一種基於圖像及灰色預測的輸電線路山火預警方法與流程
2023-09-12 01:57:25 2
本發明涉及輸電線路山火預警領域，具體涉及一種基於圖像及灰色預測的輸電線路山火預警方法。
背景技術：
南方電網主網架八交七直輸電線路自西向東運行，橫跨雲南、貴州、廣西、廣東四省區，長度均在1000km以上，所處地形地貌複雜多變，氣象環境惡劣。輸電線路在惡劣多變的條件下受山火影響的風險較大，研究輸電線路山火預警方法，可以實現輸電線路風險預警，提前做好安全措施。現有的輸電線路山火風險預警主要依靠護線員發現山火後，現場跟蹤山火情況並匯報，難以及時而有效的發現山火和預警山火發展。
目前有利用飛機偵察森林安全，不過，針對大面積的森林，飛機偵察會耗費大量的費用，而且操作難度大，需要專業的人才，其最大的缺點是對盲區的檢測精度很低。由於森林覆蓋範圍廣，該方法實用性不強。另外，由於森林壞境的複雜性和多變性，飛機偵測的火災系統誤報率較高。
技術實現要素：
本發明的目的在於針對上述現有技術中存在的問題，提出了一種基於圖像及灰色預測的輸電線路山火預警方法，綜合利用山火圖像採集與灰色預測模型相結合，對輸電線路山火進行分析和預警。
為達到上述發明的目的，本發明通過以下技術方案實現：
本發明公開一種基於圖像及灰色預測的輸電線路山火預警方法，採用安裝在輸電桿塔上的攝像頭實時拍攝輸電線路下方或周圍的山火圖像，並通過無線傳輸模塊將山火圖像傳輸給上位機，以供山火預警，採用山火預警方法包括：
步驟1，建立山火火勢的狀態標準，山火火勢最高處與輸電線路間的距離作為淨空距離，根據淨空距離劃分出至少4個告警標準；
步驟2，獲取攝像頭採集的灰度圖像；
步驟3，對灰度圖像做邊緣特徵的檢測，獲取山火火勢厚度，所述邊緣特徵包括有方向和幅度,告警當前火勢所處的狀態標準；
步驟4，當連續四個時間點都獲取到山火火勢時，建立關於山火火勢的灰色預測模型；
步驟5，採用δ值補償對灰色預測模型進行修正，獲得山火火勢的預測曲線；
步驟6，根據預測曲線，實時預報山火火勢所處的狀態標準。
本發明的一種基於圖像及灰色預測的輸電線路山火預警方法，是通過安裝在輸電桿塔上的攝像頭實時拍攝輸電線路下方或周圍的山火圖像，通過無線模塊將數據傳輸給上位機系統，再利用邊緣提取算法計算出當前山火的火勢，作為實時數據用於灰色預測模型參數的實時修改，從而作出可靠的預測。
附圖說明
圖1為本發明的一種基於圖像及灰色預測的輸電線路山火預警方法的步驟圖。
圖2為採用δ值補償前的預測曲線與實測曲線的示意圖。
圖3為採用δ值補償後的預測曲線與實測曲線的示意圖。
具體實施方式
下面結合附圖和實施例對本發明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發明一部分實施例，而不是全部實施例。
參看圖1，為本發明實施例的步驟圖，其公開一種基於圖像及灰色預測的輸電線路山火預警方法，採用安裝在輸電桿塔上的攝像頭實時拍攝輸電線路下方或周圍的山火圖像，並通過無線傳輸模塊將山火圖像傳輸給上位機，以供山火預警，其特徵在於，採用山火預警方法包括：
步驟1，建立山火火勢的狀態標準，山火火勢最高處與輸電線路間的距離作為淨空距離，根據淨空距離劃分出至少4個告警標準；
步驟2，獲取攝像頭採集的灰度圖像；
步驟3，對灰度圖像做邊緣特徵的檢測，獲取山火火勢厚度，所述邊緣特徵包括有方向和幅度,告警當前火勢所處的狀態標準；
步驟4，當連續四個時間點都獲取到山火火勢時，建立關於山火火勢的灰色預測模型；
步驟5，採用δ值補償對灰色預測模型進行修正，獲得山火火勢的預測曲線；
步驟6，根據預測曲線，實時預報山火火勢所處的狀態標準。
作為具體實施例，步驟1所述的狀態標準，優選為4個告警標準，根據山火火勢劃分的，包括：正常狀態、一般狀態、注意狀態、嚴重狀態四個範圍。
所述正常狀態為山火處於初期階段，不影響線路安全運行，線路可以正常運行；淨空距離h』≥9m；
所述一般狀態為山火開始逐漸增大，有影響線路安全運行的趨勢，需引起關注；淨空距離7m≤h』<9m；
所述注意狀態為山火已經開始影響線路的安全運行，有可能會造成線路跳閘情況，需密切關注；淨空距離5m≤h』<7m；
所述嚴重狀態為山火已嚴重影響線路的安全穩定運行，隨時可能會造成線路跳閘，需要儘快安排停電；淨空距離h』<5m。
本方法採用的圖像採集裝置，即安裝在輸電桿塔上的攝像頭，為數字型攝像頭，所採集回來的數據本身即為圖像的灰度值，因此免於將彩色圖像轉換為灰度圖像的過程；若採用的攝像頭為彩色攝像頭，則需要增加彩色圖像轉換為灰度圖像的像素轉換過程。
在上述灰度圖像的基礎上，可直接對圖像進行邊緣特徵的檢測，圖像邊緣具有方向和幅度2個特徵。沿邊緣走向，像素的灰度值變化比較平緩，而沿垂直於邊緣走向，像素的灰度值則變化比較劇烈。這種劇烈變化有脈衝狀、階躍狀和屋頂狀3種。山火所展現出來的是片狀的灰度值突變區域，屬於由上升階躍和下降階躍組合而成的脈衝狀邊緣剖面。
作為具體實施例，根據山火發生後的圖像特點，本發明實施例的所述步驟3採用canny算子邊緣檢測算法進行邊緣特徵的求取。
所述canny算子邊緣檢測算法包括如下步驟：
步驟31，將圖像灰度值的最大和最小值取平均後得到圖像動態閾值；
步驟32，利用高斯函數按照行和列對原圖像函數進行平滑處理；
步驟33，求取處理後的數據陣列的梯度幅值和方向；
步驟31，根據當前點的梯度值與各個方向上的梯度值來判斷是否為局部最大梯度值，如果是，則標定為二值化的「1」，否則，該點標定為「0」。
根據上文所述算法，提取輸電線路山火圖像邊緣的二值化數值，假設f(x)為山火植被邊緣與橫坐標x對應的函數關係，f1(x)為山火上邊緣與橫坐標x對應的函數關係，f2(x)為山火下邊緣與橫坐標x對應的函數關係，正常情況下輸電線路淨空距離h已知，則上邊緣的山火火勢平均厚度計算公式為
y1＝∑f1(x)/∑f(x)(1)
同理，下邊緣的山火火勢平均厚度計算公式為
y2＝∑f2(x)/∑f(x)(2)
從而可得到線路山火火勢平均厚度為
y＝(y1+y2)/2(3)
則此時在發生山火情況下的輸電線路淨空距離為
h'＝h-y(4)
所述步驟4還包括對山火火勢的檢測判斷，當連續四個時間點是否檢測到4個山火火勢，若小於4個，則當前採集的圖像數據不滿足建模所需，不進行下一時刻的山火火勢預測；如果滿足，則建立山火火勢的灰色預測模型。
所述灰色預測模型，即gm(1,1)模型，是一個近似的差分方程模型，具有微分、差分、指數兼容等性質，模型的參數可調，結構隨時間而變，突破了一般建模要求數據多、得不到微分性質的局限，是建模思路和方法上的新突破。模型在關係、性質和內涵上具有不確定性。
所述灰色預測模型的建立步驟如下：
步驟41，對於已知的實測山火圖像數據集合x(0)＝[x(0)(1),x(0)(2),…,x(0)(n)]，n大於等於4，作一次累加生成，記為{x(0)}→{x(1)}，即得
x(1)＝[x(1)(1),x(1)(2),…,x(1)(n)](5)
其中
步驟42，求取x(1)的均值生成序列：
z(1)＝[z(1)(2),z(1)(3),…,z(1)(n)](6)
其中：z(1)(k)＝0.5x(1)(k)+0.5x(1)(k-1),k＝2,3,…,n.；
步驟43，建立灰微分方程：
x(0)(k)+az(1)(k)＝b(7)
其中，k＝2,3,……,n.參數a，參數b可由後續的最小二乘法求得；
步驟44，相應的白化微分方程為：
步驟45，記u＝[a,b]，則有：
y＝[x(0)(2),x(0)(3),…,x(0)(n)](9)
j(u)＝(y-bu)t(y-bu)(11)
由最小二乘法，求得使b的表達式(10)達到最小值的u的估計值為
步驟46，求解步驟45的方程式，得到：
其中k＝0,1,……,n-1,……。
灰色gm(1,1)模型建立預測至少需要4個點，由山火圖像採集系統傳回的數據計算得出當前山火火勢後，需要首先判斷是否有4個實測值滿足預測前提，如果當前有效數據不滿足建模所需數量，則不進行下一時刻的山火火勢預測。如果滿足，則進一步判斷數據是否處於連續下降的時段。考慮到山火的危害在於隨著火勢的不斷加大，最終會導致線路跳閘，當判斷此時處於跳閘時段，則無需進行下一時刻的預測，只需維持當前的狀態，直到山火火勢繼續增加。
根據灰色gm(1,1)模型只適合中短期預測的特點，本方法採用最少歷史數據進行預測。每次採樣得到一個最新的山火火勢的數據，隨即捨棄時間最早的一個歷史數據，使得當前歷史數據總數始終為4個，實現在連續4個時間點檢測山火火勢。如果遇到呈連續下降趨勢的數據，則中止預測，同時將用於預測的歷史數據清空，直到再次監測到數據開始上升，並將上升前的數據作為第1個新的歷史數據，進行下一輪的預測。
實際情況中，灰色gm(1,1)仍然很難預測到輸電線路山火發生產生突變的情況。由圖2可見，當輸電線路山火火勢的增長趨勢發生突變時，傳統的灰色預測模型就會產生嚴重的滯後，甚至導致預測完全錯誤。本方法提出一種δ值補償的方法來解決。所述採用δ值補償對灰色預測模型進行修正的方法為：假設當前時刻的預測值為u0，當前時刻採樣值為u1，計算誤差δ＝u1-u0，新的預測序列為y(0)(k)＝x(0)(k)+kδ,k＝1,2,…,n,根據該新的預測序列，重新計算級比後預測下一時刻的數據。
圖3為經過δ值補償後的預測曲線。圖中首先通過歷史數據預測圖中第4個點，隨後通過圖像傳回數據計算第4個點時刻的真實山火火勢，如果不加補償，直接利用原方案預測下一時刻的山火，即圖中第5個點，預測曲線的效果與實測曲線的實際相差較大。此時，利用δ值補償，得到補償後的預測序列，再進行下一個點的補償，可以準確預測出第5個點。除去突變開始的第4個點誤差較大之外，這種預測方式的誤差在實際運用上是可以接受的。
上述實施例僅用以說明本發明而並非限制本發明所描述的技術方案；因此，儘管本說明書參照上述的各個實施例對本發明已進行了詳細的說明，但是，本領域的普通技術人員應當理解，仍然可以對本發明進行修改或者等同替換；而一切不脫離本發明的精神和範圍的技術方案及其改進，其均應涵蓋在本發明的權利要求範圍當中。