Dış Doğanın Üst Yüzey Parlamasının Ultraviyole Görüntüleme Tabanlı Tespiti

Açık hava vakum devre kesicileri (bu noktadan itibaren kesiciler olarak adlandırılacaktır), küçük boyutları, hafif ağırlıkları, yangın ve patlama kanıtı yapısı, pürüzsüz çalışması, düşük gürültüsü, küçük açık temas açıklığı, kısa ark süresi ve kolay bakım gibi avantajlarından dolayı dağıtım ağında yaygın olarak kullanılır. Atmosfer kirliliği giderek arttıkça, yoğun sis, çiseli yağmur, buharlaşma veya buz erimesi gibi kötü hava koşullarında, kesicinin post yalıtıcısının yüzeyinde kısmi descarj (PD) meydana gelme olasılığı yüksektir. Bu, hatta flaşoverlere bile yol açabilir, kesicilerin ömrünü kısaltır ve güç sisteminin güvenli ve istikrarlı çalışma durumunu etkiler.

Bu makalede, ZW32 - 12 açık hava direk monte yüksek gerilim vakum devre kesicisi (bu noktadan itibaren HV ZW32 - 12 kesici olarak adlandırılacaktır) çeşitli iklim koşullarında test edilmektedir. ZW32 - 12 kesicinin post yalıtıcısının yüzey descarj süreci bir UV imager ile yakalanırken, aynı zamanda descarj miktarı ölçülmektedir. UV görüntüleri işlemden geçirildikten sonra, bu görüntülerin özelliklerini tasvir eden karakteristik parametreler çıkarılır. Daha sonra, en küçük kareler destek vektör makine yöntemi kullanılarak descarj miktarı hesaplanarak, UV görüntüleri kalibre edilir. Bu, kesicilerin kısmi descarj için yeni bir dokunmatik olmayan algılama tekniğidir.

ZW32 - 12 kesici, üç fazlı, 50Hz, 12kV AC açık hava güç dağıtım cihazıdır. Yük akımını, aşırı yük akımını ve kısa devre akımını kesmek ve kapamak için çoğunlukla kullanılır. Yapısal düzeni Şekil 1'de gösterilmiştir.

Post yalıtıcısının descarj UV görüntüsünü aynı anda yakalamak ve kısmi descarj (PD) miktarını ölçmek için, Şekil 2'de gösterildiği gibi bir yalıtıcı yüzey descarj test sistemi tasarlanmıştır. Şekil 2'de, T voltaj düzenleyicisini, B yükseltme transformatörünü, R₁ sınırlama direncini ve PD ölçümü için örnekleme amacıyla kullanılan C₂ kombinezyon kapasitörünü temsil etmektedir. 

Sisteminde kullanılan transformatör, Şekil 3 - a'da gösterildiği gibi YDWT - 10kVA/100kV modelidir. Yalıtıcı için gereken yüksek gerilim kaynağını oluşturmak üzere kullanılmaktadır.

OFIL Superb UV imager, Şekil 3 - b'de gösterildiği gibi, yalıtıcı yüzey descarjının UV görüntülerini yakalamak için kullanılmıştır. Test numunesi, Şekil 3 - c'de gösterildiği gibi, üç yıl süreyle hizmet vermiş olan bir ZW32 - 12 kesicinin post yalıtıcısıdır. Numune, göreceli nem seviyesinin istikrarlı bir şekilde kontrol edilebileceği bir yapay iklim odasına yerleştirilmiştir.

Bu sistemde, kısmi descarj (PD) miktarını ölçmek için darbe akımı yöntemi benimsenmiştir. Kontrol paneli, istenen gerilimi oluşturmak üzere voltaj düzenleyicisini ve transformatörü kontrol eder. Daha sonra, PD sinyali, bir kombinezyon kapasitör ve tespit impedansı aracılığıyla JFD - 3 PD detektörüne iletilir.

Aralıklı nemlendirme ile yapay iklim odasındaki göreceli nem seviyesi istikrarlı tutulabilir. Yalıtıcılar, iki saat boyunca gerilime maruz bırakılır, böylece tamamen nemlenirler. Daha sonra, yalıtıcıya 5 dakika boyunca 12kV gerilim uygulanır. Bu süre zarfında, UV görüntüleri yakalanır ve PD miktarı ölçülür. UV imager'in çekim mesafesi 5 metredir, açısı 0° ve kazancı %110'tur. Her göreceli nem seviyesi için tekrarlanan testler gerçekleştirilir, bu seviyeler %70 ile %90 arasındadır, artış adımı %5'tir.

 UV görüntüleri işlemi

UV imager, bir video kaydeder, bu nedenle UV videosundan ardışık kareler elde etmek için kare işleme gerekir. Her görüntü karesi, bir RGB gerçek renkli görüntüdür [3]. Yalıtıcının yüzey descarji, UV görüntüsünde parlak bir nokta olarak yansır. Yüzey descarjı ne kadar yoğunsa, nokta alanı o kadar büyüktür. Bu nedenle, görüntü ön işleme ve görüntü bölütleme, görüntü arka planını filtrelemek ve nokta bölümünü çıkarmak için gerekli adımlardır.

RGB renk uzayındaki kırmızı (R), yeşil (G) ve mavi (B) bileşenler sadece kırmızı, yeşil ve mavi renk oranlarını belirtir ve görüntünün parlaklığını temsil edemez. Bu nedenle, her görüntü karesini HSL renk uzayında analiz ederiz. HSL, Ton, Doygunluk ve Parlaklık anlamına gelir. Bir görüntü karesinin HSL bileşenleri Şekil 4'te gösterilmiştir. Şekil 4'e göre, H veya S bileşeni, noktanın arka plandan ayrılması konusunda yetersiz kalırken, L bileşeni bu ayrımı gerçekleştirebilir [4].

Şekil 4 - c'ye göre, nokta bölümünün L bileşeni, arka planın L bileşeninden daha büyüktür. Bu nedenle, eşiğe dayalı bölütleme, nokta bölümünü çıkarmak için etkili bir yöntemdir. Anahtar nokta, uygun bir L bileşen eşiği seçmektir. Burada, Otsu eşikleme yöntemini kullanarak L bileşen eşiğini hesaplarız [5]. Otsu yöntemi için Matlab kodlaması gerçekleştirildikten sonra, en iyi L bileşen eşiği 216 olarak belirlenir ve bölütleme sonucu Şekil 5 - c'de gösterilir. Arka planın filtrelenmiş olduğunu ve sadece UV nokta bölümü kaldığını açıkça görebiliriz.

Şekil 5 - c'ye göre, UV nokta bölümü dışında hala birçok küçük gürültü noktası bulunmaktadır. Bu noktaları kaldırmak için, yarıçapı 4 piksel olan daire şeklinde bir yapısal eleman ile matematiksel morfoloji işlemleri uygularız [6]. Matematiksel morfoloji işlemden sonra, sonuç Şekil 5 - d'de gösterilir. Tüm gürültü noktaları ortadan kaldırılmış ve sadece nokta bölümü kalmıştır. Nokta bölümündeki piksel sayısını bu UV görüntüsünün "facula alanı" olarak tanımlarız.

Bir UV videosundaki ardışık karelerin facula alanını hesapladıktan sonra, facula alanı eğrisini elde edebiliriz. %85 nem seviyesindeki facula alanı eğrisi Şekil 6'da gösterilmiştir. Şekil 6'ya göre, facula alanı küçük bir aralık içinde dalgalanır ve ara sıra büyük bir nokta oluşur. Bu nedenle, descarj yoğunluğunu karakterize etmek için üç parametre tanımlanır: ortalama facula alanı, aralıklı facula alanı ve aralıklı facula tekrar sayısı sırasıyla [7]. Kısmi descarj sonrasında 100 ardışık kareyi inceleme nesnesi olarak seçeriz. Ortalama facula alanı, 100 karenin facula alanlarının ortalamasıdır. Aralıklı facula alanı, ortalama facula alanından büyük olan facula alanlarının ortalamasıdır, aralıklı facula tekrar sayısı ise ortalama facula alanından büyük olan facula sayılarıdır. Şekil 6'ya göre, ortalama facula alanı 665 piksel, aralıklı facula alanı 902 piksel, aralıklı facula tekrar sayısı 32'dir.

Üç karakteristik parametre hesaplandıktan ve kısmi descarj (PD) miktarı eş zamanlı olarak ölçülendikten sonra, en küçük kareler destek vektör makine yöntemi kullanılarak bu üç UV görüntü parametresi aracılığıyla PD miktarını belirlemeye çalışırız.

90 adet UV videosu seçilmiştir. Bu örneklerin her bir karesi için üç UV görüntü parametresi hesaplanır ve JFD3 PD detektörü tarafından ilgili kısmi descarj (PD) miktarı kaydedilir. Vektör makinesi için giriş argümanları, ortalama facula alanı, aralıklı facula alanı, aralıklı facula tekrar sayısı ve göreceli nem olarak seçilir. Çıkış argümanı PD miktarıdır. Radial Basis Function (RBF) çekirdek fonksiyonu olarak seçilir. Normalleştirildikten sonra, 80 örnek eğitim için kullanılır. Vektör makinesinin çekirdek parametreleri ve ceza parametreleri varsayılan değerlere ayarlanır. Eğitim sonucu Şekil 7'de gösterilmiştir.

Şekil 7'ye göre, çoğu eğitim örneği için ölçüm yapılan PD miktarına göre hata oldukça küçüktür. Ancak bazı örneklerde, hata %20'yi aşmaktadır. Ortalama Kare Hatası (MSE) aşağıdaki gibi hesaplanır:

Regressyon sonucunun Ortalama Kare Hatasını (MSE) minimize etmek ve vektör makinesinin doğruluğunu artırmak için, çekirdek parametreleri ve ceza parametrelerini optimize etmek için genetik algoritma (GA) kullanılır. [8 - 9]

Sonlandırma nesli 100 olarak, popülasyon büyüklüğü 20 olarak ayarlanır. Optimizasyon süreci Şekil 8'de gösterilmiştir. Şekil 8'e göre, 30 nesil evrimden sonra, MSE 0.07'den 0.01'e düşer, bu da genetik algoritmanın optimal noktasına ulaştığını gösterir. [10] Optimize edilmiş çekirdek ve ceza parametreleri sırasıyla 0.2861 ve 82.65'tir.

Genetik algoritma (GA) kullanılarak parametreler optimize ettikten sonra, aynı 80 örnek yeniden eğitilir ve regressyon sonucu Şekil 9'da gösterilir. Şekil 9'a göre, neredeyse tüm örnekler, ölçüm yapılan kısmi descarj (PD) miktarına kıyasla çok küçük bir hataya sahiptir. Ortalama Kare Hatası (MSE) şimdi 10'dur, bu değer, parametre optimizasyonundan önceki 80 değerine kıyasla çok daha küçüktür. Bu nedenle, GA parametrelerinin optimize edilmesinin, regressyon sonucunun MSE'sini etkili bir şekilde azaltabileceğini ve vektör makinesinin doğruluğunu artıracak olduğunu açıkça görebiliriz.

Son 10 örnek, model üzerinde test yapılması için kullanılır. Regressyon sonuçları Tablo 1'de sunulmuştur. Reel kısmi descarj (PD) miktarına kıyasla regresyon sonuçları arasındaki hata %6.1'den daha küçük olduğu açıkça görülmektedir. Bu bulgu, eğitilen modelin mükemmel genelleştirme yeteneğine sahip olduğunu gösterir.

UV görüntüleme teknolojisi, açık hava vakum devre kesicilerinin post yalıtıcısındaki yüzey descarjını tespit etmek için kullanılır. En küçük kareler destek vektör makine yöntemi aracılığıyla UV görüntülerindeki facula alanı ile kısmi descarj miktarı arasındaki ilişki incelenerek, dış yalıtım hatalarının ultraviyole görüntüleme tabanlı tanısında yeni bir yaklaşım sunulmaktadır.

A. Görüntü İşleme ve Parametre Tanımı

UV görüntüleri üzerinde L bileşen eşiği bölütleme ve matematiksel morfoloji işlemler gerçekleştirildikten sonra, UV görüntüsünün nokta bölümü çıkarılır ve facula alanı hesaplanabilir. Descarj yoğunluğunu nicelendirmek için üç parametre tanımlanır: ortalama facula alanı, aralıklı facula alanı ve aralıklı facula tekrar sayısı.

B. Veri Toplama ve Analiz

UV videoları yakalandıktan ve kısmi descarj (PD) miktarı eş zamanlı olarak ölçülendikten sonra, göreceli nem ve üç UV görüntü özelliği parametresi giriş değişkenleri olarak kullanılır. En küçük kareler destek vektör makine ile regresyon analizi ve çekirdek parametrelerinin genetik algoritma (GA) ile optimizasyonu aracılığıyla, PD miktarı doğru bir şekilde belirlenebilir.

C. Tanısal Doğruluk ve Önemi

Yalıtıcı yüzey descarj miktarı ile UV görüntü facula alanı arasındaki ilişkili regresyon analizi gerçekleştirildiğinde, sadece UV görüntüleri üzerinden tanımlanan PD miktarının, ölçüm yapılan PD miktarına kıyasla %6'dan daha küçük bir hata payına sahip olduğu bulunmuştur. Bu düzeydeki doğruluk, pratik uygulamaların gereksinimlerini karşılar ve dış yalıtım hatalarının ultraviyole görüntüleme tabanlı tanısında yeni bir non-invasive yöntem sağlar.

Bu araştırma, Çin Ulusal Bilimler Akademisi ve Elektrik Yalıtımı ve Güç Ekipmanları Dev Ana Laboratuvarı tarafından finanse edilmiştir. Projeye destek sağlayan herkese içten teşekkür ederiz.