一种智能变电站虚端子表的获取方法及系统与流程

本技术涉及智能变电站二次系统，尤其涉及一种智能变电站虚端子表的获取方法及系统。

背景技术：

1、智能变电站二次系统作为智能变电站的控制中枢，对智能变电站的安全可靠运行起着关键作用。与传统变电站二次系统类似，智能变电站二次系统的控制保护功能必不可少，保护设备之间、保护与测控等其他二次设备之间也需要进行信息交互。在智能变电站二次系统中，控制保护功能的实现、数据信息的传输等都是通过配置完善的虚端子实现的。因此，获取智能变电站正确的虚端子表，对于智能变电站二次系统研究和测试均十分重要。然而，由于信息保密要求，在一些智能变电站二次系统研究和测试过程中无法直接获取得到虚端子表，因此，亟需设计一种智能变电站虚端子表的获取方法。

技术实现思路

1、本技术提供了一种智能变电站虚端子表的获取方法及系统，用于快速从从scd图片中获取智能变电站虚端子表。

2、有鉴于此，本技术第一方面提供了一种智能变电站虚端子表的获取方法，所述方法包括：

3、构建智能变电站ied设备的虚端子表规范库，并配置所述虚端子表规范库的特征值；

4、对包含智能变电站配置信息的scd图片中的文字区域进行文本检测得到文本区域坐标信息，并对所述文字区域进行文字识别得到初步文字标识信息，同时对所述初步文字标识信息进行错别字纠正得到文字标识信息；

5、将所述scd图片划分为若干scd子图片，分别检测各所述scd子图片中的ied设备，并对检测到的ied设备的边界坐标进行预测后，获取ied设备的边界和种类信息；

6、对所述scd图片进行处理后，查找所述scd图片中每条连接线所连ied设备的轮廓坐标信息并进行识别，得到ied设备的轮廓连接关系；

7、对所述文本区域坐标信息、所述文字标识信息和所述边界和种类信息进行预处理后，提取ied设备对应的坐标、种类、文字标识信息，并将所述ied设备对应的坐标、种类、文字标识信息与所述轮廓坐标信息和所述轮廓连接关系进行坐标比对，得到ied设备的连接关系；

8、基于所述虚端子表规范库中的规范信息，对所述ied设备对应的种类、文字标识信息、以及所述ied设备的连接关系进行分类匹配，得到ied信息和虚端子连接关系，并根据所述虚端子表规范库、所述特征值对ied信息和虚端子连接关系进行校验和修正，并对修改后的ied信息和虚端子连接关系进行分类汇总后，得到智能变电站虚端子表。

9、可选地，所述构建智能变电站ied设备的虚端子表规范库，具体包括：

10、根据国标、行标和电网公司规范对ied设备虚端子的定义，构建各类型ied设备的标准虚端子规范库，其中，所述标准虚端子规范库中的规范化数据信息包括：ied设备名称、虚端子编号、数据集、信号描述、组网方式；

11、基于所述标准虚端子规范库，根据国标、行标和电网公司规范对虚端子连线的规定，创建区分ied设备类型、变电站间隔和电压等级的虚端子连接规范库，其中，所述虚端子连接规范库中的规范化连接关系信息包括：虚端子连接关系存储顺序、起点信息、终点信息。

12、可选地，所述对包含智能变电站配置信息的scd图片中的文字区域进行文本检测得到文本区域坐标信息，并对所述文字区域进行文字识别得到初步文字标识信息，同时对所述初步文字标识信息进行错别字纠正得到文字标识信息，具体包括：

13、基于paddleocr框架中的pgnet算法对scd图片中的文字区域进行像素级别的定位，捕获所述scd图片中文本区域在水平和竖直方向的文本区域坐标信息；

14、根据所述pgnet算法采用transformer架构或循环神经网络模型，对所述文字区域进行文字识别，得到初步文字标识信息，包括：ied名称、虚端子编号、数据集、信号描述；

15、同时基于由虚端子表词汇训练得到的bart模型，对所述初步文字标识信息进行错别字纠正得到文字标识信息，其中，所述虚端子表词汇包括：母线、装置、位置、测控、信号。

16、可选地，所述将所述scd图片划分为若干scd子图片，分别检测各所述scd子图片中的ied设备，并对检测到的ied设备的边界坐标进行预测后，获取ied设备的边界和种类信息，具体包括：

17、基于paddledetection框架中的yolov8检测算法，将所述scd图片输入到yolov8模型中，将所述scd图片划分为固定大小的scd子图片，并分别检测各所述scd子图片中的ied设备，并预测ied设备的若干个边界坐标，其中所述ied设备包括：保护装置、测控装置；

18、采用了置信度预测方法，通过所述yolov8检测算法预测每个ied设备的边界坐标的置信度，从而基于置信度获取ied设备的边界和种类信息。

19、可选地，所述对所述scd图片进行处理后，查找所述scd图片中每条连接线所连ied设备的轮廓坐标信息并进行识别，得到ied设备的轮廓连接关系，具体包括：

20、基于opencv轮廓跟踪技术，通过双边滤波处理去除所述scd图中的噪声得到scd预处理图片，然后采用cv2.findcontours函数查找所述scd预处理图片中每条连接线所连ied设备的轮廓，并获取ied设备的轮廓坐标信息，从而识别得到ied设备的轮廓连接关系。

21、可选地，所述对所述文本区域坐标信息、所述文字标识信息和所述边界和种类信息进行预处理后，提取ied设备对应的坐标、种类、文字标识信息，具体包括：

22、将所述文本区域坐标信息、所述文字标识信息和所述边界和种类信息保存在文件，对文件中的信息进行分类处理和标记后得到预处理文件，从所述预处理文件中提取出ied设备对应的坐标、种类、文字标识信息。

23、可选地，所述基于所述虚端子表规范库中的规范信息，对所述ied设备对应的种类、文字标识信息、以及所述ied设备的连接关系进行分类匹配，得到ied信息和虚端子连接关系，具体包括：

24、按照所述规范化数据信息和所述规范化连接关系信息，对对所述ied设备对应的种类、文字标识信息、以及所述ied设备的连接关系进行分类匹配，得到ied信息和虚端子连接关系。

25、可选地，所述根据所述虚端子表规范库、所述特征值对ied信息和虚端子连接关系进行校验和修正，具体包括：

26、进行ied命名规范性校验处理，包括：通过所述特征值将所述ied信息与所述标准虚端子规范库的规范元素进行映射，映射完成后进行对比校验，以表格形式将命名不规范的ied信息进行展示；

27、根据由所述特征值匹配到的所述标准虚端子规范库中的规范化数据信息，对比纠正命名不规范的ied信息，并通过人工再次修正；

28、进行虚端子连接关系校验处理，包括：根据所述特征值，对照所述虚端子连接规范库，遍历映射虚端子连接关系，以表格形式将连接关系不正确的校验结果进行展示；

29、根据由所述特征值匹配到的所述虚端子连接规范库中的规范化连接关系信息，对比纠正命名不规范的虚端子连接关系，并通过人工再次修正。

30、可选地，所述对修改后的ied信息和虚端子连接关系进行分类汇总后，得到智能变电站虚端子表，具体包括：

31、将修正后的ied信息和虚端子连接关系，按照所述虚端子连接规范库中的虚端子连接关系存储顺序，依次根据电压等级、变电站间隔和设备类型分类汇总后获得智能变电站虚端子表。

32、本技术第二方面提供一种智能变电站虚端子表的获取系统，所述系统包括：

33、构建单元，用于构建智能变电站ied设备的虚端子表规范库，并配置所述虚端子表规范库的特征值；

34、检测单元，用于对包含智能变电站配置信息的scd图片中的文字区域进行文本检测得到文本区域坐标信息，并对所述文字区域进行文字识别得到初步文字标识信息，同时对所述初步文字标识信息进行错别字纠正得到文字标识信息；

35、预测单元，用于将所述scd图片划分为若干scd子图片，分别检测各所述scd子图片中的ied设备，并对检测到的ied设备的边界坐标进行预测后，获取ied设备的边界和种类信息；

36、识别单元，用于对所述scd图片进行处理后，查找所述scd图片中每条连接线所连ied设备的轮廓坐标信息并进行识别，得到ied设备的轮廓连接关系；

37、比对单元，用于对所述文本区域坐标信息、所述文字标识信息和所述边界和种类信息进行预处理后，提取ied设备对应的坐标、种类、文字标识信息，并将所述ied设备对应的坐标、种类、文字标识信息与所述轮廓坐标信息和所述轮廓连接关系进行坐标比对，得到ied设备的连接关系；

38、分类单元，用于基于所述虚端子表规范库中的规范信息，对所述ied设备对应的种类、文字标识信息、以及所述ied设备的连接关系进行分类匹配，得到ied信息和虚端子连接关系，并根据所述虚端子表规范库、所述特征值对ied信息和虚端子连接关系进行校验和修正，并对修改后的ied信息和虚端子连接关系进行分类汇总后，得到智能变电站虚端子表。

39、从以上技术方案可以看出，本技术具有以下优点：

40、本技术提供了一种智能变电站虚端子表的获取方法，首先构建智能变电站ied设备的虚端子表规范库，并配置虚端子表规范库的特征值。然后采用基于paddleocr框架中的pgnet文字识别算法，基于常见虚端子表词汇训练的bart模型，基于paddledetection框架中的yolov8检测算法，以及基于opencv的轮廓跟踪技术，识别scd图中ied信息和虚端子连接关系。接着将所获得的ied信息和虚端子连接关系通过特征值与虚端子表规范库进行校验和修正。最后分类汇总后获得智能变电站虚端子表。从而快速地从scd图片中获取智能变电站虚端子表。