断电保护压板状态智能识别系统 CNR218-088

项目背景

本文针对电力生产中的实际痛点，研发了断电保护压板状态智能识别系统，有效提升了作业效率与安全水平。在电力系统中，断电保护压板是继电保护装置与一次设备之间的关键连接部件，其投退状态直接决定保护功能是否正常投入。随着电网规模扩大和运行方式日趋复杂，压板数量成倍增加，现场巡视和核对工作量持续上升。

传统压板状态核对依赖人工逐项目视检查，不仅耗时费力，而且容易受人员经验、疲劳程度等因素影响，存在误判风险。尤其在紧急操作或检修后恢复阶段，压板状态核对不准确可能引发保护误动或拒动，威胁电网安全。

为解决这一问题，项目团队结合图像识别、移动通信与服务器存储技术，研发了断电保护压板状态智能识别系统，旨在替代人工目视核对，提升压板巡视的准确性和效率。

存在问题

• 人工核对效率低：传统方式需两人配合，逐项核对压板投退状态，单次巡视耗时较长，且重复性劳动容易产生疲劳。
• 误判风险高：压板数量多、排列密集，依靠人眼辨识状态易受光线、角度等干扰，存在漏看或看错的可能。
• 记录追溯困难：人工记录压板状态后，缺乏统一的电子化存储，历史记录难以快速检索和统计分析。
• 异常响应不及时：压板状态异常时，无法第一时间自动提示，往往在巡检周期结束后才发现，延误处理时机。
• 人员技能依赖性强：新员工对压板不熟悉，核对过程需要经验丰富的师傅指导，增加了人力投入。

创新目标

本成果的目标是构建一套基于图像识别技术的压板状态智能识别系统，实现压板状态的快速采集、自动识别、实时核对与记录存储，将单次压板巡视时间从两人3分钟缩短至一人1分钟，同时降低误投退、漏投退事故的发生概率。

技术方案

系统由手机APP、计算机服务器和图像识别算法三部分组成。手机APP负责拍摄压板区域图像并上传至服务器，服务器端采用改进的BOF算法对图像进行特征提取与匹配，识别每个压板的投退状态。识别结果实时返回APP，与预设的标准状态进行比对，若不一致则立即告警提示。

操作流程上，运行人员只需打开APP对准压板屏柜拍照，系统自动完成状态识别和核对，并生成压板状态报表。服务器端存储每次识别记录，支持历史数据查询和统计，便于运行分析。系统提供手机APP和计算机服务器两种使用模式，现场操作与后台管理相互独立，兼顾灵活性与数据集中管理需求。

创新亮点

• 轻量级算法：采用改进的BOF算法与轻量级UBSVM算法，在保证识别精度的同时精简计算量，缩短识别时间，适用于现场移动设备的实时处理。
• 双模式架构：手机APP模式适合单人现场快速核对，服务器模式适合集中监控和数据管理，两种模式可灵活切换，便于推广。
• 自动报表生成：系统自动生成压板状态统计报表，替代人工抄录，减少人为差错，提升数据可追溯性。
• 实时核对告警：识别结果与标准状态实时比对，异常状态即时提示，帮助运行人员及时发现并处理压板误投退或漏投退问题。
• 显著降本增效：将两人3分钟的工作量缩减为一人1分钟，大幅降低人力成本，同时减轻人员工作负担。

落地应用效果

该系统已在多个继保班组试点应用，覆盖不同电压等级的压板巡视场景。现场使用表明，单次压板状态核对时间由原来的两人3分钟缩短至一人1分钟，识别准确率满足现场要求，且未出现因识别错误导致的漏判情况。运行人员反馈操作简单，无需额外培训即可上手，有效减轻了日常巡视压力。

产出物：断电保护压板状态智能识别系统（含手机APP端、服务器端及识别算法模块）。

适用场景：适用于变电站、换流站等场所的继电保护压板巡视、检修后压板状态复核、以及压板投退操作前的状态确认等场景。

常见问题

Q：系统对拍摄环境有特殊要求吗？

A：系统对光线和角度有一定适应性，建议在正常照明条件下拍摄，避免强光直射或反光，以保证识别准确率。

Q：识别错误时如何处理？

A：系统支持人工复核功能，若识别结果有疑问，运行人员可手动修正，修正记录会同步至服务器，用于算法持续优化。

Q：系统能否兼容不同厂家、不同型号的压板？

A：系统通过图像特征学习可适配多种常见压板类型，对于新型压板，可通过增加样本训练进行扩展，具备良好的通用性。

数据来源：项目验收报告及现场应用统计，单位信息已脱敏处理。