基于深度学习和图匹配的接线图检测与校核

传统的厂站一次接线图的绘制和管理主要依靠电网运行人员,费时费力且缺乏科学可校核的参考标准。提出了一种基于深度神经网络和数字图像处理相结合的厂站一次接线图的自动检测、识别和校核算法。首先,使用目标检测Faster R-CNN模型检测厂站接线图中的电器元件,并达到92%的检测准确率,同时使用端到端的文字检测识别模型识别厂站接线图中的文字信息,并达到94.2%的文字检测准确率和92%的文字识别准确率;然后,使用数字图像处理技术进行厂站接线图连接线、拓扑关系识别;最后,使用改进的VF2算法进行厂站一次接线图和人工维护的厂站一次接线图拓扑关系匹配校核,将拓扑数据抽象为无向图,通过轮廓序号得到元件的相对位置信息,根据改进的VF2算法得到2张图的匹配率,并通过匹配率与设定好的阈值来帮助核验,相比于节点遍历的匹配方法,核验准确率提高了37.5%。基于某供电公司提供的部分变电站的厂站一次接线图标注了接线图电器元件,贡献了一个小型接线图数据集。      

电力系统厂站接线图拓扑关系检测技术

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。