本發(fā)明涉及光伏電站評估,特別是一種基于模糊識別的光伏電站隔離開關(guān)分合閘位置的二次確認(rèn)方法。
背景技術(shù):
1、隨著傳統(tǒng)發(fā)電依靠的資源日漸枯竭,新能源發(fā)電得到了迅速發(fā)展,特別是光伏發(fā)電得到了高速。但是隨著光伏發(fā)電廠(站)的裝機量不斷增大,為了提高工作效率和避免出現(xiàn)工作失誤,光伏發(fā)電中的智能化和安全生產(chǎn)的要求也要有更高的要求。其中,光伏電站隔離開關(guān)分合閘位置的二次確認(rèn)問題就是其中非常重要的安全要求。
2、在光伏發(fā)電站的安全操作要求中,對隔離開關(guān)的具體狀態(tài)需要進行二次確認(rèn),這是一項非常需要重視的安全保證。隔離開關(guān)屬于光伏發(fā)電廠(站)系統(tǒng)中的一個重要設(shè)備,被用于在對設(shè)備產(chǎn)生故障進行維修的時候,對電源進行隔離,保證維修人員和設(shè)備的安全。二次確認(rèn)是在對隔離開關(guān)進行操作后,需要通過技術(shù)手段,二次對其所處的狀態(tài)進行確認(rèn),以保證隔離開關(guān)確實處于安全的狀態(tài)。
3、傳統(tǒng)的光伏電站隔離開關(guān)分合閘位置的二次確認(rèn)工作一般是在其關(guān)鍵位置加裝各種傳感器,通過傳感器來判斷隔離開關(guān)的狀態(tài)。但是傳感器的信號缺乏直觀性的認(rèn)識,不能直接留檔保存操作依據(jù),同時傳感器本身也存在不穩(wěn)定性,為光伏電站隔離開關(guān)分合閘位置的二次確認(rèn)工作但是一定的不確定性。
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、本發(fā)明的目的在于克服上述不足,提供一種基于模糊識別的光伏電站隔離開關(guān)分合閘位置的二次確認(rèn)方法,以解決背景技術(shù)中提出的問題。
2、為解決上述技術(shù)問題,本發(fā)明所采用的技術(shù)方案是:一種基于模糊識別的光伏電站隔離開關(guān)分合閘位置的二次確認(rèn)方法,它包括如下步驟:
3、步驟1:利用高精度攝像機拍攝光伏電站隔離開關(guān),獲取其開合位置三種狀態(tài)的圖像;
4、步驟2:利用標(biāo)注法對圖像中光伏電站隔離開關(guān)的開合位置的三種狀態(tài)目標(biāo)區(qū)域進行標(biāo)注,構(gòu)建三種光伏電站隔離開關(guān)狀態(tài)的模糊函數(shù)和模糊集;
5、步驟3:使用模糊識別中的聚類算法對當(dāng)前的光伏電站隔離開關(guān)圖像和進行標(biāo)注過的三種狀態(tài)圖像進行模糊聚類運算;
6、步驟4:按照就近原則識別當(dāng)前圖像中的隔離開關(guān)開合位置,完成光伏電站隔離開關(guān)分合閘位置的二次確認(rèn)工作。
7、優(yōu)選地,步驟1中開合位置三種狀態(tài)的圖像包括合閘位置狀態(tài)、斷開位置狀態(tài)和接地位置狀態(tài)。
8、優(yōu)選地,所述步驟2具體過程如下:
9、2.1、提取步驟1中的三種隔離開關(guān)狀態(tài)的圖像,對圖像使用多邊形標(biāo)注方法,利用多邊形框標(biāo)注出不規(guī)則的隔離開關(guān)目標(biāo)區(qū)域,取其區(qū)域的坐標(biāo)范圍,由于高精度攝像機固定不變,故該區(qū)域為后面模糊聚類運算的運算區(qū)域,用m表示,然后對m區(qū)域提取構(gòu)建三種隔離開關(guān)狀態(tài)的模糊函數(shù)和對應(yīng)的模糊集;
10、2.2、提取m區(qū)域中的像素密度向量zi,作為其像素的灰度特征向量;
11、首先設(shè)m中xi,xj中兩個像素點i,j的灰度值,使用圖像像素點的灰度密度函數(shù)zi為模糊貼近度衡量計算對象之一,取滑動窗口為8-鄰域法,其定義公式如下:
12、
13、上述公式中的||xj-xi||為兩點之間的灰度歐幾里德距離;然后使用歸一法對zi進行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理,得到xi的模糊加權(quán)系數(shù)ωi,處理公式如下:
14、
15、其中,zj是該點的某個鄰域點的密度函數(shù),通過上述的模糊函數(shù)對每一個像素點和對應(yīng)的模糊加權(quán)系數(shù)進行乘積求解,得到g=xi*ωi,然后對三幅圖像依次處理即可得到灰度向量集合gi(i=1,2,3);
16、2.3、然后對m區(qū)域提取紋理特征,首先計算該區(qū)域的共生矩陣,md,θ(i,j)表示圖像中兩像素點i,j的歐氏距離為d、角度為θ的像素對的個數(shù),具體表示為如下公式:
17、md,θ(i,j)={(ix,iy),(jx,jy)∈m|m(ix,iy)=xi,m(jx,jy)=xj
18、
19、其中,m(ix,iy)和,m(jx,jy)分別是兩像素點i,j的灰度值;d一般取值為1,θ取值為0度、45度、90度、135度,即水平方向,對角線方向和垂直方向;經(jīng)過上述計算即可得到上述四個方向歐式距離為1的共生矩陣pd,θ,即為p1,0、p1,45、p1,90、p1,135;
20、然后同樣使用歸一化方法對共生矩陣pd,θ中的每個元素ρi,j進行歸一化處理,其處理公式如下:
21、
22、其中r=l(l-1)θ=0°orθ=90°,r=(l-1)2θ=45°orθ=135°,l是共生矩陣pd,θ中的點的總數(shù);
23、使用m區(qū)域中的共生矩陣pd,θ計算衡量圖像的紋理的4個重要指標(biāo):能量f1、熵值f2、對比度f3、逆分差角f4,其計算公式分別如下:
24、
25、對上述四個指標(biāo)進行等權(quán)融合,得到圖像目標(biāo)區(qū)域的四個方向的紋理特征f,其過程計算公式如下:
26、f=(f1+f2+f3+f4)/4
27、其次,對f進行歸一化處理,處理過程如下:
28、其中fi,j是f中的每一個點的取值;
29、最后,對三幅圖像依次處理即可得到灰度向量集合fi(i=1,2,3);
30、2.4、對上述的m區(qū)域提取構(gòu)建三種隔離開關(guān)狀態(tài)的灰度特征值向量和紋理特征向量進行3:2的加權(quán)融合,融合公式如下:
31、yi=0.3*gi+0.2*fi(i=1,2,3)
32、即可獲得標(biāo)準(zhǔn)狀態(tài)的模糊集yi(i=1,2,3)。
33、優(yōu)選地,所述步驟3具體過程如下:
34、3.1、對實時通過攝像機捕獲的隔離開關(guān)的圖像中的m區(qū)域,按照步驟2的模糊函數(shù)求解對應(yīng)的模糊集x(xi);
35、3.2、然后針對每一種狀態(tài)的模糊集yi(i=1,2,3)和x進行貼近度運算,即模糊聚類,貼近度n(x,y)運算定義如下:
36、n(x,y)=(x·y)∧(xc·yc)
37、其中,為x和y的內(nèi)積,其中∨表示析取,取較大值,∧表示合取,取較小值;為x和y的余運算;n為目標(biāo)區(qū)域中的像素點的個數(shù);
38、按照n(x,y)的定義,對每一種狀態(tài)的模糊集yi(i=1,2,3)和當(dāng)前圖像x中的模糊集中的目標(biāo)區(qū)域中每個像素點的密度函數(shù)zi的結(jié)果向量進行模糊化貼近度運算,并計算所有向量貼近度的平均值qi(i=1,2,3)。
39、優(yōu)選地,所述步驟4具體過程如下:
40、根據(jù)步驟3中的qi(i=1,2,3)的計算結(jié)果判定該圖像的光伏電站隔離開關(guān)分合閘位置,按照模糊聚類中的就近原則,qi(i=1,2,3)的計算值越大越靠近目標(biāo)狀態(tài)的位置,進而完成光伏電站隔離開關(guān)分合閘位置的二次確認(rèn)工作。
41、本發(fā)明有益效果:
42、1、本發(fā)明利用其中的模糊識別算法對光伏電站隔離開關(guān)分合閘位置判斷的精準(zhǔn)度大大提高,可以有效的完成該類工作的二次確認(rèn)工作,能夠為光伏發(fā)電廠(站)的安全、穩(wěn)定的運行提供有力的業(yè)務(wù)支撐。
43、2、本發(fā)明通過利用高精度攝像機固定在能拍攝到光伏電站隔離開關(guān)全景位置處,分別對光伏電站隔離開關(guān)的三種狀態(tài)進行采集圖像后,先利用模糊函數(shù)對三種狀態(tài)提取模糊集;然后對后面實時采集的光伏電站隔離開關(guān)和上述三種狀態(tài)進行模糊聚類運算,進而完成光伏電站隔離開關(guān)分合閘位置的二次確認(rèn)工作;該方法能夠在不提高大額物質(zhì)投入的情況下,有效地解決了光伏電站隔離開關(guān)分合閘位置的二次確認(rèn)問題。經(jīng)過實際實施,該方法的二次確認(rèn)工作效果非常可靠。