基于改进RBFNN的变电站设备红外温度预测方法

<正>为了能够准确地获取变电站敞开式设备的表面温度信息,准确定位热异常区域并以此确定设备运行状态,提出了一种变电站设备红外温度预测方法。采用量子遗传(QGA)-正交最小二乘算法(OLS)优化了径向基神经网络(RBFNN),通过将红外热像图像素与温度作为该神经网络的输入和输出量,建立了从红外图像获取设备温度的理论模型。结合同一场景的红外图像与可见光图像配准技术,即可直接从可见光图像上获取对应位置的红外温度     

基于深度学习的输变电设备异常发热点红外图片目标检测方法

随着红外热成像检测技术在变电站巡检机器人及输电线路无人机等检测平台的广泛应用,大量输变电设备红外异常发热故障的红外图片需要人工定期进行评估诊断,亟待需要智能算法对图片进行智能诊断。当前经典的机器学习算法难以有效识别输变电设备红外图像故障异常发热点。基于人工智能深度学习理论,本文采用了深度学习算法体系中基于区域建议网络的Faster RCNN算法实现对输变电红外图像发热故障的检测、识别及定位。本文以红外热成像仪采集到的输变电设备发热故障图像库为基础,对数据集进行人工标注包围框,通过交替训练构建网络共享参数,构建输变电设备异常发热红外智能检测模型。所描述的方法为输变电设备红外热成像智能检测提供了新思路。     

基于智能视觉物联网的变电站红外监测系统

变电站电力设备故障导致大面积停电时会造成巨大的经济损失和社会影响。根据电力设备故障会产生温度异常的特点,提出一种基于智能视觉物联网的变电站红外监测系统。该系统通过无线组网实现远程监控,对设备发热异常进行实时报警。利用基于空间位置约束和方向约束的红外图像与可见光图像配准方法实现异常发热区域的精确定位。对异常发热区域和温度较高区域打上视觉标签,分析温度变化情况,预防故障的发生和升级。实验结果表明,该系统能够准确、实时地检测和定位设备温度异常区域,对温度过高区域进行持续监测并对故障进行预警,为变电站设备异常监测提供了可靠保证。     

基于温度概率密度的变电站高压设备故障热红外图像识别方法

针对变电站高压设备故障热红外图像的识别问题,提出一种基于温度概率密度特性的识别方法.首先,使用核函数估计实现对红外图像温度概率密度函数的提取;其次,根据热红外图像中的温度分布与背景组成所对应的物理特性,实现检测对象的初步分类;最后,基于温度概率密度进行先验分类的基础使用K均值聚类方法对热红外图像中故障部分进行提取.研究...     

基于局部区域聚类的电力设备故障区域提取方法

针对电力设备红外图像诊断中热故障区域提取问题,提出了一种局部区域Mediodshift聚类的电力设备红外图像故障区域提取方法。文章根据热故障所表现的灰度特性初始化聚类中心;结合Mediodshift聚类方法,对目标区域邻域像素进行聚类。为了尽可能获取故障区域邻域相似像素,引入了基于邻域灰度的调节策略。同时,为了提高聚类效率,采用了自高向低的聚类阈值分割机制,从而使得Mediodshift算法能快速地将整幅图像中故障区域像素进行聚类,实现红外图像中热故障区域的提取。最后通过典型红外图像实验测试,验证了该方法区域提取的有效性,且对比目前现有的一些方法,进一步表明文中方法具有较好的故障区域提取性能。     

基于热像信息融合技术的绝缘子故障分类研究

根据绝缘子常见故障的特点,利用热红外成像设备,引入图像分区域信息融合的思想,提出了基于"概率神经网络(PNN)并结合D-S证据理论"信息融合模型的绝缘子故障分类方法。此方法在绝缘子出现故障时,可综合多个信息源进行诊断,从中筛选出能迅速反映绝缘子状态的特征量,并把这些特征量按照时间和图像区域进行分类,然后把这些数据输入到信息融合模型中,得到绝缘子热红外成像分类的结果。在搭建的测试系统上进行的测量表明:采用信息融合的模型,能很好地帮助变电站工作人员对绝缘子的健康状况进行分析。     

一种基于红外图像的电缆终端异常发热自动诊断方法

为提高电缆终端异常发热的自动诊断水平,降低对人工诊断的过分依赖,提出一种基于红外图像分析的电缆终端异常发热自动诊断方法。该方法首先利用最大类间方差法确定灰度化图像的灰度阈值,实现图像背景滤除;其次利用Canny算法提取前景图像中的边缘信息,识别出目标对象电缆终端;接着采用k-means聚类算法对电缆终端进行分割,提取疑似过热区域;然后基于过热区域构造模板,并采用模板匹配方法从参考相中匹配出参考区域;最后计算过热区域与参考区域的温度特征信息,依据相关诊断标准得到诊断结果。案例分析结果表明,该方法能从背景复杂的红外图像中识别出电缆终端,定位过热区域与参考区域,实现对异常发热现象的自动诊断,具有实际工程应用价值。     

红外检测技术在变电站热故障检测中的应用

基于红外检测与热成像原理,利用红外热像仪对变电站设备进行图像或视频的采集,采用高德红外图像分析系统通进行处理与分析,实现对发热故障点的检测,并通过对变电站的实例分析,进一步验证其检测的准确性.     

基于旋转目标检测的变电设备红外图像电压致热型缺陷智能诊断方法

传统红外人工诊断方法难以应对变电站机器人、无人机自主巡检产生的海量红外图片,目前针对电流致热型缺陷较易识别,但缺少危害严重的电压致热型缺陷智能诊断方法研究,提出了一种基于旋转目标检测的变电设备电压致热型缺陷智能诊断方法。基于改进R3Det模型对瓷套进行旋转目标检测,基于Faster RCNN模型对红外图像中三相区域、套管、电流互感器等变电设备区域进行识别、定位;通过自动关联包含在三相区域中的同类设备,计算同类设备温差;基于温差阈值法进行电压致热型缺陷诊断。使用现场采集红外图像进行训练和测试,结果表明:目标检测平均精度均值为90.65%,电压过热型缺陷识别准确率达到81.39%,误报率为9.62%,实验结果证明所提方法能够有效地从红外图像中自动识别电压致热型缺陷,可为实现机器巡检作业红外诊断智能化奠定基础。     

采用对象分割和图像配准方法的变电站红外预警系统

为了早期发现变电站事故隐患,建立了一个红外温度巡检与预警系统,该系统能够自动循环采集变电站电气设备的红外图像,通过提取目标设备的温度信息进行故障判别。为了解决机械传动造成的图像位置偏差导致系统难以对感兴趣设备进行定位监测的问题,提出了一种基于对象分割和图像配准的校正方法,首先对图像进行对象分割和组态定义,并将待测目标提取出来,然后采用基于相位相关和Harris角点匹配的图像配准方法对序列偏差图像进行配准。使用上述方法对某变电站中获取的15组电气设备红外遥视图像进行了实验,平均正确匹配率达到93.3%,并且配准精度较高,达到了亚像素级。实验表明该方法能够对偏差图像进行有效校正,使系统能够及时准确地获得设备部件的温度,保障监测系统的可靠运行。     

智能变电站巡检机器人研制及应用

介绍了一种基于移动机器人的设备巡检系统在智能变电站的应用情况。该系统携带可见光摄像机、红外热像仪、拾音器等传感器,基于磁轨迹实现最优路径规划和双向行走,以自主或遥控方式对站内一次设备进行巡检,及时发现设备热缺陷和外观异常;通过图像处理和模式识别,判别出开关和刀闸的分合状态,并在遥控或顺序控制操作时,与智能变电站顺控系统...     

电力设备红外图像缺陷检测

机器人在巡检过程中采集到的红外图像很难反映设备目标的纹理信息。人工方法或传统机器学习方法不能精准识别和分类电力设备缺陷,同时其他环境因素容易导致误判。采用CenterNet结合结构化定位的算法模型,通过对现场红外图像数据样本收集、训练及验证算法模型的计算,实现从复杂的红外图像中以较高的准确率将不同变电站设备及其部件识别定位出来。根据设备部件表面温度范围值和识别定位出的变电站设备类型,结合相关温度规范实现电力设备红外图像缺陷检测。实验结果表明,该方法提高了电力设备红外图像缺陷检测的检测精度,为电力设备红外图像智能检测提供了新的思路。     

基于单阶段目标检测算法的变电设备红外图像目标识别及定位

针对红外图像中变电设备的识别和定位问题,提出了一种基于改进YOLOv3算法的变电设备检测方法.在现场采集的变电设备红外图像集的基础上,首先使用基于Retinex的图像增强算法以及阈值分割等图像处理方法对图像集进行预处理;然后基于变电设备红外图像对YOLOv3算法进行参数优化,并通过迁移学习的策略对改进YOLOv3网络进行训练以解决图像集样本数量较少的问题.实验结果表明,在样本数量较少的情况下,所提方法可以达到满意的检测准确率,并能快速地实现变电设备的识别和定位.     

电气设备红外在线测温数据处理方法探讨与应用

为满足红外在线监控系统在变电站应用的要求,有必要研究一种最优的图像传输处理方法.比较了3种在线式红外热像仪测温数据处理方法：后端模拟信号处理方法、后端全数字测温处理方法以及智能带宽调节的前端处理方法,结果表明：智能带宽调节的前端处理方法优势明显.该方法具有测温精确、处理速度快、占用带宽小等优点,适合在电气设备红外在线监控系统中使用.     

基于双重背景分离及自适应网格的电压致热型设备红外图像状态分析

针对发热量小、温度变化范围窄的电压致热型设备故障红外图像难以识辨的难题,提出一种基于双重背景分离及自适应网格划分的电压致热型设备红外图像运行状态分析方法。以电流互感器套管红外图像为例,首先提出红外图像双重背景分离及部件区域提取算法,即基于RGB和HSV颜色空间特点,转换红外图像颜色空间,分离出第一层背景区域。接着将Ostu算法与Hough变换相结合,提出基于Hough变换的Ostu改进算法,实现背景的第二重分离,得到部件区域。之后,导入红外图像温度,运用自适应网格方法划分部件区域,获得每一网格平均温度,提取温度特征向量,比较待分析图像与正常图像获取温差值,以此判断设备运行状态。最后,通过案例分析验证算法的有效性。同时,对避雷器本体、电压互感器电容单元、断路器支柱等电压致热型设备进行分析,说明算法具有良好的扩展性。     

基于传感技术与Zigbee的变电站设备温度在线监测系统

设计了一套基于无线温度传感技术与Zigbee无线自组网通信技术的变电站设备温度实时在线监测系统。对系统的硬件软件分别进行了设计,并提出了一种新的变电站电流致热型设备温度缺陷智能分析的方法。系统解决了变电站温度数据采集实时性差,设备、人工成本高以及临时数据采集、应急状态下的数据传输、布线困难以及无信号覆盖下的数据采集与传输的问题,并提高了设备热缺陷报警的准确性,使变电站运行更加安全可靠。     

基于图像融合技术的近红外热图像处理

电力设备的在线监测具有非常重要的意义。针对目前一般采用的电力设备监测仪器———红外热像仪,存在着结构复杂、功耗较大、价格昂贵、不能实现在线监测的问题,文章介绍了以黑白CCD传感器为核心的电力设备在线监测实验系统,并围绕近红外热图像因受物体低温影响,从而影响温度场计算精度的问题,详细阐述了应用基于拉普拉斯塔形分解的图像融合方法对近红外热图像进行处理。     

用红外热像仪检测220kV隔离开关支柱绝缘子缺陷及处理

红外热像测温技术能够实现远距离、大面积以及设备具体部位的快速扫描,是发现电气设备缺陷行之有效的手段。用红外热像仪检测发现一220 kV隔离开关支柱绝缘子存在局部温度异常,结合绝缘子本体温度及外表情况判断该支柱绝缘子存在局部缺陷,并进行了处理,确定绝缘子瓷瓶发生异常的原因主要是长期运行在恶劣环境下出现老化或秽污所致。结合运行情况最终决定换掉此发热严重的支柱绝缘子,并针对此类情况提出了建议及预防措施,探讨了红外热像测温技术在高压电气设备缺陷诊断中的有效性。     

不停电检测技术在变电站设备带电水冲洗中的应用

介绍了紫外检测、红外热像检测等带电检测技术和泄漏电流在线监测技术在变电站设备带电水冲洗过程中的应用情况;通过紫外图谱、红外热像图及泄漏电流监测值的对比,分析了变电站设备带电水冲洗技术的安全性和有效性。应用结果表明,利用带电检测及在线监测技术可实现带电水冲洗的全过程监控,实时监测被冲洗设备的外绝缘状态,建议在变电站设备带电水冲洗过程中推广应用此类检测技术手段。     

110 kV变电站电压互感器故障原因分析

对110kV变电站电压互感器经常出现的故障原因进行了分析,采用红外热成像诊断技术检测故障,通过非接触方式检测设备的温升,诊断设备的运行状态。该技术可快速发现导电回路内部发热缺陷,直观有效、判断准确,但对电压致热型设备发生的故障较难准确分析判断。为此可针对避雷器、电压互感器、电流互感器、耦合电容器等电压致热型设备进行周期性普测和根据负荷、季节等的变化重点进行跟踪测试,以期对变电站故障的快速诊断及有效的防范有参考价值。