การตรวจจับการปล่อยประจุบนผิวของฉนวนภายนอกของตัวตัดวงจรในอากาศโดยใช้ภาพถ่ายรังสีอัลตราไวโอเลต

วงจรตัดไฟภายนอกแบบสุญญากาศ (เรียกว่าวงจรตัดไฟต่อไปนี้) ถูกใช้กันอย่างแพร่หลายในระบบจำหน่ายไฟฟ้าเนื่องจากมีข้อดีเช่น ขนาดเล็ก น้ำหนักเบา ป้องกันไฟไหม้และระเบิด การทำงานที่ราบรื่น เสียงรบกวนต่ำ ระยะช่องว่างระหว่างตัวตัดไฟเล็ก ระยะเวลาการอาร์คไฟสั้น และบำรุงรักษาง่าย เมื่อมลพิษทางอากาศเพิ่มขึ้น ในสภาพอากาศที่ไม่ดี เช่น หมอกหนา ฝนตกเล็ก ๆ ความชื้นหรือการละลายของน้ำแข็ง อาจเกิดการปล่อยประจุบางส่วน (PD) บนผิวของฉนวนโพสต์ของวงจรตัดไฟ ซึ่งอาจนำไปสู่การแฟลชโอเวอร์ ลดอายุการใช้งานของวงจรตัดไฟ และส่งผลกระทบต่อการทำงานที่ปลอดภัยและมั่นคงของระบบไฟฟ้า

ในการศึกษาฉบับนี้ ZW32 - 12 วงจรตัดไฟภายนอกแบบสุญญากาศสำหรับติดตั้งบนเสา (ต่อไปนี้จะเรียกว่า HV ZW32 - 12 วงจรตัดไฟ) ถูกนำมาเป็นตัวอย่างในการทดสอบในสภาพอากาศที่หลากหลาย การปล่อยประจุบนผิวของฉนวนโพสต์ของ ZW32 - 12 วงจรตัดไฟถูกจับภาพโดยกล้อง UV ขณะที่ปริมาณการปล่อยประจุถูกวัดพร้อมกัน หลังจากทำการประมวลผลภาพ UV แล้ว ได้ทำการสกัดพารามิเตอร์เฉพาะเพื่อแสดงลักษณะของภาพเหล่านี้ จากนั้น ปริมาณการปล่อยประจุถูกคำนวณโดยใช้วิธี least - square support vector machine เพื่อทำการปรับเทียบภาพ UV นี่เป็นเทคนิคการตรวจจับแบบไม่สัมผัสใหม่สำหรับการปล่อยประจุบางส่วนของวงจรตัดไฟ

ZW32 - 12 วงจรตัดไฟ เป็นอุปกรณ์จำหน่ายไฟฟ้าภายนอก AC สามเฟส 50Hz 12kV มันถูกใช้เพื่อตัดและป้อนกระแสโหลด กระแสเกิน และกระแสลัดวงจร โครงสร้างของมันแสดงในรูปที่ 1

เพื่อจับภาพ UV ของการปล่อยประจุบนผิวของฉนวนโพสต์และวัดปริมาณการปล่อยประจุบางส่วน (PD) ระบบทดสอบการปล่อยประจุบนผิวของฉนวนถูกออกแบบขึ้น ดังแสดงในรูปที่ 2 ในรูปที่ 2 T แทนตัวปรับแรงดัน B คือตัวแปลงแรงดันขึ้น R₁ คือตัวต้านทานจำกัด และ C₂ คือตัวเก็บประจุคู่ ซึ่งใช้สำหรับการสุ่มตัวอย่างการวัด PD

ตัวแปลงแรงดันที่ใช้ในระบบคือโมเดล YDWT - 10kVA/100kV ดังแสดงในรูปที่ 3 - a มันถูกใช้เพื่อสร้างแหล่งกำเนิดแรงดันสูงที่จำเป็นสำหรับฉนวน

กล้อง UV ของ OFIL Superb ถูกใช้เพื่อจับภาพ UV ของการปล่อยประจุบนผิวของฉนวน ดังแสดงในรูปที่ 3 - b ตัวอย่างที่ทดสอบคือฉนวนโพสต์จาก ZW32 - 12 วงจรตัดไฟ ซึ่งได้รับการใช้งานมาแล้ว 3 ปี ดังแสดงในรูปที่ 3 - c ตัวอย่างถูกวางไว้ภายในห้องสภาพอากาศเทียม ซึ่งสามารถควบคุมความชื้นสัมพัทธ์ได้อย่างมั่นคง

ในระบบนี้ วิธีการกระแสพัลส์ถูกนำมาใช้เพื่อวัดปริมาณการปล่อยประจุบางส่วน (PD) คอนโซลควบคุมตัวปรับแรงดันและตัวแปลงแรงดันเพื่อสร้างแรงดันตามที่ต้องการ จากนั้น สัญญาณ PD ถูกส่งไปยังเครื่องตรวจจับ PD JFD - 3 ผ่านตัวเก็บประจุคู่และอิมพิแดนซ์ตรวจจับ

โดยการให้ความชื้นเป็นระยะ ๆ ความชื้นสัมพัทธ์ภายในห้องสภาพอากาศเทียมสามารถรักษาได้อย่างมั่นคง ฉนวนถูกสัมผัสกับแรงดันเป็นเวลา 2 ชั่วโมงเพื่อให้มั่นใจว่ามันถูกทำให้ชื้นอย่างทั่วถึง จากนั้น แรงดัน 12kV ถูกนำมาใช้กับฉนวนเป็นเวลา 5 นาที ในช่วงเวลานี้ ภาพ UV ถูกจับภาพ และปริมาณ PD ถูกวัด ระยะการถ่ายภาพของกล้อง UV คือ 5 เมตร ด้วยมุม 0° และค่า Gain 110% การทดสอบซ้ำ ๆ ถูกดำเนินการที่แต่ละระดับความชื้นสัมพัทธ์ ซึ่งอยู่ระหว่าง 70% ถึง 90% โดยมีการเพิ่มขึ้นทีละ 5%

กระบวนการภาพ UV

กล้อง UV จับภาพวิดีโอ ดังนั้นจึงจำเป็นต้องทำการประมวลผลเฟรมเพื่อให้ได้เฟรมภาพต่อเนื่องจากวิดีโอ UV สำหรับการวิเคราะห์ต่อไป แต่ละเฟรมภาพเป็นภาพสี RGB ที่แท้จริง [3] การปล่อยประจุบนผิวของฉนวนจะสะท้อนบนภาพ UV เป็นจุดสว่าง ยิ่งการปล่อยประจุบนผิวเข้มข้นมากเท่าใด ขนาดของจุดสว่างก็จะใหญ่ขึ้นเท่านั้น ดังนั้น การประมวลผลภาพเบื้องต้นและการแบ่งแยกภาพเป็นขั้นตอนที่สำคัญในการกรองพื้นหลังภาพและสกัดส่วนจุดสว่าง

เนื่องจากส่วนประกอบสีแดง (R) สีเขียว (G) และสีฟ้า (B) ในพื้นที่สี RGB แสดงเพียงแค่อัตราส่วนของสีแดง สีเขียว และสีฟ้าเท่านั้น ไม่สามารถแสดงความสว่างของภาพได้ เราจึงทำการวิเคราะห์เฟรมภาพแต่ละเฟรมในพื้นที่สี HSL HSL หมายถึง Hue Saturation และ Luminance ตามลำดับ ส่วนประกอบ HSL ของเฟรมภาพแสดงในรูปที่ 4 ตามรูปที่ 4 สามารถเห็นได้ว่า ส่วนประกอบ H หรือ S ไม่สามารถแยกจุดสว่างออกจากพื้นหลังได้ ในขณะที่ส่วนประกอบ L สามารถทำได้ [4]

จากรูปที่ 4 - c สามารถเห็นได้ว่า ส่วนประกอบ L ของจุดสว่างมีค่ามากกว่าพื้นหลัง ดังนั้น การแบ่งแยกภาพด้วยการกำหนดค่าขอบเขต (threshold segmentation) เป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพในการสกัดส่วนจุดสว่าง ข้อสำคัญคือการเลือกค่าขอบเขตส่วนประกอบ L ที่เหมาะสม ที่นี่เราใช้วิธีการกำหนดค่าขอบเขตของ Otsu เพื่อคำนวณค่าขอบเขตส่วนประกอบ L [5] หลังจากทำการเขียนโค้ด Matlab สำหรับวิธีการของ Otsu ค่าขอบเขตส่วนประกอบ L ที่เหมาะสมถูกกำหนดเป็น 216 และผลการแบ่งแยกแสดงในรูปที่ 5 - c สามารถเห็นได้ว่าพื้นหลังถูกกรองออกเหลือเพียงส่วนจุดสว่าง

จากรูปที่ 5 - c นอกจากส่วนจุดสว่างแล้วยังมีจุดเสียงรบกวนเล็ก ๆ จำนวนมาก ในการแก้ไขปัญหานี้ เราใช้การดำเนินการทางคณิตศาสตร์เชิงมอร์โฟโลจีด้วยโครงสร้างวงกลมที่มีรัศมี 4 พิกเซลเพื่อลบจุดเสียงรบกวนเหล่านี้ [6] หลังจากการประมวลผลทางคณิตศาสตร์เชิงมอร์โฟโลจี ผลลัพธ์แสดงในรูปที่ 5 - d จุดเสียงรบกวนทั้งหมดถูกกำจัดออก และเหลือเพียงส่วนจุดสว่าง เรากำหนดจำนวนพิกเซลในส่วนจุดสว่างว่าเป็น "พื้นที่จุดสว่าง" ของภาพ UV นี้

หลังจากคำนวณพื้นที่จุดสว่างสำหรับเฟรมต่อเนื่องในวิดีโอ UV เราสามารถได้เส้นโค้งพื้นที่จุดสว่าง เส้นโค้งพื้นที่จุดสว่างที่ความชื้นสัมพัทธ์ 85% แสดงในรูปที่ 6 ตามรูปที่ 6 พื้นที่จุดสว่างมีการผันผวนในช่วงเล็ก ๆ พร้อมกับจุดสว่างขนาดใหญ่ปรากฏขึ้นเป็นครั้งคราว ดังนั้น เราได้นิยามพารามิเตอร์ 3 ตัวเพื่ออธิบายความเข้มของการปล่อยประจุ: พื้นที่จุดสว่างเฉลี่ย พื้นที่จุดสว่างที่ไม่ต่อเนื่อง และจำนวนครั้งที่มีพื้นที่จุดสว่างที่ไม่ต่อเนื่องตามลำดับ [7] เราเลือกเฟรม 100 ตัวต่อเนื่องหลังจากเกิดการปล่อยประจุบางส่วนเป็นวัตถุของการศึกษา พื้นที่จุดสว่างเฉลี่ยคือค่าเฉลี่ยของพื้นที่จุดสว่างของเฟรม 100 ตัว พื้นที่จุดสว่างที่ไม่ต่อเนื่องคือค่าเฉลี่ยของพื้นที่จุดสว่างที่ใหญ่กว่าพื้นที่จุดสว่างเฉลี่ย ในขณะที่จำนวนครั้งที่มีพื้นที่จุดสว่างที่ไม่ต่อเนื่องคือจำนวนของจุดสว่างที่มีพื้นที่ใหญ่กว่าพื้นที่จุดสว่างเฉลี่ย ตามรูปที่ 6 พื้นที่จุดสว่างเฉลี่ยคือ 665 พิกเซล พื้นที่จุดสว่างที่ไม่ต่อเนื่องคือ 902 พิกเซล จำนวนครั้งที่มีพื้นที่จุดสว่างที่ไม่ต่อเนื่องคือ 32

เมื่อคำนวณพารามิเตอร์ภาพ UV 3 ตัวแล้วและวัดปริมาณการปล่อยประจุบางส่วน (PD) พร้อมกัน เราพยายามที่จะกำหนดปริมาณ PD ด้วยพารามิเตอร์ภาพ UV 3 ตัวนี้ผ่านวิธี least - square support vector machine

เลือกตัวอย่างวิดีโอ UV 90 ตัว สำหรับเฟรมแต่ละเฟรมของตัวอย่างเหล่านี้ คำนวณพารามิเตอร์ภาพ UV 3 ตัว และบันทึกปริมาณการปล่อยประจุบางส่วน (PD) ที่ถูกวัดโดยเครื่องตรวจจับ PD JFD3 ตัวแปรอินพุตสำหรับเครื่องเวกเตอร์คือพื้นที่จุดสว่างเฉลี่ย พื้นที่จุดสว่างที่ไม่ต่อเนื่อง จำนวนครั้งที่มีพื้นที่จุดสว่างที่ไม่ต่อเนื่อง และความชื้นสัมพัทธ์ ตัวแปรเอาต์พุตคือปริมาณ PD ฟังก์ชันเคอร์เนล Radial Basis Function (RBF) ถูกเลือกใช้ หลังจากทำการปรับค่า ตัวอย่าง 80 ตัวถูกใช้ในการฝึกฝน ทั้งพารามิเตอร์เคอร์เนลและพารามิเตอร์การลงโทษของเครื่องเวกเตอร์ถูกตั้งค่าเป็นค่าเริ่มต้น ผลการฝึกฝนแสดงในรูปที่ 7

จากรูปที่ 7 สำหรับตัวอย่างฝึกฝนส่วนใหญ่ ความคลาดเคลื่อนเมื่อเทียบกับปริมาณ PD ที่วัดได้มีค่าน้อย แต่สำหรับบางตัวอย่าง ความคลาดเคลื่อนเกิน 20% ค่า Mean Square Error (MSE) ถูกคำนวณดังนี้:

เพื่อลดค่า Mean Square Error (MSE) ของผลการถดถอยและเพิ่มความแม่นยำของเครื่องเวกเตอร์ เราใช้ขั้นตอนวิธีพันธุกรรม (GA) เพื่อปรับค่าพารามิเตอร์เคอร์เนลและพารามิเตอร์การลงโทษ [8 - 9]

ตั้งค่าการสิ้นสุดการสร้างรุ่นเป็น 100 และขนาดประชากรเป็น 20 กระบวนการปรับค่าแสดงในรูปที่ 8 จากรูปที่ 8 หลังจาก 30 รุ่นของการพัฒนา MSE ลดลงจาก 0.07 เป็น 0.01 แสดงว่าขั้นตอนวิธีพันธุกรรมได้ถึงจุดที่เหมาะสม [10] พารามิเตอร์เคอร์เนลและพารามิเตอร์การลงโทษที่ถูกปรับค่าแล้วคือ 0.2861 และ 82.65 ตามลำดับ

หลังจากปรับค่าพารามิเตอร์โดยใช้ขั้นตอนวิธีพันธุกรรม (GA) ตัวอย่าง 80 ตัวเดิมถูกฝึกฝนใหม่ และผลการถดถอยแสดงในรูปที่ 9 จากรูปที่ 9 สามารถเห็นได้ว่าตัวอย่างเกือบทั้งหมดมีความคลาดเคลื่อนน้อยมากเมื่อเทียบกับปริมาณ PD ที่วัดได้ ค่า Mean Square Error (MSE) ขณะนี้คือ 10 ซึ่งน้อยกว่าค่า 80 ก่อนการปรับค่าพารามิเตอร์อย่างมาก ดังนั้น ชัดเจนว่าการปรับค่าพารามิเตอร์ GA สามารถลดค่า MSE ของผลการถดถอยและเพิ่มความแม่นยำของเครื่องเวกเตอร์ได้

ตัวอย่างสุดท้าย 10 ตัวถูกใช้ในการทดสอบโมเดล ผลการถดถอยแสดงในตารางที่ 1 สามารถเห็นได้ชัดเจนว่าความคลาดเคลื่อนระหว่างผลการถดถอยและปริมาณ PD ที่วัดได้น้อยกว่า 6.1% ผลการทดสอบนี้แสดงว่าโมเดลที่ถูกฝึกฝนมีความสามารถในการสรุปทั่วไปที่ดี

เทคโนโลยีภาพ UV ถูกใช้เพื่อตรวจจับการปล่อยประจุบนผิวของฉนวนโพสต์ของวงจรตัดไฟภายนอกแบบสุญญากาศ ความสัมพันธ์ระหว่างพื้นที่จุดสว่างในภาพ UV และปริมาณการปล่อยประจุบางส่วนถูกสำรวจผ่านวิธี least - square support vector machine นำเสนอวิธีการใหม่ในการวินิจฉัยข้อผิดพลาดของฉนวนภายนอกของวงจรตัดไฟภายนอกแบบสุญญากาศโดยใช้ภาพ UV

A. การประมวลผลภาพและการกำหนดพารามิเตอร์

หลังจากทำการแบ่งแยกภาพด้วยการกำหนดค่าขอบเขตส่วนประกอบ L และการดำเนินการทางคณิตศาสตร์เชิงมอร์โฟโลจีบนภาพ UV ส่วนจุดสว่างของภาพ UV ถูกสกัดออกมา ทำให้สามารถคำนวณพื้นที่จุดสว่างได้ กำหนดพารามิเตอร์ 3 ตัวเพื่อวัดความเข้มของการปล่อยประจุ: พื้นที่จุดสว่างเฉลี่ย พื้นที่จุดสว่างที่ไม่ต่อเนื่อง และจำนวนครั้งที่มีพื้นที่จุดสว่างที่ไม่ต่อเนื่อง

B. การรวบรวมข้อมูลและการวิเคราะห์

หลังจากจับภาพวิดีโอ UV และวัดปริมาณการปล่อยประจุบางส่วน (PD) พร้อมกัน ความชื้นสัมพัทธ์และพารามิเตอร์ภาพ UV 3 ตัวถูกใช้เป็นตัวแปรอินพุต ผ่านการวิเคราะห์การถดถอยโดยใช้วิธี least - square support vector machine พร้อมกับการปรับค่าพารามิเตอร์เคอร์เนลโดยใช้ขั้นตอนวิธีพันธุกรรม (GA) ปริมาณ PD สามารถกำหนดได้อย่างแม่นยำ

C. ความแม่นยำในการวินิจฉัยและความสำคัญ

โดยการวิเคราะห์การถดถอยเพื่อกำหนดความสัมพันธ์ระหว่างปริมาณการปล่อยประจุบนผิวของฉนวนและพื้นที่จุดสว่างในภาพ UV พบว่าปริมาณ PD ที่วินิจฉัยจากภาพ UV นั้นมีความคลาดเคลื่อนน้อยกว่า 6% เมื่อเทียบกับปริมาณ PD ที่วัดได้ ระดับความแม่นยำนี้ตรงตามความต้องการในการใช้งานจริง และให้วิธีการวินิจฉัยข้อผิดพลาดของฉนวนภายนอกของวงจรตัดไฟภายนอกแบบสุญญากาศโดยใช้ภาพ UV ที่ไม่รุกล้ำ

การวิจัยนี้ได้รับการสนับสนุนจากกองทุนวิทยาศาสตร์ธรรมชาติแห่งชาติจีนและห้องปฏิบัติการวิทยาศาสตร์และอุปกรณ์ไฟฟ้าและฉนวนระดับประเทศ ผู้เขียนขอขอบคุณอย่างจริงใจทุกคนที่ให้การสนับสนุนโครงการนี้