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專業(yè)AI智能分析場景化應(yīng)用方案提供商
（1）通過人工智能算法及相關(guān)的AI計(jì)算單元等硬件，對(duì)風(fēng)機(jī)機(jī)組機(jī)倉漏油現(xiàn)象進(jìn)行實(shí)時(shí)的監(jiān)測預(yù)警，并記錄時(shí)間，抓拍照片，進(jìn)行事件回放。
（2）機(jī)艙在非預(yù)設(shè)的時(shí)間范圍，有任何人員進(jìn)入機(jī)艙進(jìn)行報(bào)警，并記錄時(shí)間，抓拍照片，進(jìn)行事件回放。
（3）機(jī)艙內(nèi)設(shè)備運(yùn)行出現(xiàn)高溫，高于設(shè)定的溫度范圍進(jìn)行報(bào)警。
（4）機(jī)艙內(nèi)設(shè)備運(yùn)行出現(xiàn)抽煙等行為異常進(jìn)行報(bào)警。
“十二五”期間，我國風(fēng)電新增裝機(jī)容量連續(xù)五年領(lǐng)跑全球，累計(jì)新增9800萬千瓦，占同期全國新增裝機(jī)總量的18%，在電源結(jié)構(gòu)中的比重逐年提高，風(fēng)電已成為我國繼煤電、水電之后的第三大電源，行業(yè)快速發(fā)展且未來仍將持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展。
我國風(fēng)電成本穩(wěn)步下降，在一些資源和開發(fā)條件較好的地區(qū)，陸上風(fēng)電已經(jīng)可以不需要補(bǔ)貼。按照政策安排，補(bǔ)貼需求會(huì)逐步縮小。鑒于上述趨勢產(chǎn)生的資金壓力，業(yè)主不得不進(jìn)一步加強(qiáng)建設(shè)和生產(chǎn)過程中的精細(xì)化管控，實(shí)現(xiàn)更為顯著的降本增效，使機(jī)組更具備經(jīng)濟(jì)性和競爭力。
從生產(chǎn)運(yùn)維角度，仍然存在諸多需要提升之處。開發(fā)商主要進(jìn)行風(fēng)電場投資，關(guān)注電場的整個(gè)生命運(yùn)維周期，卻缺乏風(fēng)電設(shè)備核心技術(shù)；整機(jī)廠商擁有風(fēng)電設(shè)備的核心技術(shù)，但只負(fù)責(zé)保質(zhì)期內(nèi)風(fēng)電機(jī)組現(xiàn)場運(yùn)維工作，風(fēng)電運(yùn)維并不是其主要業(yè)務(wù)；第三方運(yùn)維企業(yè)則專注于風(fēng)機(jī)設(shè)備的檢修及狀態(tài)分析，但技術(shù)水平參差不齊，服務(wù)質(zhì)量堪憂。
整體而言，從設(shè)備角度來講，缺乏風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行維護(hù)的標(biāo)準(zhǔn)；從人員角度來講，缺乏人員規(guī)范化管理和培訓(xùn)標(biāo)準(zhǔn)；從整體運(yùn)營來講，業(yè)主相對(duì)依賴廠家和服務(wù)商，由此造成運(yùn)維、安全管理不當(dāng)，維修效率低下，更重要的是運(yùn)維成本增加。然而，運(yùn)維檢修成本又是業(yè)主相對(duì)所有成本而言，最容易通過自身管理手段和利用新的技術(shù)獲得快速改善的部分。和新技術(shù)廣泛推廣形成鮮明對(duì)比的是作業(yè)現(xiàn)場基礎(chǔ)設(shè)施的落后以及管理方式的傳統(tǒng)化，對(duì)于生產(chǎn)作業(yè)安全管理更是巨大的漏洞。
為了提升風(fēng)機(jī)機(jī)組整體的生產(chǎn)安全管控，風(fēng)場運(yùn)營在不斷地采用大數(shù)據(jù)、智能視頻圖像技術(shù)，工業(yè)紅外熱成像測溫等新興技術(shù)，更全面的反映風(fēng)機(jī)及相關(guān)系統(tǒng)實(shí)時(shí)運(yùn)行狀況，對(duì)風(fēng)機(jī)設(shè)備的故障診斷與狀態(tài)預(yù)測更好的管理，對(duì)進(jìn)出機(jī)組區(qū)域人員的作業(yè)規(guī)范進(jìn)行實(shí)時(shí)的監(jiān)測與監(jiān)管，如非預(yù)估作業(yè)時(shí)間的人員入侵及抽煙檢測等生產(chǎn)作業(yè)規(guī)范管理。
在大力推進(jìn)新興技術(shù)實(shí)現(xiàn)智慧風(fēng)電的同時(shí)，需要做好基礎(chǔ)設(shè)施與通訊的搭建，真正完成所有數(shù)據(jù)的采集、傳輸并實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)高效協(xié)同工作，實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)和智能分析應(yīng)用；更需要依托新技術(shù)的落地完成管理模式上的變革，讓技術(shù)為管理服務(wù)，也讓管理更好地應(yīng)用技術(shù)。
為響應(yīng)并貫徹國家及集團(tuán)公司對(duì)智慧風(fēng)電企業(yè)建設(shè)的要求，堅(jiān)定不移的推進(jìn)國家的發(fā)展戰(zhàn)略，以全面感知、全面數(shù)字、全面互連、全面智能為方向，加快標(biāo)準(zhǔn)化、信息化、網(wǎng)絡(luò)化建設(shè)，推進(jìn)智慧應(yīng)用在風(fēng)電企業(yè)的生產(chǎn)、經(jīng)營、管理等各個(gè)方面的全面實(shí)施，從而提升運(yùn)維巡檢的效率，達(dá)到進(jìn)一步降本增效的目的，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)效益、社會(huì)效益雙豐收，最為重要的是提高整個(gè)風(fēng)機(jī)機(jī)組的生產(chǎn)作業(yè)安全系數(shù)。
本項(xiàng)目預(yù)期達(dá)到如下技術(shù)指標(biāo)：
（1）通過人工智能算法及相關(guān)的AI計(jì)算單元等硬件，對(duì)風(fēng)機(jī)機(jī)組機(jī)倉漏油現(xiàn)象進(jìn)行實(shí)時(shí)的監(jiān)測預(yù)警，并記錄時(shí)間，抓拍照片，進(jìn)行事件回放。
（2）機(jī)艙在非預(yù)設(shè)的時(shí)間范圍，有任何人員進(jìn)入機(jī)艙進(jìn)行報(bào)警，并記錄時(shí)間，抓拍照片，進(jìn)行事件回放。
（3）機(jī)艙內(nèi)設(shè)備運(yùn)行出現(xiàn)高溫，高于設(shè)定的溫度范圍進(jìn)行報(bào)警。
（4）機(jī)艙內(nèi)設(shè)備運(yùn)行出現(xiàn)抽煙等行為異常進(jìn)行報(bào)警。
目前風(fēng)力發(fā)電機(jī)組監(jiān)控的現(xiàn)狀以及急需解決的問題：
目前風(fēng)電機(jī)組監(jiān)控系統(tǒng)主要使用傳感器采集風(fēng)電機(jī)組部件的數(shù)據(jù)，運(yùn)維人員只能局部地了解風(fēng)電機(jī)組的運(yùn)行狀態(tài)，不能直觀地監(jiān)視風(fēng)電機(jī)組設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)，限制了運(yùn)維人員對(duì)故障作出快速地判斷。而傳統(tǒng)視頻監(jiān)測只能提供圖像的捕獲、存儲(chǔ)和回放等簡單功能，很難起到預(yù)警和報(bào)警的作用，若要保證實(shí)時(shí)監(jiān)控異常行為并及時(shí)采取有效措施，就需要監(jiān)控人員一刻不停地觀看視頻，這種情況下，監(jiān)控人員容易疲憊，另外，隨著監(jiān)控?cái)z像頭的個(gè)數(shù)增長速度的加快，覆蓋的范圍越來越廣，尤其面對(duì)接多路監(jiān)控視頻時(shí)，很難及時(shí)對(duì)異常做出反應(yīng)。
智安視訊AI智能視頻圖像監(jiān)測系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案
1、前端采集部分：
在每臺(tái)風(fēng)機(jī)塔基內(nèi)部安裝一個(gè)高清攝像頭，可安裝在風(fēng)電機(jī)組塔基控制柜上方，用于監(jiān)控風(fēng)機(jī)是否有人員進(jìn)入；在每臺(tái)風(fēng)機(jī)機(jī)艙內(nèi)部安裝兩個(gè)高清攝像頭，可將其中一個(gè)安裝在機(jī)艙控制柜上方靠機(jī)艙中間位置，另一個(gè)安裝在機(jī)艙前上角位置，監(jiān)控機(jī)艙內(nèi)部及各大部件運(yùn)行狀況，如下圖所示，安裝前可以根據(jù)內(nèi)部設(shè)備實(shí)際布局對(duì)安裝位置進(jìn)行調(diào)整。
風(fēng)力發(fā)電機(jī)機(jī)艙
風(fēng)力發(fā)電機(jī)塔基
2、監(jiān)控中心部分：
監(jiān)控中心作為整個(gè)系統(tǒng)的核心，擔(dān)負(fù)著整個(gè)系統(tǒng)的協(xié)調(diào)。視頻監(jiān)控中心內(nèi)所有設(shè)備需要24小時(shí)不間斷運(yùn)行，硬件配置應(yīng)穩(wěn)定并考慮冗余，保證實(shí)時(shí)智能監(jiān)測的實(shí)現(xiàn)。
中心的存儲(chǔ)系統(tǒng)采用磁盤存貯系統(tǒng)，提供較大的存儲(chǔ)空間，保證系統(tǒng)內(nèi)所有的監(jiān)控點(diǎn)最低30天的錄像存儲(chǔ)容量。全部攝像機(jī)視頻資料要求實(shí)時(shí)存儲(chǔ)，一路高清圖像的存儲(chǔ)大小，主要是看畫面內(nèi)的活動(dòng)量，每路視頻實(shí)際碼率估算存儲(chǔ)容量，結(jié)合存儲(chǔ)視頻時(shí)長需要，配置相應(yīng)數(shù)量的存儲(chǔ)設(shè)備。
3、智能監(jiān)測系統(tǒng)設(shè)計(jì)
整個(gè)監(jiān)測系統(tǒng)可以總體分為數(shù)據(jù)采集模塊、主體監(jiān)測系統(tǒng)、報(bào)警模塊、異常定位模塊，如下圖所示。通過數(shù)據(jù)采集模塊獲取視頻圖像數(shù)據(jù)并輸入到主體監(jiān)測系統(tǒng)，主體監(jiān)測系統(tǒng)對(duì)獲取的圖像進(jìn)行分析監(jiān)測，通過內(nèi)部判定模塊選擇是否給報(bào)警模塊發(fā)送信息，執(zhí)行異常報(bào)警，同時(shí)對(duì)異常圖像內(nèi)部異常區(qū)域進(jìn)行定位。
圖7 監(jiān)測系統(tǒng)示意圖
圖7中藍(lán)線表示監(jiān)控過程，紅線表示深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練過程，只在初始監(jiān)控階段運(yùn)行。下面介紹各個(gè)模塊功能及運(yùn)行流程。
1.1.1 數(shù)據(jù)采集模塊
數(shù)據(jù)采集模塊由三個(gè)攝像頭組成，每個(gè)攝像頭對(duì)應(yīng)一片監(jiān)控區(qū)域。攝像頭靜止不動(dòng)，在無異常發(fā)生時(shí)，監(jiān)控區(qū)域基本不發(fā)生變化。
1.1.2 主體監(jiān)測系統(tǒng)
（1）圖像文件管理模塊
圖像文件管理模塊用去儲(chǔ)存管理從多個(gè)攝像頭獲取的監(jiān)控區(qū)域視頻，將視頻轉(zhuǎn)為圖像幀。
（2）視頻圖像讀取模塊
該模塊用于將不同監(jiān)控區(qū)域下的視頻流圖像按照時(shí)間先后順序分別輸入到下面3個(gè)異常監(jiān)測模塊中。
（3）機(jī)倉漏油監(jiān)測模塊
該模塊用于機(jī)倉是否出現(xiàn)漏油。通常情況下，當(dāng)齒輪箱底部發(fā)生滲漏油時(shí)，漏油區(qū)域的顏色一般會(huì)呈現(xiàn)黃褐色，因此可以基于該顏色特征對(duì)齒輪箱滲漏油現(xiàn)象進(jìn)行識(shí)別。首先將輸入的BGR圖像轉(zhuǎn)變?yōu)?/span>HSV圖像。之后在HSV空間中設(shè)計(jì)目標(biāo)對(duì)應(yīng)顏色區(qū)間，得到HSV圖像中的目標(biāo)區(qū)域?？紤]到會(huì)存在噪聲區(qū)域的干擾，因此執(zhí)行形態(tài)學(xué)處理以獲取更加準(zhǔn)確的目標(biāo)區(qū)域掩膜。之后執(zhí)行按位與操作來獲取BGR空間中的目標(biāo)區(qū)域。考慮到圖像中可能存在與油液相同顏色的物體，以及通常漏油區(qū)域?yàn)檩^小的近似圓形區(qū)域，通過計(jì)算漏油區(qū)域的面積以及圓形度大小，根據(jù)定義的閾值，從而可以判斷機(jī)倉是否存在漏油。當(dāng)出現(xiàn)漏油，則向報(bào)警模塊傳遞信息。具體流程圖如下圖所示。
圖8 漏油監(jiān)測模塊流程圖
（4）塔筒異物入侵監(jiān)測模塊
該模塊用于監(jiān)測機(jī)艙異物入侵，算法基于三幀差分法。塔筒中設(shè)置了許多風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行必要的線纜和設(shè)備，非專業(yè)人員的進(jìn)入可能會(huì)對(duì)線纜設(shè)備造成損害，影響機(jī)組運(yùn)行，及時(shí)的發(fā)現(xiàn)和處理可以有效保護(hù)機(jī)組設(shè)施的安全運(yùn)行。當(dāng)存在異物入侵，獲取的每幀圖像會(huì)發(fā)生較大的變化，因此為識(shí)別入侵的異物，可以采用對(duì)運(yùn)動(dòng)物體輪廓的提取優(yōu)于二幀差法的三幀差分法。首先通過差分操作獲取兩個(gè)差分圖像，之后需要對(duì)差值圖像進(jìn)行灰度化處理、高斯濾波平滑圖像，去除噪聲影響；考慮在斜向的光照下異物在地面上會(huì)產(chǎn)生較長的影子，后面采用開運(yùn)算可以有效的去除光線造成的陰影問題，并且可以去除離散較小的白點(diǎn)；當(dāng)非外物入侵而造成的白點(diǎn)較為集中并且不能有效去除時(shí)，用白點(diǎn)數(shù)目進(jìn)行閾值判斷，降低誤報(bào)概率。最后，提取區(qū)域輪廓，利用獲取的最大輪廓面積來判斷是否存在異物入侵。當(dāng)出現(xiàn)異物入侵，則向報(bào)警模塊傳遞信息。具體流程圖如下圖所示。
圖9 異物入侵監(jiān)測模塊流程圖
（5）機(jī)艙微火焰監(jiān)測模塊
該模塊用于檢測機(jī)艙微火焰。獲取第n幀和n+1幀圖像，做灰度處理減少圖片信息，提高處理效率；通過高斯濾波去噪；對(duì)處理后的圖像進(jìn)行差分處理，得到兩幀變化部分的區(qū)域；進(jìn)行閾值處理得到二值圖像；通過形態(tài)學(xué)操作進(jìn)一步減少噪聲和放大變化區(qū)域；ROI區(qū)域提取獲得n+1幀的BGR變化區(qū)域的圖像；通過分析變化區(qū)域的顏色直方圖可以得到顏色特征；最后通過判斷顏色特征確定變化區(qū)域是否為火焰，從而達(dá)到機(jī)艙微火焰檢測功能。具體流程如下圖所示：
圖10 機(jī)艙微火焰監(jiān)測模塊流程圖
1.1.3 異常定位模塊
該模塊接收判定模塊輸出，用于對(duì)確定后的異常圖像進(jìn)行異常區(qū)域定位，模塊將上述生成模塊的輸入和輸出做成差分圖。之后利用灰度處理、閾值處理、形態(tài)學(xué)處理等操作尋找異常區(qū)域掩膜，然后提取區(qū)域輪廓，標(biāo)記在生成模塊輸入的異常圖像上,將標(biāo)記后的圖像存儲(chǔ)到異常圖像模塊D中，用于人工檢查。具體操作如下圖所示。
圖12 異常定位模塊流程
