CN109980781A - 一种变电站智能监控系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种变电站智能监控系统，该系统包括：电力设备环境检测装置、环境数据处理装置、数据通信装置、视频监控装置、移动终端及服务器装置；该环境检测装置采集变电站电力设备的环境数据，并输出给环境数据处理装置；环境数据处理装置将收到的环境数据进行清洗、标准化，剔除无效数据，并通过数据通信装置将处理后的数据发送给服务器装置；视频监控装置包括设置在变电站的多个高清晰摄像机，根据控制指令将采集到的图像和视频信息发送给服务器装置；服务器装置对接收的环境数据、图像和视频信息进行综合分析，当出现异常时，将异常信息作为警报发出；移动终端用于远程查询相关信息，及接收服务器发送的警报信息。本发明提高了变电站运行和维护的安全性和可靠性。

Description

一种变电站智能监控系统

技术领域

本发明涉及监控系统技术领域，尤其是一种变电站智能监控系统。

背景技术

变电站作为电网“大动脉”的枢纽，在电网中具有举足轻重的作用。保证变电站的安全、可靠、稳定运行，实行对智能变电站的高效管理，对于打造坚如磐石、固若金汤的“坚强智电网”具有重要的意义。变电站综合监控系统主要由视频监控系统、安全防范系统、综合监管平台、网络传输系统等构成。为了提升电力调度自动化以及电力生产安全管理水平，继遥测、遥信、遥控、遥调之后，遥视系统与其他安防技术的整合应用成为智能变电站建设的热点，并成为智能变电站智能辅助系统的重要组成部分。为了满足智能变电站电力调度自动化、安全管理的应用需求，市场上已经出现了各种各样的智能变电站综合监控系统解决方案。但是现在较多的变电站监控系统所承担的任务主要有两个方面：一是安全防范；二是保障变电站设备的正常运行。并没有完全实现具有先进性、实用性、智能性、兼容性、可扩展性等特点。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种变电站智能监控系统，使变电站监控系统能够具有功能拓展性和广泛的应用性，对发生的故障可以进行报警，提醒值守人员及时进行处置，该设备同时具备智能调节功能，避免潜在因素导致的故障发生。

为解决上述技术问题，本发明采用以下技术方案：

一种变电站智能监控系统，该系统包括：电力设备环境检测装置、环境数据处理装置、数据通信装置、视频监控装置、移动终端及服务器装置；电力设备环境检测装置连接环境数据处理装置，用于采集变电站电力设备的环境数据，并输出给环境数据处理装置；环境数据处理装置用于将收到的变电站电力设备的环境数据进行清洗、标准化，剔除无效数据，并将处理后的数据通过数据通信装置以加密的形式发送给服务器装置；视频监控装置包括布置在变电站多个位置的多个高清晰摄像机，用于根据收到的控制指令采集变电站所在区域的图像和视频信息，并将采集到的图像和视频信息通过数据通信装置以加密的形式发送给服务器装置；服务器装置将接收到的环境信息、图像和视频信息进行解密，然后对解密后的信息进行综合分析，当出现异常时，将异常信息作为警报发出；移动终端通过数据通信装置连接至服务器装置，用于远程查询环境数据、图像和视频信息，以及接收服务器发送的报警。

进一步的，电力设备环境检测装置包括：包括红外传感器、温湿度传感器、烟雾传感器、浸水传感器、电子围栏、光照传感器，红外传感器、温湿度传感器、烟雾传感器、浸水传感器、电子围栏、光照传感器与环境数据处理装置连接。

进一步的，将收到的变电站电力设备的环境数据进行清洗、标准化包括：对接收到的数据信息进行筛查、清洗，清除掉无效数据，并对其归一化处理；其中无效数据包括差异性过大数据、缺失数据。

进一步的，所述视频监控装置包括：摄像头和人脸识别模块，所述摄像头用于采集人脸图像，所述人脸识别模块基于采集的人脸图像进行人脸识别。

进一步的，服务器装置包括：分析模块，所述服务器装置还包括分析模块，分析模块对高清晰摄像机采集到的视频流进行运动检测，获取运动目标区域图像，并对每帧运动目标区域图像进行分块得到原始图像块；分析模块还对当前帧的原始图像块进行颜色检测、能量检测和运动方向进行检测，获得候选图像块及特征向量；分析模块将候选图像块的特征向量输入至多标签卷积神经网络，得到图像的各标签的置信度，根据规则判断目标是否为异常图像块，若确定当前帧的原始图像块为异常图像块时，并发送警情信息。其中，卷积神经网络是以MobileNet作为基础进行搭建，基于搭建的卷积神经网络结构构件训练多标签分类器。

进一步，所述服务器装置的分析模块还能基于获取到的环境信息来对异常进行检测。具体操作为：获取环境信息异常检测样本，将该环境信息异常检测样本划分为多个子样本集，每一个子样本集采用一个最小二乘支持向量机进行建模；确定最小二乘支持向量机的参数，并建立最小二乘支持向量机的训练样本和测试样本；在每一个节点上，将训练样本输入到最小二乘支持向量机中进行学习，构建描述输入和输出之间映射关系的环境信息异常检测模型；将环境信息异常检测结果回拷给管理节点，得到训练样本异常检测的最终结果；采用测试样本对建立的环境信息异常检测模型的性能进行测试和分析，如果检测结果不能满足实际应用要求，重新进行训练，不断循环过程，直到满足要求为止。

该服务器装置的分析模块采用 HDOOP 模型将大数据的环境信息异常检测任务划分为多个子任务，通过管理节点对检测结果进行融合，减少了环境信息异常检测的建模时间，可以满足网络流量异常的实时性。

采用最小二乘支持向量机对环境信息异常检测进行建模，模拟了输入和输出之间的映射关系，建立了理想的环境信息异常检测模型，同时环境信息异常的误检率显著减少，降低了环境信息异常检测的错误数量。

进一步的，变电站智能监控系统还包括：门禁系统，该门禁系统包括：门禁主控单元、红外探测器、RFID控制设备，当红外探测器检测到有人员靠近时，将检测信号发送到门禁主控单元，门禁主控单元向高清晰摄像机以及RFID控制设备发送启动信号，高清晰摄像机采集人员的图像信息并传输到门禁单元，RFID控制设备向发送人员携带的RFID标签发送唤醒信号，RFID标签接收到唤醒信号后，使用唤醒信号中的能源进行充电并且比较唤醒信号中包含的认证码与自身存储的认证码，两者一致时激活RFID标签，RFID标签向RFID控制设备发送人员身份信息，RFID控制设备转发该人员身份信息到门禁主控单元，门禁主控单元将人员的图像信息和人员身份信息进行匹配，若匹配成功，主控单元控制门禁单元开启，允许人员进入，否则门禁主控单元输出告警信息。

进一步的，移动终端包括：手机、平板电脑、便携式计算机。

本发明优点在于：本发明提出了变电站智能监控系统，该系统能够对采集到变电站电力设备的环境数据先进行清洗、标准化，提高数据的准确性，然后服务器装置对接收到的环境数据、图像和视频信息进行综合分析，同时对传输的数据进行加密，保证了数据的安全性，实现对变电站区域内的电力设备和环境的远程实时监控，对变电站区域内的出现的警情进行智能自动数据采集，对设备出现问题的前因及发展都可以如实的记录，对于视频信息从数据处理走向数据信息挖掘，逐步实现变电站电力设备的可视化监控，提高了变电站运行和维护的安全性和可靠性。

附图说明

以下结合附图对本发明的技术方案进行详细的说明，以使本发明的特性和优点更为明显。

图1：本发明的变电站智能监控系统的示意图；

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明部分实施例，并非全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

图1为本发明的一种变电站智能监控系统示意图，该系统包括：电力设备环境检测装置（101）、环境数据处理装置（102）（102）、数据通信装置（103）、视频监控装置（104）、移动终端（105）及服务器装置（106）；电力设备环境检测装置连接环境数据处理装置，用于采集变电站电力设备的环境数据，并输出给环境数据处理装置；环境数据处理装置用于将收到的变电站电力设备的环境数据进行清洗、标准化，剔除无效数据，并将处理后的数据通过数据通信装置以加密的形式发送给服务器装置；视频监控装置包括布置在变电站多个位置的多个高清晰摄像机，用于根据收到的控制指令采集变电站所在区域的图像和视频信息，并将采集到的图像和视频信息通过数据通信装置以加密的形式发送给服务器装置；服务器装置将接收到的环境信息、图像和视频信息进行解密，然后对解密后的信息进行综合分析，当出现异常时，将异常信息作为警报发出；移动终端通过数据通信装置连接至服务器装置，用于远程查询环境数据、图像和视频信息，以及接收服务器发送的报警。

为了进一步获取到电力设备的环境参数，电力设备环境检测装置包括：红外传感器、温湿度传感器、烟雾传感器、浸水传感器、电子围栏、光照传感器，红外传感器、温湿度传感器、烟雾传感器、浸水传感器、电子围栏、光照传感器与环境数据处理装置连接。

其中，将收到的变电站电力设备的环境数据进行清洗、标准化包括：对接收到的数据信息进行筛查、清洗，清除掉无效数据，并对其归一化处理；其中无效数据包括差异性过大数据、缺失数据。

视频监控装置包括：摄像头和人脸识别模块，所述摄像头用于采集人脸图像，所述人脸识别模块基于采集的人脸图像进行人脸识别。

进一步的，服务器装置包括：分析模块，该分析模块对高清晰摄像机采集到的视频流进行运动检测，获取运动目标区域图像，并对每帧运动目标区域图像进行分块得到原始图像块；分析模块还对当前帧的原始图像块进行颜色检测、能量检测和运动方向进行检测，获得候选图像块及特征向量；分析模块将候选图像块的特征向量输入至多标签卷积神经网络，得到图像的各标签的置信度，根据规则判断目标是否为异常图像块，若确定当前帧的原始图像块为异常图像块时，并发送警情信息。其中，卷积神经网络是以MobileNet作为基础进行搭建，基于搭建的卷积神经网络结构构件训练多标签分类器。

进一步，所述服务器装置的分析模块还能基于获取到的环境信息来对异常进行检测。具体操作为：获取环境信息异常检测样本，将该环境信息异常检测样本划分为多个子样本集，每一个子样本集采用一个最小二乘支持向量机进行建模；确定最小二乘支持向量机的参数，并建立最小二乘支持向量机的训练样本和测试样本；在每一个节点上，将训练样本输入到最小二乘支持向量机中进行学习，构建描述输入和输出之间映射关系的环境信息异常检测模型；将环境信息异常检测结果回拷给管理节点，得到训练样本异常检测的最终结果；采用测试样本对建立的环境信息异常检测模型的性能进行测试和分析，如果检测结果不能满足实际应用要求，重新进行训练，不断循环过程，直到满足要求为止。

该服务器装置的分析模块采用 HDOOP 模型将大数据的环境信息异常检测任务划分为多个子任务，通过管理节点对检测结果进行融合，减少了环境信息异常检测的建模时间，可以满足网络流量异常的实时性。

采用最小二乘支持向量机对环境信息异常检测进行建模，模拟了输入和输出之间的映射关系，建立了理想的环境信息异常检测模型，同时环境信息异常的误检率显著减少，降低了环境信息异常检测的错误数量。

变电站智能监控系统还包括：门禁系统，该门禁系统包括：门禁主控单元、红外探测器、RFID控制设备，当红外探测器检测到有人员靠近时，将检测信号发送到门禁主控单元，门禁主控单元向高清晰摄像机以及RFID控制设备发送启动信号，高清晰摄像机采集人员的图像信息并传输到门禁单元，RFID控制设备向发送人员携带的RFID标签发送唤醒信号，RFID标签接收到唤醒信号后，使用唤醒信号中的能源进行充电并且比较唤醒信号中包含的认证码与自身存储的认证码，两者一致时激活RFID标签，RFID标签向RFID控制设备发送人员身份信息，RFID控制设备转发该人员身份信息到门禁主控单元，门禁主控单元将人员的图像信息和人员身份信息进行匹配，若匹配成功，主控单元控制门禁单元开启，允许人员进入，否则门禁主控单元输出告警信息。

为了提高电力设备环境检测数据和视频监控数据的安全性，在本地的算法与密钥数据库中选取多组算法索引与密钥索引对，并将选取的多组算法索引与密钥索引对及对应的编号携带在数据发送允许消息中发送给数据通信装置，数据通信装置根据算法索引与密钥索引对的数量将待发送数据分段，并根据算法索引与密钥索引从本地的算法与密钥数据库中获取算法和密钥，按照对应的编号对数据分段进行加密，然后将加密后的数据分段组合并添加变电站的标识信息形成新的文件后发送给服务器装置；服务器装置对接收到的文件进行解密，将解密后的数据保存在数据库，并在显示屏上实时显示。

虽然本发明披露如上，但本发明并非限定于此。任何本领域技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内，均可作各种更动与修改，因此本发明的保护范围应当以权利要求所限定的范围为准。

Claims (9)

1.一种变电站智能监控系统，该系统包括：电力设备环境检测装置、环境数据处理装置、数据通信装置、视频监控装置、移动终端及服务器装置；电力设备环境检测装置连接环境数据处理装置，用于采集变电站电力设备的环境数据，并输出给环境数据处理装置；环境数据处理装置用于将收到的变电站电力设备的环境数据进行清洗、标准化，剔除无效数据，并将处理后的数据通过数据通信装置以加密的形式发送给服务器装置；视频监控装置包括布置在变电站多个位置的多个高清晰摄像机，用于根据收到的控制指令采集变电站所在区域的图像和视频信息，并将采集到的图像和视频信息通过数据通信装置以加密的形式发送给服务器装置；服务器装置将接收到的环境信息、图像和视频信息进行解密，然后对解密后的信息进行综合分析，当出现异常时，将异常信息作为警报发出；移动终端通过数据通信装置连接至服务器装置，用于远程查询环境数据、图像和视频信息，以及接收服务器发送的报警。

2.根据权利要求1所述的变电站智能监控系统，电力设备环境检测装置包括：包括红外传感器、温湿度传感器、烟雾传感器、浸水传感器、电子围栏、光照传感器，红外传感器、温湿度传感器、烟雾传感器、浸水传感器、电子围栏、光照传感器与环境数据处理装置连接。

3.根据权利要求1所述的变电站智能监控系统，将收到的变电站电力设备的环境数据进行清洗、标准化包括：对接收到的数据信息进行筛查、清洗，清除掉无效数据，并对其归一化处理；其中无效数据包括差异性过大数据、缺失数据。

4.根据权利要求1所述的变电站智能监控系统，所述视频监控装置包括：摄像头和人脸识别模块，所述摄像头用于采集人脸图像，所述人脸识别模块基于采集的人脸图像进行人脸识别。

5.根据权利要求1所述的变电站智能监控系统，所述服务器装置还包括分析模块，分析模块对高清晰摄像机采集到的视频流进行运动检测，获取运动目标区域图像，并对每帧运动目标区域图像进行分块得到原始图像块；分析模块还对当前帧的原始图像块进行颜色检测、能量检测和运动方向进行检测，获得候选图像块及特征向量；分析模块将候选图像块的特征向量输入至多标签卷积神经网络，得到图像的各标签的置信度，根据规则判断目标是否为异常图像块，若确定当前帧的原始图像块为异常图像块时，并发送警情信息。

6.根据权利要求5所述的变电站智能监控系统，所述卷积神经网络是以MobileNet作为基础进行搭建，并基于搭建的卷积神经网络训练多标签分类器。

7.根据权利要求5所述的变电站智能监控系统，所述分析模块对获取到的环境信息进行异常检测包括：获取环境信息异常检测样本，将该环境信息异常检测样本划分为多个子样本集，每一个子样本集采用一个最小二乘支持向量机进行建模；确定最小二乘支持向量机的参数，并建立最小二乘支持向量机的训练样本和测试样本；在每一个节点上，将训练样本输入到最小二乘支持向量机中进行学习，构建描述输入和输出之间映射关系的环境信息异常检测模型；将环境信息异常检测结果回拷给管理节点，得到训练样本异常检测的最终结果；采用测试样本对建立的环境信息异常检测模型的性能进行测试和分析，如果检测结果不能满足实际应用要求，重新进行训练，不断循环过程，直到满足要求为止。

8.根据权利要求1所述的变电站智能监控系统，变电站智能监控系统还包括：门禁系统，该门禁系统包括：门禁主控单元、红外探测器、RFID控制设备，当红外探测器检测到有人员靠近时，将检测信号发送到门禁主控单元，门禁主控单元向高清晰摄像机以及RFID控制设备发送启动信号，高清晰摄像机采集人员的图像信息并传输到门禁单元，RFID控制设备向发送人员携带的RFID标签发送唤醒信号，RFID标签接收到唤醒信号后，使用唤醒信号中的能源进行充电并且比较唤醒信号中包含的认证码与自身存储的认证码，两者一致时激活RFID标签，RFID标签向RFID控制设备发送人员身份信息，RFID控制设备转发该人员身份信息到门禁主控单元，门禁主控单元将人员的图像信息和人员身份信息进行匹配，若匹配成功，主控单元控制门禁单元开启，允许人员进入，否则门禁主控单元输出告警信息。

9.根据权利要求1所述的变电站智能监控系统，移动终端包括：手机、平板电脑、便携式计算机。