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电力系统厂站接线图拓扑关系检测技术

李昊 管荑 王杉 石玮 刘子鑫 刘晓川

李昊, 管荑, 王杉, 等 . 电力系统厂站接线图拓扑关系检测技术[J]. 北京航空航天大学学报, 2021, 47(3): 531-538. doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2020.0476
引用本文: 李昊, 管荑, 王杉, 等 . 电力系统厂站接线图拓扑关系检测技术[J]. 北京航空航天大学学报, 2021, 47(3): 531-538. doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2020.0476
LI Hao, GUAN Ti, WANG Shan, et al. Topological relation detection technology of substation wiring diagram in electric power system[J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 2021, 47(3): 531-538. doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2020.0476(in Chinese)
Citation: LI Hao, GUAN Ti, WANG Shan, et al. Topological relation detection technology of substation wiring diagram in electric power system[J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 2021, 47(3): 531-538. doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2020.0476(in Chinese)

电力系统厂站接线图拓扑关系检测技术

doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2020.0476
基金项目: 

国网山东省电力公司科技项目 5206021900TW

详细信息
    作者简介:

    李昊  男,硕士,工程师。主要研究方向:电力调度自动化

    通讯作者:

    李昊, E-mail: lihao-0717@163.com

  • 中图分类号: TP399;TM734

Topological relation detection technology of substation wiring diagram in electric power system

Funds: 

Science and Technology Project of State Grid Shandong Electric Power Company 5206021900TW

More Information
  • 摘要:

    厂站接线图中电气元件的拓扑关系是厂站接线图自动生成技术所需的核心数据。目前,已知的厂站接线图自动生成技术仍然依靠人工获取图中的拓扑关系。通过利用基于深度学习的目标检测技术与传统的计算机图像处理技术相结合的方式,能够实现厂站接线图拓扑关系检测。首先,利用基于深度学习的目标检测方法对电气元件进行识别,并利用计算机图像处理技术对标量格式接线图进行预处理,完成电气元件与连接线的分割。然后,利用轮廓跟踪算法对连接线连通区域进行检测标记。最后,根据获取的电气元件信息与连接线信息获取图纸的拓扑关系。采用国家电网有限公司提供的数据集,并设计了对比实验,验证了所提方法的有效性。

     

  • 图 1  标量格式接线图示例

    Figure 1.  An example of scalar-format wiring diagram

    图 2  厂站接线图拓扑关系检测流程

    Figure 2.  Flowchart of topological relation detection of substation wiring diagram

    图 3  图像二值化

    Figure 3.  Image binarization

    图 4  去除图元

    Figure 4.  Removing graphics

    图 5  保护处理

    Figure 5.  Protection processing

    图 6  分割前后各类元件的平均精度

    Figure 6.  Average precision of various components before and after segmentation

    表  1  拓扑关系检测结果

    Table  1.   Results of topological relation detection

    设备名称 x坐标 y坐标 电压等级/kV 链接点号
    刀闸_25 1 298 1416 35 54, 68
    刀闸_10 1 273 182 35 9, 12
    变压器_2 2 010 1 168 35 74, 76
    避雷器_10 1 891 1 496 35 43, 51
    避雷器_5 873 1 806 35 23, 31
    熔断器_4 297 2 155 35 18, 25
    电容_2 297 2 197 35 15, 18
    电容_3 356 2 198 35 15, 16
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    表  2  青岛市区县变电站接线图数据集

    Table  2.   Wiring diagram dataset of district and county substation in Qingdao

    元件类别 数目
    断路器 344
    接地刀闸 1 093
    电抗 208
    刀闸 1 258
    变压器 144
    避雷器 829
    母线 275
    手车开关 991
    隔离手车 308
    所变 172
    电力电感器 205
    电容 974
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    表  3  分割前后目标检测平均精度均值

    Table  3.   Mean average precision of object detection before and after segmentation

    分割前后 mAP/%
    分割前 62.91
    分割后 84.37
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    表  4  分割前后拓扑关系检测结果对比

    Table  4.   Comparison of topological relation detection results before and after segmentation

    分割前后 Precision/% Recall/% F1-score/%
    分割前 81.27 74.09 77.41
    分割后 85.02 85.86 85.42
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    表  5  预处理前后拓扑关系检测结果对比

    Table  5.   Comparison of topological relation detection results before and after preprocessing

    有/无预处理 Precision/% Recall/% F1-score/%
    无预处理 35.92 1.64 3.11
    有预处理 85.02 85.86 85.42
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出版历程
  • 收稿日期:  2020-08-31
  • 录用日期:  2020-09-05
  • 刊出日期:  2021-03-20

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