摘  要：變電站屏柜的二次接線復雜，易發生錯接、漏接等情況。針對人工檢查時存在耗時久、效率低且有漏 檢的可能性，提出了基于聯合訓練方法的變電站屏柜接線故障診斷技術，通過聯合訓練屏柜標簽字符定位網絡 和字符識別網絡，可有效提高屏柜接線信息識別的準確率和識別時間。開展驗證測試，準確率達到97.9%。開 發了變電站屏柜接線故障診斷應用平臺和移動端平臺，利用此平臺，提高了診斷效率，減少了人員工作量，保 證了電網安全可靠地運行。

　　關鍵詞：聯合訓練;變電站屏柜;文本識別;文本定位;門遞歸神經網絡

　　0 引言

　　在電力物聯網建設工作的推進下，加快變電站內部 設備的智能巡檢方法研究，對提升電網運行安全有重要 的意義[1-8] 。變電站屏柜內部包含繼電保護裝置、故障 錄波裝置等重要二次設備，其二次接線種類繁多、數量 龐雜[9-14] 。工作人員在進行端子排內側接線時操作難度 大，易產生接線錯位等安全隱患。目前，對變電站屏柜 接線標識檢查的主要方式為人工操作，在檢查過程中時 間長、效率低，且存在漏檢可能性，變電站的安全穩定 運行存在隱患[15-16] 。

　　以往各省變電站在運行中，有接線 錯誤引起的故障，造成了嚴重的經濟損失。因此亟須一 種基于機器視覺的智能變電站屏柜接線故障診斷技術。 傳統文本識別方法是分別訓練檢測和識別兩個模型， 然后將其合并成文本識別系統[17-21] 。由于變電站屏柜標 簽文字方向不固定，背景復雜，傳統方案的分段策略不 利于系統整體優化，導致文本定位和識別準確率低。

　　本 文提出了一種聯合訓練的端對端學習訓練模型，該神經網絡由字符定位網絡和識別網絡構成，其中的字符定位 網絡通過學習樣條插值變換來檢測各種不規則文字的邊 框信息，得到矯正后的文字圖像;識別網絡基于注意力 機制的遞歸神經網絡模型，由編碼器和解碼器組成。聯 合訓練字符定位網絡和字符識別網絡，檢測的字符與圖紙比對，完成識別任務。結合上述方法開發變電站屏柜 接線故障診斷應用平臺和移動端平臺，利用此應用平臺， 可以加快對變電站屏柜接線故障的識別效率，縮短檢查 的時間，提高檢查準確度和電網運行的可靠性。

　　1 變電站屏柜標簽文本聯合訓練方法

　　在獲得變電站接線圖片后(圖片的背景較為復雜， 且圖片中文字方向不一致)，通過空間變換網絡和識別 網絡兩個部分，輸出被識別的文字。其中空間變換網絡 包括3個部分，即用于計算空間變換參數的定位網絡、 用于計算變換函數的網格生成器、計算變換后特征圖的 插值算法。空間變換網絡用來檢測文字區域，識別網絡對檢測的文字區域提取序列特征并識別文字內容。 空間變換將圖像深度卷積特征圖作為輸入，輸出一個變換后的特征圖。標簽圖中文字識別是基于門遞歸神 經網絡算法。識別網格和辨識網格整體模型同時訓練， 最終得到準確高效的識別模型。

　　2 應用平臺設計

　　應用服務器服務程序最主要的功能是利用人工智 能圖像識別的算法，對電子圖紙和屏柜端子排接線進 行文字識別，識別出來端子排接線設計信息與屏柜實 際接線信息后進行對比。 移動端APP平臺主要實現屏柜定位信息的錄入，屏 柜端子排接線拍照并上傳，比對結果顯示，并給出結 果報告。移動端APP主要功能包括： 1)錄入屏柜定位信息，如變電站名稱、屏柜所在 小室名稱、屏柜名稱及編號等信息。 2)屏柜端子排接線拍照并上傳服務器，包括在拍 照界面給出拍照要求和提示。 3)比對結果顯示，即將電子圖紙中的端子排接線識別結果與端子排接線圖片識別結果進行對比，并給 出結果報告。

　　3 變電站屏柜標簽文本辨識驗證

　　基于上述訓練結果，對變電站接線柜這一特定場 景進行了標簽圖片中文字數據集的實驗驗證。由于標簽圖片包含字符區域和背景塊區域，所以在測試時也 將結果分為這兩類，屬于二分類問題。

　　電力論文投稿刊物：供用電主要刊登國際智能配用電領域最新發展趨勢;配電網規劃設計、施工建設、運行管理、設備研發，電力營銷、節能及能效管理、工礦企業用電等領域熱點問題和研究成果;以及供用電領域國內外先進管理經驗。本刊欄目包含：資訊、特別策劃、訪談、技術、管理、電力史話、新產品推薦等。

　　4 結語

　　本文提出了一種基于圖像定位與識別的聯合訓練方 法的變電站設備屏柜接線故障診斷技術。通過空間變換 網絡提取文字區域，識別網絡對文字區域提取序列特征 并識別文字內容。在上述方法基礎上開發了應用平臺， 并進行了驗證測試，準確率達到97.9%。測試結果證明說明，本文提出的變電站設備屏柜接線故障診斷技術診 斷準確率高，消耗時間少。應用此技術可以大幅縮短檢測時間，節省人力。

　　參考文獻

　　吳路明，薛明軍，陳琦，等.多源信息融合技術在繼電保護中的應 用[J].供用電，2019，36(2)： 29-34， 66. WU Luming，XUE Mingjun，CHEN Qi， et al.Application of the multi-source information fusion technology in relay protection[J]. Distribution & Utilization，2019，36(2)： 29-34，66.

　　王彥國，趙希才.智能分布式配電保護及自愈控制系統[J].供用電，2019，36(9)： 2-8. WANG Yanguo，ZHAO Xicai.Intelligent distributed protection and self-healing control system for distribution network[J].Distribution & Utilization，2019， 36(9)： 2-8.

　　張東霞，鄧春宇，王曉蓉.大數據在配電系統的應用[J].供用電， 2017，34(6)：2-7. ZHANG Dongxia，DENG Chunyu，WANG Xiaorong.Application of big data in power distribution systems[J].Distribution & Utilization， 2017，34(6)：2-7.

　　王琳，權憲軍，劉海波，等.智能變電站自動化系統一體化技術探 討[J].供用電，2016，33(7)： 61-65，43. WANG Lin， QUAN Xianjun，LIU Haibo，et al.Research on integration technology of automation system in smart substation[J]. Distribution & Utilization，2016，33(7)：61-65，43.

　　作者：王磊 1 ， 黃力 1 ，張禮波 1 ，龍志 1 ，李巖 2 ，周金橋 2