采用数字图像处理方法对架空输电导线散股的研究

架空输电导线受到施工破坏和外界环境长期作用容易产生散股,甚至断股现象,及时对其进行诊断和检修对于保证电网安全运行具有很大意义。采用巡检机器人搭载视觉检测装置巡检是现代输电线路状态检修的一种有效方式。在分析导线纹理约束及分布特征的基础上,建立了一种基于纹理斜率分布的散股判定模型,提出了一种基于数字图像处理的架空输电导线散股自动诊断方法。该方法通过对机器人拍摄的视频数据进行处理,提取图像中导线,计算导线的纹理特征分布并利用判定模型给出图像诊断结果。实验研究表明,该方法能快速检测导线的散股故障信息,能满足在线巡检的实时性要求。     

改进的Hough变换在覆冰厚度测量中的应用

讨论了基于图像处理的输电线路导线覆冰厚度测量原理,针对现有利用图像处理技术检测输电线路覆冰厚度的不足,提出一种新的输电线路导线覆冰厚度测量方法。该方法对采集到的输电线路导线图像进行实时处理,采用中值滤波对覆冰图像进行处理,既较好地去除了噪声,又避免了边界的模糊;在边缘检测上采用Canny算法,能够尽可能多地标识出图像中的实际边缘;将分类器和等矩取点配对机制融合到Hough变换算法中,减少了Hough变换的存储量,提高了Hough变换的可靠性及算法的准确率;提取边缘轮廓测量输电导线的覆冰厚度。通过实验分析,该方法提高了边缘测量的准确度,具有一定的应用前景。     

基于EfficientDet网络的输电线路故障检测

为保障电力系统的安全运行,需要对输电线路进行全方位的智能监测和实时预警.针对电力行业缺少公开图像数据样本、故障特征不明显、小目标难以检测的问题,提出了一种基于EfficientDet网络的输电线路故障检测方法.首先,采集并仿真多场景下的输电线路异物悬挂、导线散股断股两类故障,整理形成故障数据集.考虑到故障样本中存在诸多...     

大直径及扩径导线防散股原因分析及措施研究

随着我国电网电压等级升高、输电容量增大,输电线路所使用的导线截面也在逐步增大,大直径及扩径导线在我国特高压输电线路中得到了广泛应用。但在特高压输电线路工程施工中,张力展放大直径及扩径导线时曾多次出现导线散股的现象。为减少散股现象,对大直径及扩径导线内外部散股原因进行了深入分析,并针对内外部原因,提出了生产、施工过程中的预防控制措施。本文研究成果对预防大直径及扩径导线施工过程中的散股现象具有一定实际意义。     

基于无人机采集图像的输电线路异常检测方法研究

针对现有无人机航拍输电线路图像异常检测方法效率低、精度差等问题,在无人机航拍输电线路图像预处理的基础上,提出改进的相位编组算法用于导线提取和滑动像素块模型用于输电线路的异常检测。根据输电线路的最佳相位划分方式和伪导线判断基准优化相位编组算法,通过改变滑动像素块的旋转梯度角,确定传输线异常的准确位置,并完成导线断股和悬挂异物检测。通过实验对所提方法的可行性进行验证。结果表明,与常规方法相比,所提导线提取方法具有更高的精度、防误检和运行效率,在导线断股和悬挂异物检测中具有更高的准确度和运行效率,所提出的研究可以大幅提高巡检的安全性和效率。     

基于优化Gabor滤波器的输电导线断股图像检测

输电导线在运行中可能发生损伤、断股现象,对其进行及时检测和诊断对于保证电网的安全运行具有重要意义。现代输电线路状态检修一般采用直升机或者巡线机器人搭载视频检测装置的方式。文中提出应用Gabor滤波器对输电导线视频图像数据进行处理,实现输电导线断股的图像检测,即通过计算完好导线图像与滤波器卷积能量的输出响应、应用小生境遗传算法寻找最优的Gabor滤波器参数和分割阈值,最后通过检测图像的滤波和能量的二值化处理得到检测结果。实验结果表明,该算法能够较好地提取输电导线断股处的故障信息,具有适用性广、识别能力强、检测速度快等优点。     

基于卫星遥感影像的输电线路异物故障特征分析

电力是国民正常生活和安全生产的重要保证,为提高运营效率,维护高压输电线路的正常运行,提出一种基于卫星遥感影像的输电线路异物故障特征分析方法,通过卫星遥感影像检测提高输电线路异物检测的准确性。首先对输电特征节点的关键帧进行筛选,分析数据结构的特征,然后采用预估漂移区域筛选法提取关键帧,最后使用Mean-Shift算法对异物故障特征指标进行计算,实现故障特征分析算法的设计,并在某实验场地进行塑料袋、鸟窝、断股散股等异物的试验验证,结果证明了所提算法的有效性。     

面向架空线路的无人机带电无损探伤系统的研究与应用

针对目前输电线路金具压接工艺、质量检测方法准确率低且特征分辨率弱,传统探伤技术受限于设备的体积、对碳纤维导线和钢芯铝绞线适用性等问题,研制一种基于无人机的架空线路 X 光带电无损探伤系统。对压接金具在服役过程中各类缺陷的形成机理进行分析,建立关键设备状态评价体系,在此基础上,提出无人机X光带电无损探伤检测模型,采用遥感图像采集技术实现探伤图像采集,对采集的架空线路线夹遥感图像进行高斯滤波降噪处理。基于边缘检测图像分割算法对降噪输出的探伤图像进行故障缺陷分区,实现缺陷精准识别、故障定位。实验结果表明,研制的无人机带电无损探伤系统损伤检测的特征分辨能力较强,同时具备主动减振、电磁防护特性,对架空线路本体及附属设备缺陷的精益化管控具有重要意义。     

基于改进YOLOv7的实时输电导线缺陷检测方法

输电导线是电力系统中重要的组成部分,输电导线缺陷将影响电力系统运行。因此提出了基于改进YOLOv7算法的输电导线缺陷检测方法。首先,提出了一种自动扩充数据集的方法,可以使用少量图片建立输电导线缺陷数据集;其次,提出了一种轻量化自注意力主干网络,对YOLOv7的主干网络进行替换,并使用BiFPN进行特征融合。实验结果表明：所提出的改进后的YOLOv7算法将精准度从原本89.4%提升到97.5%;同时,算法将检测速度提升了约60.49%,FPS从原有的52.36帧提升至84.03帧,可以做到对输电线路的实时检测,降低了输电导线缺陷的误检漏检率,提升了检测速度,提高了巡检效率。     

面向航拍图像的农村配电网导线断股检测

农村配电网电力巡检所涉及的区域广阔，利用飞行平台实现基于航拍图像的电力巡检能有效提高效率，节省开支。飞行平台的拍摄角度、远近程度、光照等外部条件均不可控，给导线的断股检测带来困难。提出一种导线断股检测方法，仅通过导线轮廓信息实现断股检测，确保该方法的通用性。该方法通过LSD（line segment detector）检测图像中的导线线段，并利用线段长度来过滤非导线线段，控制了导线检测所需时间。在此基础上利用形变物体检测算法（active basis model， ABM），有效地提升了断股检测的准确率。实验结果表明所提出的方法适用于不同复杂背景和拍摄环境下的导线断股检测，在电力线路的检测中具有良好应用前景。     

输电线路覆冰厚度的小波分析图像识别

针对现有输电线路覆冰厚度检测方法的不足,利用南方电网输电线路灾害(覆冰)预警系统中的覆冰图像,选择3阶B样条函数作为平滑函数构造小波基对覆冰图像进行多尺度边缘检测,再采用Hough变换对图像检测边缘进行连接,通过对比导线覆冰前后的厚度差,实现覆冰厚度自动计算。结果表明:多尺度小波边缘检测信息融合与Hough变换直线检测算法,对离散误差、局部断裂等缺陷不敏感,能剔除覆冰图像中冗余和虚假边缘,从而在实际噪声图像中提取所有覆冰导线边缘,图像分辨率提高有助于减少计算误差。最后,经与南方电网输电线路灾害(覆冰)预警系统监测的数据进行对比,所得误差2.5 mm,表明该方法可用于输电线路覆冰厚度在线监测。     

基于人工智能图像识别的输电线路巡检研究

为了准确、及时地发现输电线路中的缺陷,研究基于人工智能图像识别技术的输电线路立体化巡检模式。具体地,以人工智能图像识别技术为支持,借助K-means算法对立体巡检图像进行聚类处理,同时,采用人工神经网络对图像中输电线路缺陷进行智能识别。经测试,在相同工作量下,未采用本文所提技术的输电线路缺陷识别需要5个分析员持续工作15 d,平均每分钟进行2～3张图片的识别,图像识别速度为20～30 s/张;采用人工智能识别技术,识别速度高达0.25 s/张,仅需3.6 h便可以将识别任务完成。在弱光环境下,经过增强处理的图像边缘更加清晰,目标图像与背景实现明显分界,且现阶段可利用输电线路中相同部件不同角度的7张图片实现高于90%的识别准确率。另外,通过对相同条件下其他几种方法影响模型实际收敛情况的比较发现,所有方法的重构误差均呈现出逐渐降低之势,最终都趋于稳定。结果表明本文技术在立体化线路图像缺陷检测中有一定普适性,有利于工作效率的显著提升。     

基于方向场的输电线路间隔棒匹配定位算法

输电线路视频图像中的间隔棒是获得导线状态信息的重要元素。为了实现对输电线路图像中间隔棒的快速、准确定位,提出了一种基于梯度方向场优化的快速模板匹配算法。该算法针对传统的相关匹配算法运算量大、直方图匹配结果不准确的缺陷,提出了直方图和归一化相关匹配结合的复合匹配方法。结合输电线路图像中导线方向明确的特点,应用梯度方向场对图像中输电线路目标区域进行锁定,减少模板的搜索空间。实验结果表明,该算法具有较强的鲁棒性,在保证匹配精度的同时,大幅提高了匹配速度,能够满足远程视频监控系统对电力设备图像识别实时性和准确性的需求,可为准确判定输电线路状态信息提供依据。     

一种基于改进K均值聚类的输电线路覆冰状态侦测方法

输电线路覆冰是影响电网在寒冷季节正常运行的一大隐患.因此,必须对输电线路覆冰状态进行侦测,以确保及时发现覆冰现象并采取应对措施.本文提出一种基于改进K均值聚类的输电线路覆冰状态侦测方法.首先,获取输电线路图像,并进行预处理;之后,依次使用直线段检测(LSD)算法、改进K均值聚类、最小二乘拟合确定导线位置;最后,计算导线...     

大截面钢芯铝绞线导线压接拉断仿真分析

大截面导线输变电作为一项自主开发特高压输电技术被得到广泛应用,但是输电线路导线压接完成后,压接管内部缺陷不易发现,并且内部铝绞线表面划伤、断股等内部缺陷严重降低了输电线路载流量和机械强度.为解决存在的问题,提出一种大截面导线钢芯铝绞线压接拉断仿真方法.以JL/G1A-400/35导线为例,对压接后铝绞线损伤情况进行了建...     

输电线路导线覆冰舞动时力学特性分析

为了解决架空线路导线舞动引起的导线疲劳断线断股问题,基于架空线动态力学算法,提出了一种输电线路导线覆冰舞动时的力学特性分析方法,从力学角度确定导线断裂原因。首先将悬链线理论和斜抛物线理论等架空线理论进行对比,确定了算法所需的理论支撑;然后以所选取的架空线理论为基础,对输电线路覆冰导线静止时以及舞动时的力学特性进行了研究分析,推导出了导线覆冰舞动时的力学计算模型;最后,运用该力学计算模型提出了输电线路导线覆冰舞动力学特性分析方法,以荆门—宜兴500 kV一回线路导线舞动断裂为例,计算出了荆门—宜兴一回线路的舞动张力超过了其计算拉断力,存在断裂的可能性,并提出了防舞改造措施。对输电线路导线覆冰舞动时的力学特性分析方法进行验证后表明,该方法切实可行,对实际工程有一定的指导意义。     

基于深度学习和无人机图像的架空线路缺陷巡检综述

架空输电线路巡检是电网运维工作的一项重要内容,运维人员利用无人机进行线路巡视检测已成为电力巡检工作中的重要手段。本研究首先概述了无人机巡检任务中人机协同作业系统以及无人机智能自主作业系统的架构;其次,分析了当前架空输电线路缺陷巡检领域数据集状况以及数据扩增技术;然后,综述了基于深度学习的无人机图像缺陷检测典型方法以及评价指标,并对比总结了各种方法的优缺点;随后,讨论了无人机图像视觉检测方法中图像采集规范、数据集形式、缺陷检测算法专业化应用等对架空线路缺陷检测效果,指出了图像检测指标和类别定义在电力巡检专业化领域中的不足;最后,探讨了基于深度学习的无人机图像缺陷巡检任务的未来发展方向。     

输电线路悬垂线夹内导线受雷击断股分析与对策

通过对输电线路导线在悬垂线夹内断股的普遍现象进行分析,结合实际运行指出影响输电线路在悬垂线夹内断股的因素,并对改善该类缺陷提出了一些可行的对策.     

基于GIS技术的输电线路隐患缺陷识别方法

常规的输电线路隐患缺陷识别方法使用二维AI识别技术训练输电线路隐患缺陷样本数据,易受数据迭代作 用影响,导致识别性能较差,因此基于GIS技术设计了一种全新的输电线路隐患缺陷识别方法.利用GIS技术构建了 有效的输电线路缺陷可视化识别模型,再利用数字图像处理技术设计了输电线路隐患缺陷智能识别算法,从而完成了 输电线路隐患缺陷识别.实验结果表明,设计的输电线路隐患缺陷GIS识别方法的识别AP 性能指标较高.     

输电线路导线覆冰图像处理与识别技术

导线覆冰厚度识别是输电线路覆冰在线监测的关键技术之一,准确可靠的输电线路导线覆冰状态监测系统能够有效地指导输电线路导线除冰工作.根据远程图像直观和图像数据可靠的特点,基于数字视频图像处理技术的输电线路覆冰厚度识别和计算方法,将图像通过灰度化、二值化、形态学预处理及Radon变换直线检测等步骤识别导线轮廓,通过导线覆冰前后图像像素点比较计算导线覆冰厚度,并将结果与其他计算模型得到的覆冰厚度进行了比较和验证.最后提出了优化、完善导线覆冰识别的改进方向.