【摘 要】
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电力系统的安全运行是国民经济发展的重要支撑,而刀闸是变电站中极其重要的设备,对刀闸的操作及状态判断关系到电网的正常运行。长期的使用会导致刀闸结构的异常,造成合闸不到位,引发严重的安全问题。目前合闸到位的判别主要依靠刀闸自带的辅助接点,但传动部分异常会引发错误判断,传统上调派工作人员到现场观察进行校验,十分不便。相关电力部门已下达通知,亟需开发更好的双重校验方法。其技术难点有:（1）合闸不到位状态与
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电力系统的安全运行是国民经济发展的重要支撑,而刀闸是变电站中极其重要的设备,对刀闸的操作及状态判断关系到电网的正常运行。长期的使用会导致刀闸结构的异常,造成合闸不到位,引发严重的安全问题。目前合闸到位的判别主要依靠刀闸自带的辅助接点,但传动部分异常会引发错误判断,传统上调派工作人员到现场观察进行校验,十分不便。相关电力部门已下达通知,亟需开发更好的双重校验方法。其技术难点有:（1）合闸不到位状态与到位状态在外观上差别较小;（2）方案不能影响变电站内其他设备的正常运行;（3）变电站内干扰因素多。目前关于刀闸状态判断的研究大都停留在开合闸状态判断,忽略了合闸不到位状态,虽有一些方法有所提及,但尚未取得预期的效果。基于此,本文拟对变电站中三种典型刀闸:水平型刀闸、垂直型刀闸、剪刀型刀闸进行研究,结合刀闸的图像与雷达点云数据对变电站刀闸进行精确状态检测。方案的主要思路为先利用摄像机拍摄图像数据,使用较为成熟的二维图像神经网络检测模型对刀闸的状态进行初步判定及目标定位,再结合激光雷达采集刀闸的点云数据,结合上一步定位的范围及相关先验信息使用三维点云检测模型做进一步的精确状态检测。本论文的主要工作内容如下:（1）由于刀闸的公开数据较为匮乏,本文实地观测了三种刀闸不同状态下的外形特征,分析了摄像机较为合适的安放位置,并大量采集了图像与雷达点云数据,经一系列预处理后制成了标准化的数据集。（2）为了对刀闸状态进行初步判别与目标定位,使用多个二维图像神经网络检测模型在采集的数据集上进行了实验,实验结果表明YOLO-V5在准确率95.4%、平均像素召回率95.1%的前提下,推断速度远超其他模型,并设计且实现了刀闸定位GUI应用。（3）研究使用刀闸的雷达点云数据对刀闸状态进一步进行判别,提出了优化的基于距离的点云离群点去除算法,该算法对于离群点云群的检测能力更强;构建了多特征ISOPoint Net网络结构,在原有网络基础上添加了Lalonde特征及反射率特征,提高了刀闸的检测准确率,达到了89.7%。
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