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1、电力设备局部放电检测研究摘要：为对电力设备局部放电进行高效、准确、安全的在线监测，提出紫外成像检测法。分析了电力设备局部放电紫外成像原理，针对成像设备捕捉到的紫外图像和可见光图像，经研究提出中值滤波改进算法作为图像预处理算法，小波变换法为两者的融合算法。根据紫外图像特点，选用Canny边缘检测算法，在融合厉的图像中准确判断出电力设备的放电程度和放电位置。试验结果表明该方法准确率高，可实现对局部放电的快速判断和定位，具有较高的实用价值。关键词：局部放电；紫外检测；电力设备；图像融合；边缘检测0引言
2、随着社会的进步，电力系统也在快速发展，屯网电压等级越來越高，覆盖范囤越來越广，电力设备的安全可靠运行也越來越重耍。由于电力设备-般都处于室外，不可避免地会产生绝缘损坏、老化等现彖，却部放电也会随Z产生。局部放电能加快对电力设备绝缘的破坏，降低绝缘寿命，严巫影响设备的安全运行。局部放电发生的同时会辐射出光波，紫外成像法正是一种通过探测局部放电辐射出的紫外光信号，进行电力设备在线检测与故障诊断的新兴技术［l-2］o利用阳光紫外线中存在的II盲区，结合图像处理技术，能够消晰地将放电位置和放电强度在图像
3、中显示出來。该方法可用于检测电力设备表血局部放电、电晕放电、绝缘状态等，并能与红外热成像技术形成冇效互补，提高对电力设备检测的快速性和准确性。1紫外成像检测原理高压设备发生电离放电时，会辐射出一系列不同波长的电磁波。紫外线的波长范围为100^400nm,阳光中也含有紫外线，但山于臭氧层的吸收，最终到达地球的紫外线波长都在280run以上，低于280nm的区间成为日盲区［3］。局部放电产生的紫外线波长冇一部分在280nm以下，即处于日盲区中，可以通过检测此波段的紫外线來判断局部放电状态，同时避免阳
4、光的干扰。图1为紫外成像系统原理图，信号源被背景光照射厉产生的混合光进入到成像设备，通过紫外光束分离器分成两部分：一部分经过信号增强放大后进入到可见光镜头，在可见光相机中形成可见光图像；另一部分则通过“日盲”滤镜，过滤掉日盲区以外的光线，进入紫外镜头，并在紫外相机中形成紫外图像。最后采用特定的图像预处理和融合方法，形成最终输出影像。2图像预处理紫外双光谱检测系统获得的图像是通过微光像增强器和CCD数据采集系统形成的，增强器和CCD在提高亮度和采集数据过程中都会产生噪声，因此，耍先对图像进行预处理
5、以降低噪声［4］。2.1中值滤波及其改进算法在成像通道中，最常出现的噪声类型为椒盐噪声，还含冇少量高斯噪声,如图2所示为混入噪声的绝缘子放电可见光图像和紫外图像［3］。对于椒盐噪声，一般采用小值滤波方法对图像进行处理，该方法首先对滤波器窗口内的图像点按灰度值进行扌IF序，选择排序厉的中值作为滤波器输出，即所耍处理的图像点的灰度值。为抑制图像屮包含的高斯噪声，将屮值滤波与均值滤波算法相结合，提出一种改进算法［5］。对滤波窗口内图像点排序后，以中值点为中心，给每个点分配权值，离中心点越近权值越大，将
6、每个点的灰度值与其权值相乘再求和，最后将和值作为滤波器输出赋给要计算的图像点。算法步骤如下：(1)假设所计算的图像点坐标为(,)Tmn,以其为中心，取NN(N为奇数)图像区域作为滤波器窗口，取P值为/2N的整数部分。(2)将窗口内NN个图像点排序后,灰度中值点为(,)Iab,则任意点与中值的距离d为(,)(,)(,)dijlijlab(1)(1)权值大小需与距离d呈负相关关系，故取21/(l)d作为各点分配权值的系数，则权值(Jrij可表1/(1+/)yyli/(i+^2)ji^m^p从式(2)
7、中可以看出,中值点(,)lab处权值最大，图像点(,)lij与中值相差越小,权值(Jrij越大,反Z则越小。(4)对窗口内所冇图像点灰度值进行加权求和，即得滤波器输出VVr(i.j)I(i.j)(3)此外，还要对滤波窗口进行选择。滤波器窗口即滤波器所包含的图像像索区域，窗口的大小直接影响着滤波效果和图像处理的效率。2.2图像质量评价指标本文采用信噪比作为图像质量的评价指标，设R为不含噪声的理想图像，F为混入了噪声的图像，将R与F做差得(,)(,)RijFij,若在图像点(,)ij处含有噪声,贝U
8、(,)(,)RijFij不为零,反之则为零。由此定义信噪比SNR为JZMSNR■叽(4)1■从式⑷中可以看出，图像F中包含的噪声越小，2[(,)(,)]RijFij越小，信噪比越高，图像质量也越好,理想图像的信噪比为无穷大；反Z则信噪比越低，图像质量也越差。2.3实验结果分析为验证改进算法的效果及选择滤波窗口，分別用中值滤波及其改进算法对图2中含噪声图像进行不同尺度的窗口滤波，根据式(4)可得四幅图的信噪比及各窗口处理所用时间，如图3所示。从图3可以看出，对丁中值滤波器，33窗口下滤波得到的图像
