无人机技术在输配电巡检中应用

随着社会电力需求的不断提升,配网的规模和容量也不断扩大。在此情况下,要让无人机技术在配网自主巡检中发挥出充分的应用优势,相关单位、研究者和技术人员则需要加大力度对无人机技术进行研究,使其可以不断适应配网巡检中的实际需求,从而实现配网巡检结果的科学获取。为实现无人机技术应用效果的良好,提升配网巡检工作效率与质量,本文对配网巡检中的无人机技术应用进行分析,包括无人机技术及其在配网巡检中的应用优势、配网巡检中的主要无人机技术分析、配网自动巡检中的无人机技术应用以及配网巡检中的无人机技术发展展望。通过分析,以期为配网巡检中的无人机技术应用及其发展提供参考。     

基于Faster R-CNN的复合绝缘子憎水性分析研究

定期对复合绝缘子的憎水性进行检查,及时更换严重老化的复合绝缘子,是保障电网安全稳定运行的关键。为实现无人机图像拍摄后复合绝缘子憎水性的准确判别,提出一种基于候选区域的快速卷积神经网络绝缘子憎水性分析方法,利用训练得到的Faster R-CNN深度神经网络模型精确定位复杂背景中的复合绝缘子伞裙,通过位置修正提取其中水迹信息区域,最后送入图像分类卷积神经网络完成憎水性等级的判定。测试结果表明,该方法在无人工参与的情况下,能在复杂背景图像中准确定位复合绝缘子伞裙水迹区域,憎水性等级判定结果达到了较高的准确率。