王文旗， 蔡毅凡， 周 欢， 陈国杰

（国网河南省电力公司直流中心， 河南 郑州 450000）

0 引言

换流站作为电力系统电压变换与电力传输的重要节点，随着其智能化水平的不断提升，换流站的智能化运维对运行维护人员业务水平提出新的要求。为提升智能换流站运维人员的业务能力，有必要开发换流站实景三维在线智能巡视系统。通过换流站实景三维在线智能巡视系统的开发可以实现换流站故障、异常的仿真分析及辅助决策，实现电网设备的三维可视化展示，能在与实际换流站完全相同的运行环境中进行系统正常操作、事故处理及系统恢复的培训，高度逼真地体验系统的变化情况[1-2]。因此，基于现有技术及智能算法支撑，开展换流站实景三维在线智能巡视系统研究。

1 实景三维在线智能巡视系统建设目标及原则

1.1 建设目标

1）基于计算机视觉、多视图立体几何原理和人工智能技术实现自动化重构生成换流站实景三维模型；

2）构建场景中重点关注的局部区域，实现换流站监控摄像机采集的视频数据与实景三维模型的实时、无缝智能融合技术；构建实景三维场景鸟瞰式、沉浸式漫游，以上帝视角及第一视角在三维场景中身临其境、直观地与巡检人员一起对换流站进行巡视；

3）在三维场景中叠加设备台账信息，可实时查看设备运行信息和实时信息；

4）还原换流站场景，可进行空间距离测量，为现场施工、大型车辆作业提供数据依据[3]。

1.2 建设原则

实景三维在线智能巡视系统建设应充分结合电力行业已有智能辅助系统的优点，并进行功能性提升，考虑系统建设的规范性、兼容性、可扩展性、业务融合、信息安全性、可推广性等原则，系统基于网络化架构，适应智能化发展，采用通用化的设备和技术[4-5]。实景三维在线智能巡视系统建设应遵守以下原则。

1.2.1 规范性原则

试点方案设计应参考国网相关技术、施工等规范及试点目标进行，站端系统建设应遵从“规范先行”的原则进行。

1.2.2 智能化原则

试点方案设计运用智能分析、带有智能功能的摄像机等提高系统智能化水平，同时通过先进的编码技术降低视频码流，减少存储成本和网络成本，减弱对网络的依赖性，提高视频预览的流畅度。

1.2.3 兼容性原则

视频监控系统应具备良好的硬件兼容性，满足后续新建设的终端的接入。自身具备协议转换软件模块，应支持不同厂家前端设备的无缝扩展接入。

1.2.4 可扩展性原则

系统支持对相关业务部门需求进行功能模块扩展，并预留标准接口，考虑系统后期应用的可扩展性。

1.2.5 业务融合原则

系统功能及操作界面应与生产管理业务紧密融合，并兼顾其他业务部门使用需求，提升系统的实用性与多面性，提升系统应用价值。

1.2.6 安全性原则

站端系统应充分考虑信息安全问题，通过软件、硬件确保系统具备抵御计算机病毒和非法入侵的能力。

1.2.7 可推广原则

试点建设应考虑今后大面积推广应用的建设成本、运行维护便利性，使系统具备较高的可推广性。

2 实景三维在线智能巡视系统架构及技术支撑

2.1 实景三维在线智能巡视系统架构

在线智能巡视系统由高清摄像机和视频主机、巡视主机、智能分析服务器、实景三维引擎主机、三维视频融合主机等主要服务器组成。具体见图1.

图1 实景三维在线智能巡视系统架构图

2.1.1 在线智能巡视主机

在线智能巡视主机搭载智能巡视系统软件，制定和下发巡视任务、状态跟踪等指令；配置主辅监控系统智能联动策略，当设备发生故障或其他状况时，按预置位智能化关联摄像机，自动调整摄像角度进行人工核查确认。

2.1.2 视频监控主机

视频监控主机实时统计摄像机在线数量，采集、储存和上传图片、视频和红外测温等数据至在线智能巡视主机，快速响应智能联动策略。

2.1.3 智能分析服务器

智能分析服务器搭载智能分析算法，接收巡视主机交互的数据，实时智能分析站内环境和设备运行状态。

2.1.4 实景三维引擎主机（扩展功能）

实景3D 模型的加载算法植入服务器中，实现3DWeb 服务发布，实现各类跨平台客户端的快速访问。

2.1.5 三维视频融合主机（扩展功能）

实景3D 模型与监控视频的融合算法植入服务器中。部署在换流站内与监控视频进行实时融合预处理，对视频流进行转码以满足3D 模型中实时视频融合码率要求，实现动态实景3D 模型渲染[6-7]。

2.1.6 前端采集装置

前端采集装置包括红外高清网络云台一体化摄像机、红外高清网络球型摄像机、红外高清网络筒型摄像机、微型摄像机、双光谱热成像测温摄像机、轨道摄像机、拾音器、视频处理服务器等。

红外高清网络云台—体化摄像机或球型摄像机：可向上/向下自由旋转，单个设备可关联多个角度进行监视，涉及常规监视、设备巡检分析、设备状态分析、环境状态分析、人员行为分析。既可以查看室外场地开关、刀闸分合状态，主变油温、油位以及机器人无法观测到的角度，还可以查看室内场景环境。具体根据立杆条件选择使用云台还是球型摄像机。

红外高清网络筒型摄像机：用于室内外特殊位置的单点监测。

微型摄像机：体积小，造价低，可用于弥补机器人无法进入室内进行巡视的劣势，监测室内设备的状态，如GIS 站主变油温、油位和开关、刀闸分合状态等。

双光谱热成像测温摄像机：用于采集设备本体、接头、套管、引线等重点部位的红外图谱数据。

轨道摄像机：可监测室内屏柜的设备状态，进行设备巡检分析、设备状态分析。

可穿戴定位设备：可采集当前人员或者装置的地理位置坐标[8]。

2.2 实景三维在线智能巡视系统技术支撑

2.2.1 实景三维与实时视频融合技术

实时视频与实景三维无缝融合，实现沉浸式三维模型中整体或局部区域实时监控，有效监视换流站现场设备及人员状态。基于换流站三维模型，结合换流站中布点的监控摄像机，利用实景3D 实时视频融合引擎的AI 算法，采集视频数据与实景三维模型进行智能融合，从而实现三维模型与视频数据的实时、无缝融合，达到实时的可视化监控[9-10]。

实时视频融合需要以下步骤：

1）融合视频预处理，基于视频数据进行预处理，对视频流进行转码以满足实景3D 引擎端的动态渲染要求；

2）对视频进行几何校正、噪声消除、色彩和亮度调整、配准等；

3）视频融合投影，基于视频与三维场景之间的空间位置关系、用户视角、以及渲染所需的深度信息，根据合适的视频映射（透视投影或正射投影）算法进行投影计算。

通过以上步骤，实现三维模型与换流站监控视频的实时、无缝融合处理，以及动态的实景三维模型渲染，当用户视角发生改变时，通过特有的AI 算法实现视频渲染随着用户视角变化而变化，避免画面出现畸变的情况。

2.2.2 深度学习算法训练技术框架

基于深度学习和计算机视觉技术相结合的生产视频在电网运维检修中的应用，设计并构建一套智能计算服务（深度学习算法训练框架），实现生产用视频数据的采集预处理，海量视频数据的分布式存储，分类建设电力设备视频图像训练库，采用GPU 与深度学习算法结合的模式，提高数据处理速度，达到持续训练与优化各类智能分析算法，分类输出各类智能算法模型，并可根据配置策略分发至各个换流站智能分析模块单元，以此不断提高在各种环境条件下电力设备状态监测与识别的准确率。

3 结语

为提升智能换流站运维人员的业务能力，有必要开发换流站实景三维在线智能巡视系统。基于现有技术及智能算法支撑，开展换流站实景三维在线智能巡视系统的研究，提出了换流站实景三维在线智能巡视系统建设目标及原则，分析了实景三维在线智能巡视系统架构及技术支撑，为实现换流站故障、异常的仿真分析及辅助决策，为实现电网设备的三维可视化展示提供相关依据。