基于图像模式识别技术的变电站现场异常识别方法

李茶根 杨 晟 万 辉 周 蓉 王 维 国网抚州供电公司

为了提高无人值守变电站视频监控水平，采用监控视频异常模式识别方法，对变电站监控中的目标进行分类和提取，产生层次化的分类器结构，支持以向量机为基本类型的分类器，如果向量机的分类精度不高，可以对向量机进行加权投票。对多视频数据进行仿真，可以实现目标的分类，排除干扰，实现变电站的防火防盗。

无人值守变电站；监控视频；异常模式；识别方法

引言

我国的电网调度自动化水平越来越高，无人值守是变电站的主要运行模式。无人值守模式在“四遥”的基础上增加遥视功能，可以实时监控变电站，实现真正的无人值守，使电网安全、可靠运行。

遥视系统具有监控报警功能，但是只是传感器的报警，视频检测只是辅助，监控点增多之后，暴露出许多不足，如过度依赖于人工发现，缺乏对视频异常数据的判断。智能视频监控技术可以克服以上不足，它加入了自动视频分析技术，采用计算机视觉方法，自动分析图像序列，对场景中的目标进行定位、识别和跟踪，并对目标进行分析和判断，实时警告可疑行为。

智能视频监控技术在电力系统得到了广泛应用，如远程图像监控系统，将变电站的图像传到调度中心，预处理、识别、对比、处理图像，检测异常情况，将报警信号和图像视频传送到调度中心，调控员确定变电站的运行状态；……