关键词:
GIS设备
盆式绝缘子
缺陷检测
X-DR图像
摘要:
近年来,随着“碳中和、碳达峰”战略的部署和推进,我国全社会用电量持续迎来高峰。GIS设备作为电力系统变电站的关键绝缘器件,不仅提高了电网运行效率和质量,还为电能调配与输送提供了可靠的保障。而在实际投运中,GIS设备常因内部盆式绝缘子缺陷而发生故障,严重时甚至引起重大电力事故。因此,定期对盆式绝缘子进行缺陷检测、及时开展维护检修工作具有重要的工程意义和现实价值。
目前,在盆式绝缘子缺陷检测中,常用的方法主要由目视检查法、脉冲电流检测法、超声波检测法、局部放电检测法等,但需要对GIS设备进行拆解,且对特定类型缺陷的检测效果不佳。而X射线数字成像技术虽然具备免拆解、免接触的优势,但其在GIS设备故障检测方面的应用仍处于起步阶段,存在图像质量差、检测准确率低等问题。因此,本文对成像装置、图像质量和缺陷检测进行深入分析,开展基于X射线数字成像技术在GIS设备盆式绝缘子缺陷检测的研究,主要研究工作和成果如下:
(1)通过研究GIS设备盆式绝缘子的X射线成像原理,设计新颖的DR成像装置及远程控制系统,利用可调平台,提高成像设备远程操控性、携带便捷性和操作安全性。同时,为了提高成像质量,对设备参数进行正交实验,快速、准确地分析每个参数对图像质量的影响,并找到最佳成像参数值。
(2)针对盆式绝缘子X-DR图像采集困难、数据量少的问题,本文提出一种基于生成对抗原理的XDR-P2P网络,并分析全局标注和局部标注的图像生成效果,使网络输出尽可能逼近真实缺陷图像。同时,为了克服盆式绝缘子X-DR图像质量低下的不足,本文设计了一种基于多尺度上下文转换器的图像超分辨率网络,通过图像退化模拟、鉴别器改进、损失函数设计,提高X-DR图像缺陷区域的清晰度和可视化效果。实验结果表明:XDR-P2P网络生成图像的缺陷检测AP得分达到93.6%,超分辨率方法在加入CTG模块后,PSNR达38.32,SSIM达0.9826。
(3)在上述研究基础上,开展盆式绝缘子缺陷高精度检测研究,通过设计DSPN-DAFM网络框架,将低级特征信息选择性地转移到高级信息层,从而优化纹理细节、抑制无用特征、增强缺陷特征。最后,将数据增强、图像优化、缺陷检测技术一体化,开发盆式绝缘子缺陷检测系统,设计人机交互、资源视图、图像预处理和缺陷检测四大功能,提高研究方案的可行性和实用性。实验结果表明:DSPN-DAFM网络在MLDB_IRD数据集上缺陷检测的精确率达97.75%,召回率达93.49%。