的层数。为初始尺度系数,为小波系数,为
尺度函数,为小波函数,、分别为低通滤波器系数和高
通滤波器系数。为尺度坐标,为位置坐标,为震荡次数。为尺度坐标的视频
信号关于位置坐标的函数;为时刻的视频信号分解因子;为时刻尺度坐标位置坐标下视频信号的尺度函数;为尺度坐标的视频信号关于震荡次数
的函数;表示时间。
S3.从频段信号数据库筛选出变电站设备故障时频段信号数据,提取分解视频片段的故障特征,并构建故障特征库;
本实施例中,分解视频片段的故障特征的提取方法如公式(7)所示。
S4.构建用于故障识别的融合物理模型和基于深度学习的Faster RCNN变电站缺陷识别模型;以频段信号数据库和故障特征库为基础训练,得出变电站故障识别模型。
本实施例中融合物理模型和深度学习Faster RCNN变电站缺陷识别模型以特征的共享卷积形式将RPN和RCNN两大神经网络进行合并。本实施例中基于Faster RCNN变电站缺陷识别模型中RPN将输入的变电站设备缺陷视频输出为矩形的候选框,候选框对应缺陷目标的存在概率和位置,模型采用3X3核一次生成256个目标特征。Reshape—矩阵维度变换函数, Softmax—回归逻辑模型, Rulu—非线性激活函数,检测结构及检测流程如图3所示。
本实施例中首先以采集的设备故障图像,对设备缺陷视频频段进行分解,结合设备故障模型对基于Faster RCNN网络的识别模型进行训练,确定网络相关识别参数,生成检测网络,然后将设备故障图像输入识别模型,完成网络识别性能测试,得出变电站故障识别模型,如公式(8)所示:
本发明的工作原理是:本发明基于采集的变电站视频信息进行挖掘,并采用对视频数据的清洗的方法预处理不同场景下变电站视频数据;处理掉视频中与关注区域不相关的部分;预处理后基于分解技术对视频信号数据进行分解,得到一系列频段信号数据,构建频段信号数据库;具体采用多分辨率分析视频信号分解和小波视频分解技术有效解决了变电站设备缺陷的图像中的包含较多类型的伪彩色、背景复杂多变,噪声干扰较多,采集角度多变,从而使得传统的图像识别算法对缺陷的图像处理性能不足的技术问题;本发明进一步从频段信号数据库筛选出变电站设备故障时频段信号数据,提取分解视频片段的故障特征,并构建故障特征库;通过构建用于故障识别的融合物理模型和基于深度学习的FasterRCNN变电站缺陷识别模型;以频段信号数据库和故障特征库为基础训练,得出变电站故障识别模型;其中融合物理模型和深度学习Faster RCNN变电站缺陷识别模型以故障特征的共享卷积形式将RPN和RCNN两大神经网络进行合并,提供了针对两个网络提供了联合训练策略,并结合设备故障的物理故障特征,提高故障识别的准确率,降低样本训练数量,提高模型的训练效率和模型识别的精准度。
上面对本专利的较佳实施方式作了详细说明,但是本专利并不限于上述实施方式,在本领域的普通技术人员所具备的知识范围内,还可以在不脱离本专利宗旨的前提下作出各种变化。
Claims (7)
1.基于小波视频分解和Faster RCNN的变电站故障识别方法,其特征在于,包括如下步骤:
S1.变电站视频信息采集以及预处理,获得视频信号数据,构建视频信号基础数据库;
S2.基于多分辨率分析的小波视频分解技术,对S1中视频基础数据库中视频信号数据进行分解,得到一系列频段信号数据,构建频段信号数据库;
S3.从所述频段信号数据库筛选出变电站设备故障时频段信号数据,提取分解视频片段的故障特征,并构建故障特征库;
S4.构建用于故障识别的融合物理模型和基于深度学习的Faster RCNN变电站缺陷识别模型;以频段信号数据库和故障特征库为基础训练,得出变电站故障识别模型;
5.根据权利要求4所述的基于小波视频分解和Faster RCNN的变电站故障识别方法,其特征在于,步骤S4中,融合物理模型和基于深度学习的Faster RCNN变电站缺陷识别模型以特征的共享卷积形式将RPN和RCNN两大神经网络进行合并。
6.根据权利要求5所述的基于小波视频分解和Faster RCNN的变电站故障识别方法,其特征在于,步骤S4中,基于Faster RCNN变电站缺陷识别模型中RPN将输入的变电站设备缺陷视频输出为矩形的候选框,候选框对应缺陷目标的存在概率和位置,模型采用3X3核一次生成256个目标特征。
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