基于红外检测的变电站设备热状态诊断

提出了一种基于红外检测的变电站设备热状态诊断方案。首先基于变电站设备的红外图像,采用局部方差映射函数和遗传算法阈值提取了变电站设备的热状态数据,以用于对异常区域进行分割。然后构建了红外图像灰度数与变电站设备温度两者之间的关系。最后采用改进的相对温差法达到了对设备热状态进行分类和诊断的目标,并捕获定位了变电站设备的热状态异常区域。实验结果表明,该方法提高了异常热区提取的精度和效率,提升了变电站设备热状态诊断的容错能力,进一步保证了变电站和整个电力系统的运行稳定性。     

基于红外检测的35kV电缆终端伞裙过热故障分析

依据红外成像原理,采用红外检测技术分析某变电站35 kV电缆终端发生的过热故障。通过对比发生故障时伞裙的红外图像,判定该故障发生的原因为内部局部放电,并及时采取处理措施,避免了一起安全事故。     

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。     

高压电力设备红外图像的边缘检测

红外图像的边缘检测是红外图像目标识别以及进一步红外故障诊断的关键环节.文中讨论在高压电力设备故障红外诊断系统中对红外图像的预处理过程,并通过几种边缘检测算子对噪声的抑制效果和边缘定位精度的对比分析,选用效果最优的边缘检测算子来实现红外图像的边缘检测.通过实例,验证了图像预处理和边缘检测方法的有效性.     

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...     

基于红外成像技术的电气设备故障检测

以往电气设备故障检测所采用的信号处理方法为提取信号特征进行故障检测,无法实现故障的区域检测,缺乏故障等级的有效判断,检测结果具有检测准确度低、结果不稳定的缺点。因此,提出基于红外成像技术的电气设备故障检测方法,其通过红外摄像仪检测电气设备红外图像的温度值后,以灰度图像替代红外图像获得阈值的强度信息矩阵,提取电气设备红外图像的灰度值。根据温度与灰度的映射关系,采用相对温差法对红外图像高温区域进行提取。基于电气设备红外图像高温区域,进行故障区域面积与故障区域质心的计算,获得红外图像的故障区域特征,通过灰度和温度的对应关系,反推电气设备故障区域质心的温度,运用绝对温差法确定电气设备故障等级。实验结果说明:所提方法具有较高的检测准确度和稳定性。     

基于Faster R-CNN算法的变电站 设备识别与缺陷检测技术研究

变电站作为电力运输的中转站,是城市运转,人民生活的重要基础设施。变电站在运行过程中,经常发生由于位置偏僻,不支持机器人和无人机直接进行探测而造成的设备运作温度检测不及时的问题。传统的变电站设备缺陷识别算法是基于机器学习算法,精确度低,只适合单个设备类别的缺陷检测,易受到环境影响。基于此,文中出一种改进的识别变电站设备红外缺陷方法。首先,基于Faster R-CNN的目标设备检测,对6种类型的变电站设备包括套管、绝缘体、电线、电压互感器、避雷针和断路器进行目标检测,以实现设备的精确定位;然后,基于稀疏表示分类（SRC）来识别不同的类,因此可以获得输入样本的实际标签;最后,基于温度阈值判别式算法,在设备区域中识别温度异常缺陷。文中算法实现了在红外线图像下的设备识别和检测,使用文中算法对6类设备的红外图像进行检测,准确率达到91.58%,不同类型设备的缺陷识别率为97.63%,缺陷识别准确率达到87.62%。实验结果表明该方法的有效性和准确性。     

红外热像联合紫外成像检测绝缘子污秽

本文通过对红外、紫外检测原理的分析,利用红外热像及紫外成像综合检测发现了某变电站设备绝缘子积污缺陷,并停电进行了缺陷处理。     

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。     

基于深度学习的电力设备红外图像故障诊断方法

红外热成像检测技术在变电站中的广泛应用产生了大量红外图像.针对变电站人工故障诊断作业量大、效率低的问题,提出了一种基于MobileNet的设备红外图像自动故障诊断方法,并进行了软件封装.首先,考虑到检测速率需求,构建了基于MobileNet轻量化网络的深度学习电力设备分类模型,并通过迁移学习提高模型训练效率和准确率;其...     

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...     

变电站设备巡检机器人的研制

介绍了一种基于移动机器人的变电站设备巡检系统。该系统能够以自主或遥控的方式,在无人值守或少人值守的变电站对室外高压设备进行巡检,及时发现电力设备的热缺陷、异物悬挂等设备异常现象。文中介绍了变电站设备巡检机器人系统的总体结构,以及在该机器人移动平台上搭载的变电站设备检测系统,并给出了基于可见光电荷耦合器件（CCD）摄像机、远程红外热成像摄像机和高性能定向传声器（MIC）等传感器的变电站设备的图像巡检、设备仪表的自动识别、一次设备的红外检测以及移动物体侦测等功能模块的实现。现场工业运行表明,该机器人系统的非接触式移动检测与变电站综合自动化的接触式监控结合,可以真正形成全监控方式,大大提高变电站设备运行的安全可靠性。     

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.     

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。     

基于导航识别和红外成像的变电站机器人巡检

为了推广应用无人值守变电站模式,自主开发了一种基于导航识别与红外成像技术相结合的机器人检测设备及巡检方法。应用结果表明：采用机器人技术进行变电站设备巡检,具有高智能、低成本的优点,既实现了站内设备的实时监测,又节省了布置红外成像仪的巨大成本。     

电力线路巡检系统信息分析软件的设计与实现

基于图像处理技术和数据库技术,提出了架空输电线路机器人巡检系统分析图像数据、检测故障隐患的处理流程,以及故障信息的保存管理方案,介绍了图像信息处理软件分析可见光图像和红外图像、获取故障特征值的过程,使用符合行业标准的检测方法对故障特征值进行判断,并形成可视化故障检测报告。该软件可以对红外图像进行自动化处理,并在少量人工辅助的条件下对可见光图像进行处理,提高了基于图像的架空输电线路故障检测的自动化处理程度。     

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。     

基于灰狼自适应阈值分割和改进模糊增强的红外图像NSCT增强算法

研究低成本和便携的红外成像技术是最近几年带电检测的发展趋势,为减少红外检测环境、红外传感器以及其他因素的影响,解决红外检测中红外图像含噪声干扰、模糊和对比度低的问题,文章设计了一种基于灰狼自适应阈值分割和改进模糊增强的红外图像NSCT增强算法。对原始红外图像进行NSCT域变换;变换后含有噪声的高频分量采用VT去噪后,接着采用改进模糊增强处理;对变换后含有电力设备主体的低频分量进行灰狼自适应阈值分割为背景和前景部分,随后分别进行增强处理;最后将处理后的各分量进行逆NSCT变换。经对比应用,验证了该算法应用在变电站电力设备红外检测上的优越性：文章算法与其他算法相比在边缘强度、信息熵、对比度、标准差、峰值信噪比五类评价指标上的涨幅至少为3.94%、 2.16%、 9.86%、 7.45%、 21.86%。文章算法处理后的红外图像符合人眼视觉效果,更易于人眼识别故障,有利于电力设备热故障的检测与故障定位。