基于机器视觉的变电站设备状态监测与识别方法研究

作     者：夏爱标 XIA Aibiao

作者机构：国电南瑞南京控制系统有限公司江苏南京210000 

出 版 物：《自动化应用》 (Automation Application)

年 卷 期：2024年第65卷第S1期

页      面：191-194页

学科分类：080801[工学-电机与电器] 0808[工学-电气工程] 08[工学] 

主　　题：设备状态 智能巡检 智能识别 倒闸操作 机器视觉 

摘      要：现有的变电站自动巡检方式有效性低、工作质量差,难以保障巡检人员的安全。为此,研究一种基于机器视觉的智能变电站设备巡检系统,利用机器视觉、深度度学习等人工智能技术对变电站设备进行智能巡检和远程运维,可以代替人工巡检,提高巡检效率和实时性,定位变电站设备故障,帮助识别故障并给出相应的处理意见,加快事故处理速度,降低恶劣天气下巡检维护人员的人身安全风险,确保变电站设备的安全稳定,为新电力系统建设提供有力支撑。同时,以某500 kV变电站进行实例分析,可以看出该系统在单台主变停电倒闸操作中可节省5.63 h的工作时间,证实了该系统的实用高效。