一种变压器漏油检测方法及系统

本技术涉及电力设备故障检测，特别是涉及一种变压器漏油检测方法及系统。

背景技术：

1、变压器作为电力传输系统中的核心电气设备，其运行状态直接关系到整个电网的安全稳定，渗漏故障是影响变压器可靠运行的常见隐患，电力设备长期处于户外复杂环境中，受温度变化、机械振动、材料老化等因素影响，密封结构易出现失效，进而引发油液渗漏问题，油液渗漏会造成变压器绝缘性能降低、散热效果下降，严重时会引发设备短路、烧毁等安全事故，威胁电网运行安全，当前电力运维行业对设备故障检测的实时性、精准度要求不断提升，传统人工巡检方式依赖人工肉眼观察，存在效率低下、漏检率高、判断主观化等问题，无法实现渗漏状态的量化分析，随着智能监测技术的发展，图像检测技术逐步应用于设备故障监测，但现有技术多聚焦静态图像分析，难以捕捉渗漏的动态演化过程，无法满足变压器渗漏精细化、智能化监测的实际需求。

2、传统变压器漏油检测技术存在诸多应用局限，难以适配实际运维场景的检测要求，多数检测方法仅依托单帧静态图像开展分析，只能提取油迹的空间形态特征，无法获取油迹扩散的时序运动信息，对渗漏速率、油污新旧状态的判定缺乏数据支撑，部分采用光流算法的检测技术，在运动遮挡区域易出现矢量信息残缺，无法完整还原油迹的真实运动轨迹，导致动态特征提取失真，传统技术未实现时序特征与空间特征的有效融合，两类特征相互割裂，使得检测模型对漏油目标的定位精度不足，易产生误检与漏检，同时传统检测方案仅能判定是否存在渗漏，无法完成渗漏速率分级与油污类型区分，检测结果无法为运维人员提供故障严重程度参考，应对复杂户外运行环境的稳定性差，难以支撑变压器渗漏故障的精准研判与高效处置。

技术实现思路

1、本发明为克服上述现有技术难以精确检测变压器漏油的技术问题，提供一种变压器漏油检测方法及系统。

2、为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：

3、一种变压器漏油检测方法，包括以下步骤：

4、s1：采集变压器连续的多帧图像并预处理，得到有效时序图像序列；

5、s2：基于所述有效时序图像序列获取各相邻帧图像间的完整油迹运动矢量场，并基于所述各相邻帧图像间的完整油迹运动矢量场构建时序特征向量；

6、s3：采用优化后的yolo骨干网络提取所述有效时序图像序列的油迹空间特征图，并基于时空门控融合算法对所述油迹空间特征图和时序特征向量进行融合处理，得到时空融合特征；

7、s4：基于所述时空融合特征，计算得到变压器漏油检测结果。

8、优选地，所述步骤s1中，预处理包括：对连续的多帧图像进行尺寸归一化、噪声滤除和图像质量筛选处理，得到有效时序图像序列。

9、优选地，所述步骤s2中，将所述有效时序图像序列输入至transformer增强型光流网络中，得到各相邻帧图像间的原始油迹运动矢量场，并基于重力先验光流修复算法对各相邻帧图像间的原始油迹运动矢量场遮挡区域进行修复处理，得到各相邻帧图像间的完整油迹运动矢量场。

10、优选地，所述重力先验光流修复算法表示为：

11、

12、其中，为t时刻坐标(x，y)处修复后的油迹运动矢量，为时序注意力权重，interp(·)为双向光流插值函数，为t-1时刻坐标(x，y)处的运动矢量，为t+1时刻坐标(x，y)处的运动矢量，为油液扩散物理先验系数，为油迹区域掩码，当坐标(x，y)处为油迹区域时，当坐标(x，y)处为非油迹区域时，为重力扩散方向向量。

13、优选地，所述步骤s2中，基于所述各相邻帧图像间的完整油迹运动矢量场构建时序特征向量包括：通过三维时空卷积提取各相邻帧图像间的完整油迹运动矢量场的漏油动态变化特征，所述漏油动态变化特征包括：油迹扩散加速度、油迹边缘生长速率、油迹覆盖面积变化率和油迹轮廓延伸趋势，将所述漏油动态变化特征按时间顺序排列，得到动力学特征序列，基于时序动力学编码算法将所述动力学特征序列编码整合为表征漏油演化过程的时序特征向量。

14、优选地，所述时序动力学编码算法表示为：

15、

16、其中，为时序特征向量，tcattn(·)为时序交叉注意力编码器，3dconv(·)为3d时空卷积操作，为各相邻帧图像间的完整油迹运动矢量场，为特征归一化矩阵。

17、优选地，所述优化后的yolo骨干网络包括依次串联的第一卷积层、第二卷积层、第三卷积层、第四卷积层、第五卷积层、第六卷积层、第一下采样层、第一特征激活层、第七卷积层、第八卷积层、第二下采样层、第二特征激活层、第九卷积层、第十卷积层、第三下采样层、第三特征激活层、第十一卷积层、第十二卷积层、第四下采样层、第四特征激活层；

18、所述第一卷积层、第二卷积层、第三卷积层、第四卷积层、第五卷积层、第六卷积层、第八卷积层、第十卷积层、第十二卷积层均采用3×3卷积核；所述第七卷积层、第九卷积层、第十一卷积层采用1×1卷积核；各特征激活层均采用relu激活函数。

19、优选地，所述步骤s3中，时空门控融合算法表示为：

20、

21、其中，为时空融合特征，为sigmoid激活函数；fc为全连接层操作，为时序特征向量，为逐通道点乘操作，为油迹空间特征图，concat(·)表示在通道维度上进行拼接；reshape(·)为张量重塑操作。

22、优选地，所述变压器漏油检测结果包括：漏油位置、置信度分数、渗漏速率等级和油污类型；

23、其中，渗漏速率等级和油污类型基于所述漏油动态变化特征判定，漏油位置基于所述油迹空间特征图的像素坐标信息获取，置信度分数基于所述时空融合特征通过预设的分类回归网络计算得到。

24、一种变压器漏油检测系统，上述任一项所述的方法，其特征在于，包括：

25、有效时序图像序列获取模块：用于采集变压器连续的多帧图像并预处理，得到有效时序图像序列；

26、时序特征向量构建模块：用于基于所述有效时序图像序列获取各相邻帧图像间的完整油迹运动矢量场，并基于所述各相邻帧图像间的完整油迹运动矢量场构建时序特征向量；

27、时空融合特征构建模块：用于采用优化后的yolo骨干网络提取所述有效时序图像序列的油迹空间特征图，并基于时空门控融合算法对所述油迹空间特征图和时序特征向量进行融合处理，得到时空融合特征；

28、漏油检测输出模块：用于基于所述时空融合特征，计算得到变压器漏油检测结果。

29、与现有技术相比，本发明技术方案的有益效果是：

30、本发明通过采集变压器连续的多帧图像并预处理得到有效时序图像序列，为漏油检测提供时序连续、质量可靠的图像输入；通过获取各相邻帧图像间的完整油迹运动矢量场并构建时序特征向量，能够量化表征漏油的时序演化规律，为渗漏状态的动态分析提供数据支撑；采用优化后的yolo骨干网络提取油迹空间特征图，并基于时空门控融合算法完成时序特征向量与油迹空间特征图的融合处理，生成时空融合特征，可有效提升漏油检测的定位精度与识别准确性，减少误检与漏检情况；最终基于时空融合特征计算得到包括：漏油位置、置信度分数、渗漏速率等级和油污类型的变压器漏油检测结果，为变压器渗漏故障的精准判别提供可靠依据，满足电力设备运维的监测需求。