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基于智能图像的变电站设备绝缘子破裂裂纹识别研究

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现代电子技术 2017年第22期40卷 176-178页

作者：姚楠蔡越苗佳国网江苏省电力科学研究院江苏南京211103 内蒙古农业大学职业技术学院内蒙古包头014100

为了提高变电站设备绝缘子的故障诊断能力,提出一种基于智能图像信息融合和边缘轮廓分割检测的变电站设备绝缘子破裂裂纹识别方法。采用激光三维扫描技术进行变电站设备绝缘子的图像采集,对采集的绝缘子破裂裂纹图像进行图像信息融合处... 详细信息

为了提高变电站设备绝缘子的故障诊断能力,提出一种基于智能图像信息融合和边缘轮廓分割检测的变电站设备绝缘子破裂裂纹识别方法。采用激光三维扫描技术进行变电站设备绝缘子的图像采集,对采集的绝缘子破裂裂纹图像进行图像信息融合处理,采用三维区域轮廓扫描方法进行变电站设备绝缘子破裂裂纹的边缘轮廓分割检测和信息增强,在仿射不变区域内对变电站设备绝缘子破裂裂纹角点分布信息进行直方图均衡化处理,实现变电站设备绝缘子破裂裂纹的识别。仿真结果表明,采用该方法进行变电站设备绝缘子破裂裂纹识别的准确性较高,输出图像的峰值信噪比较高,说明对破裂裂纹图像识别的性能较好。

关键词：智能图像变电站设备绝缘子破裂裂纹识别

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基于视频的变电站设备指示灯状态智能识别

基于视频的变电站设备指示灯状态智能识别

作者：杨雅鑫华北电力大学(北京)

学位级别：硕士

基于视频分析与监控的管理模式常应用于无人值守变电站,它能及时发现设备故障,不但减少了巡检人员的工作强度并提高效率,同时也提升了变电站设备安全稳定运行的可靠性。变电站设备运行状态通常通过主控室内指示灯的颜色及亮、灭、闪烁... 详细信息

基于视频分析与监控的管理模式常应用于无人值守变电站,它能及时发现设备故障,不但减少了巡检人员的工作强度并提高效率,同时也提升了变电站设备安全稳定运行的可靠性。变电站设备运行状态通常通过主控室内指示灯的颜色及亮、灭、闪烁状态来反映,然而现有视频监控系统中常常依靠人工辨别指示灯信息,预警功能未得到高效利用,存在漏检误检、标准不一致等问题。研究基于视频的变电站设备指示灯状态智能识别技术,可及时根据指示灯信息自动诊断变电站内电气设备的运行状态进而有效提升变电站的告警能力。首先,本文采用颜色直方图提取了指示灯的颜色特征,基于区域面积、矩和质心获得了指示灯的区域分布特征,定位了变电站主控室内屏柜装置面板上不同位置上的设备指示灯。同时,本文提出了一种指示灯闪烁频率特征提取方法,以识别不同频率的闪烁指示灯,从而实现了对屏柜指示灯智能定位识别与故障紧急程度判断。经实验验证,该方法对0.5Hz和2Hz频率闪烁的指示灯的识别准确率均高达95.0%。而对单张图像指示灯状态识别率达到了 95.91%,平均检测时间为0.15s,满足了变电站日常监测系统报警识别延迟不超过1s的要求。其次,本文基于高斯混合模型的Camshift目标跟踪算法对变电站设备指示灯的异常状态进行了检测与跟踪,弥补了传统的Camshift算法只能通过手动选择跟踪目标的缺陷,并且在一定程度上实现了多目标的检测与跟踪。经实验验证,目标正常跟踪、相机位移旋转和目标过度曝光时的准确率分别为85.87%、79.75%和44.13%,均高于Camshift算法,有效地降低了目标形变或过度曝光对跟踪效果的影响。最后,基于OpenCV开发了变电站屏柜指示灯的智能监测系统的可视化平台,系统包含了指示灯状态智能识别、报警信息的提示、查看与保存和日志的备份等功能,实现了对变电站屏柜设备指示灯的状态的实时智能监测,提升了变电站内整体监控系统的智能性和准确度。

关键词：闪烁频率特征变电站设备指示灯识别 Camshift算法 OpenCV

基于改进YOLOv5的变电站设备缺陷识别方法研究

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基于改进YOLOv5的变电站设备缺陷识别方法研究

作者：董子钰沈阳农业大学

学位级别：硕士

变电站设备的缺陷检测对于保障电力系统安全稳定运行具有重要意义。人工巡检方式受技术水平、工作经验和环境因素等影响,容易导致漏检、误检、低效以及危害人身安全等问题,因此基于深度学习的目标检测算法实现智能巡检已成为未来发展的... 详细信息

变电站设备的缺陷检测对于保障电力系统安全稳定运行具有重要意义。人工巡检方式受技术水平、工作经验和环境因素等影响,容易导致漏检、误检、低效以及危害人身安全等问题,因此基于深度学习的目标检测算法实现智能巡检已成为未来发展的趋势。针对目前常用的目标检测算法存在的检测速度较慢、检测精度略低、参数量和运算量较高等问题,本研究提出了基于改进YOLOv5的变电站设备缺陷识别算法。通过对不同的改进方式对检测结果的影响进行深入分析,获得改进后的检测模型,在检测速度提升的同时也提高了检测精度,进一步提升检测效率、节约人工成本。本研究主要工作如下:(1)数据采集和预处理:针对现有的公开数据集存在与本实验检测目标契合度不足、数量不足等问题,使用变电站巡检时拍摄的设备红外图像。针对图片数量较少的情况采用数据增强的方式扩充数据集的数量。为保证检测的精确度,使用深度学习工具Labelimg对图像进行手动标注,并按8:2的比例划分训练集和测试集。(2)设计变电站设备缺陷检测模型:经过数据预处理后,分别使用Faster-RCNN、YOLOv3、YOLOv4和YOLOv5在训练集中训练自己的模型,再比较不同模型在测试集中的评价指标。通过结果对比与分析可知YOLOv5相比其他算法具有较高的检测精度和最快的检测速度,因此选择YOLOv5作为改进的基线模型。(3)变电站设备缺陷检测模型改进:针对YOLOv5的不足之处,从改进损失函数、筛选卷积核、引入注意力机制三种不同方向进行改进方式的试验。改进后的模型使用两个尺寸为31×31的深度可分离卷积核进行特征提取和融合,算法后处理上使用改进的损失函数并引入CBAM模块,获得最佳的检测精度与检测效率。改进后模型对各类缺陷的平均检测精度为97.6%,检测速度提升从25.55p/s至30.07p/s,同时模型的运算量和参数量分别降低至15.8和12.4MB。通过试验结果分析和实际应用证明了改进后模型具有出色的检测效果,缺陷识别的精确率更高,检测速度满足实时检测要求、模型更加轻量化,因此本研究为变电站智能巡检的发展提供了新的思路。

关键词：变电站设备红外图像智能巡检 YOLOv5

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基于三维点云的变电站设备分类识别研究

基于三维点云的变电站设备分类识别研究

作者：李玲侠郑州大学

学位级别：硕士

电力工业的迅猛发展对变电站建设提出更高要求,而变电站数字重构是其监控和诊断的重要内容。以变电站设备的外形轮廓及姿态信息为基础,对现有变电站建立数字重构模型,能够反应变电站设备空间位置信息的真实情况,便于变电站的升级维护以... 详细信息

电力工业的迅猛发展对变电站建设提出更高要求,而变电站数字重构是其监控和诊断的重要内容。以变电站设备的外形轮廓及姿态信息为基础,对现有变电站建立数字重构模型,能够反应变电站设备空间位置信息的真实情况,便于变电站的升级维护以及布局的调整,同时可根据需要为变电站的重建提供更准确的依据。电气设备的分类识别是变电站数字重构的关键技术,其识别数据来源于三维激光点云。通过三维激光扫描仪获取变电站设备外形的三维点云数据,使得利用变电站设备的外形特征对设备进行分类识别成为可能。同时,实现变电站设备的自动分类识别对变电站大规模三维自动数字重构有着基础支撑作用。本文研究了变电站三维设备的特征提取、分类识别以及姿态估计等问题,主要研究的内容如下。(1)论述了三维激光扫描系统的工作原理以及变电站设备点云的获取以及预处理过程。(2)研究了基于三维点云的变电站设备特征提取原理及方法,提取了设备的分层投影面积特征,利用主成分分析法对变电站设备点云的法向量特征进行提取,同时提取了设备的投影面积、投影密度、灰度、包络体积等,为设备的分类识别奠定了良好的基础。(3)对支持向量机、神经网络以及距离分类算法进行了比较分析,由于提取变电站设备三维点云的特征达数百维,应用距离分类器实现变电站设备的分类识别较为简单,所以设计了基于距离分类算法的三维电气设备分类识别方法。提出了粒子群算法的一种改进算法,并利用该算法对距离分类器中输入权重进行优化,提高设备的分类识别精度。(4)利用体积匹配法对变电站设备的姿态进行估计,为变电站自动三维数字重构提供设备的姿态位置信息。同时,在MATLAB环境中创建了一个实验仿真平台,对变电站设备的分类识别过程进行较为直观的演示。利用本文研究的基于三维点云的变电站设备分类识别算法,对12类共222个变电站设备进行了点云数据分析和研究,提取了设备的识别特征,并进行了分类识别仿真测试。结果表明,该算法实现了对变电站设备的自动识别分类以及姿态估计,为变电站的自动数字重构奠定了基础。与此同时,采用本文研究的方法能够提高变电站三维数字重构的效率,进而提高相应工作效率。

关键词：变电站设备分类识别三维点云特征提取粒子群算法姿态估计

基于三维点云的变电站设备附属设施分割算法研究

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基于三维点云的变电站设备附属设施分割算法研究

作者：王朋帅郑州大学

学位级别：硕士

变电站设备附属设施分割是变电站设备识别、重建中的关键环节,分割的效果会对识别、重建产生很大的影响。通过在计算机中实现对变电站设备附属设施的分割,然后利用识别算法识别出具体的设备型号。再确定每一个设备的位置信息,最终还原... 详细信息

变电站设备附属设施分割是变电站设备识别、重建中的关键环节,分割的效果会对识别、重建产生很大的影响。通过在计算机中实现对变电站设备附属设施的分割,然后利用识别算法识别出具体的设备型号。再确定每一个设备的位置信息,最终还原整个变电站的分布情况,实现变电站设备的重构。为了提高变电站设备的重构效率、提高设备的识别率,本文首次提出了一种锥形搜索方式来实现对变电设备点云中电线的分割,同时,本文提出了一种根据设备分层后水平投影面积的变化趋势来实现对设备基座的分割。主要研究内容包括:(1)变电站设备中电线分割。本文采用锥形搜索方式来实现对设备中电线的分割。在分割过程中首先通过旋转实现对设备的定位,同时找到电线的两个可能的电线端点;其次利用K-means算法和最近邻搜索的方式找到电线的另外两个可能的电线端点;接着通过电线的存在特征判断查询到的电线端点是否是真正的电线的端点。最后利用锥形搜索的方式对搜索方向进行限定,找到电线的数据并去除,达到分割电线的目的。(2)变电站设备中基座分割。本文利用设备分层后水平投影面积的变化趋势来实现对设备基座的分割。首先对点云数据预处理;其次对设备的分割线首次定位并去除基座;再次利用设备投影轮廓特征获取预选设备,对预选出的设备利用改进后的ICP迭代算法计算出每个预选设备的匹配度,将匹配度最大的预选设备作为本次循环中的识别设备;最后通过10次循环对设备的分割线进行精确定位,并将10次循环中匹配度最大的设备作为最终的识别设备。同时匹配度最大时对应的分割线的位置,就是分割线的精确位置,去除位于分割线以下部分的设备,实现对基座的分割。(3)改进ICP迭代算法。ICP迭代算法本身最大的缺陷在于用时过长,增加匹配时间。本文采用的措施当误差的数值在0.01精度下连续出现10次时,终止迭代,让ICP算法提前跳出,以达到缩短匹配时间的目的。(4)解决电线点云缺失问题。在搜索电线点云数据过程中,当遇到点云缺失时,具体的解决方法为是利用前面搜索到的聚类点形成空间直线,然后按一定的步长向前延伸,确定下一个聚类中心点。以此方式来解决电线点云缺失问题。对腾龙信息工程有限公司提供的303个设备进行测试,本文的基座分割算法可以将原来识别率为56.77%提高到85.8%;电线分割算法在解决电线点云缺失问题后可以实现对275个带有电线的设备进行很好的分割;对137个变电站设备进行改进后的ICP算法测试,同等条件下,改进后的ICP算法可以节省约96分钟。实验证明,提出的分割算法可以较少人工去除基座和电线的操作,同时在很大程度上提高了变电站设备的识别率。

关键词：三维点云分割变电站设备 ICP 电线分割基座分割

基于J2EE的变电站设备及缺陷管理信息系统

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山东农业大学学报（自然科学版） 2008年第1期39卷 105-108页

作者：张增敏谢嘉李长河南昌工程学院管理工程系江西南昌330099 西安交通大学机械工程学院西安理工大学计算机科学与工程学院陕西西安710048

针对目前电力行业管理信息系统存在的问题,结合西安高压供电局变电生产管理部门的实际运行情况,在确定系统目标的基础上,提出了系统功能模块结构以及基于J2EE分布式组件技术的设计与实现方法。

关键词：变电站设备缺陷 J2EE 管理信息系统

基于卷积神经网络的变电站设备热故障诊断方法研究

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基于卷积神经网络的变电站设备热故障诊断方法研究

作者：何闯东北农业大学

学位级别：硕士

随着我国综合国力的不断增强,电网规模也随之扩大,这对电力系统稳定运行提出了较高要求。在电力系统中,变电站具有变换及分配电能的作用,是连接发电厂和用户的关键环节,若变电站内设备在运行中发生故障,则会对各行各业产生很大程度的影... 详细信息

随着我国综合国力的不断增强,电网规模也随之扩大,这对电力系统稳定运行提出了较高要求。在电力系统中,变电站具有变换及分配电能的作用,是连接发电厂和用户的关键环节,若变电站内设备在运行中发生故障,则会对各行各业产生很大程度的影响。因此,需要对变电站设备进行定期巡检。传统的变电站设备热故障巡检方法很大程度依赖巡检人员的工作经验,检测速度和精确度不高,而红外检测技术具有灵敏度高﹑检测速度快﹑无需接触等优势,在变电站设备热故障检测领域受到广泛应用。随着国网运维部门采集到的变电站设备红外图像数量的增加,为提升变电站设备红外图像热故障检测的效率,深度学习技术在此方面发挥了一定作用。针对采集到的变电站设备红外图像数量增加、人工检测效率低且对复杂背景下小目标识别难度大等问题,本文以国网运维部门历次采用红外热成像仪采集的典型电气设备红外图谱作为实验数据集,以变电站内高压套管、电流互感器、电压互感器、隔离开关、断路器常见电气设备作为研究对象,分析了研究对象的基本结构及热故障类型,并且对变电站设备的温度获取方法和热故障诊断依据进行研究。本文采用了深度学习模型进行检测效果比较,提升了变电站设备红外图像热故障检测的效率和准确性。为提升模型训练速度和检测精确度,本文在原Mask R-CNN模型基础上,进行了两点优化。首先,改进了其骨干网络结构。运用Res Ne Xt-50为特征提取网络,在降低参数量的同时提高检测精度,提升网络的性能。其次,对于原算法中兴趣区域池化ROI Align用Pr Ro I Pooling替代,消除ROI Align结构量化操作的影响,提高网络精度。改进的Mask R-CNN模型对变电站电气设备红外图像检测的平均精度m AP、精确率、召回率和F1分数对比原始Mask RCNN模型分别高出了2.04%、1.72%、1.30%和0.02,并且改进后的模型比原模型的检测速度每秒高了4帧。实验结果表明,改进的Mask R-CNN模型对变电站设备红外图像的检测速度和精度都有了明显的提升,进而提升了检测效率。最后,本文运用改进的Mask R-CNN模型对变电站设备进行目标识别,对红外图像运用灰度-温度模型,换算成目标设备对应的温度范围,依据变电站设备热故障诊断判据确定故障等级。本文利用该模型对隔离开关和电流互感器的红外图像进行了效果测试,结果验证了改进Mask R-CNN模型在变电站设备红外图像热故障诊断方面的可行性。

关键词：变电站设备红外检测深度学习 Mask R-CNN 故障诊断

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基于红外技术的变电站设备识别与热故障诊断

基于红外技术的变电站设备识别与热故障诊断

作者：任新辉西南交通大学

学位级别：硕士

随着现代智能电网的发展,红外技术在变电站的运行和维护中发挥了巨大的作用。红外技术无需直接接触变电站设备就能实现变电站设备整体温度分布的测量,找出温度最高的发热点,在不停电的状态下发现变电站设备故障。因此本文根据红外技术... 详细信息

随着现代智能电网的发展,红外技术在变电站的运行和维护中发挥了巨大的作用。红外技术无需直接接触变电站设备就能实现变电站设备整体温度分布的测量,找出温度最高的发热点,在不停电的状态下发现变电站设备故障。因此本文根据红外技术在变电站设备故障诊断中的优点,研究了红外技术用于变电站设备热故障诊断的各个流程,本文的主要工作如下：(1)针对变电站设备红外图像存在噪声和低对比度的特点,给出了变电站设备红外图像的去噪和增强方法。采用基于形态学的权重自适应算法进行红外图像去噪,采用多尺度Retinex算法进行红外图像增强,并与常用的去噪和增强方法进行对比。实验结果表明,本文给出的变电站设备红外图像去噪和增强方法具有较好的效果。(2)在研究常用图像分割方法的基础上,给出了改进的变电站设备红外图像分割方法,对预处理后的变电站设备红外图像采用基于加权切比雪夫距离的K-means聚类算法进行聚类处理,然后采用二维最大熵法对聚类后的图像进行分割。实验结果表明,本文给出的改进方法能够较好地将目标完整的分割出来,分割效果较好。(3)针对变电站设备红外图像的形状特征,分别采用了Hu不变矩和Zernike不变矩来提取图像的形状特征,通过对特征提取效果的对比,最终采用Zernike不变矩来提取图像形状特征;采用支持向量机分类器对实际的变电站设备红外图像进行分类,并分别验证了Hu不变矩和Zernike不变矩作为特征向量的分类效果。实验结果表明,本文给出的方法识别率较高,分类效果较好。(4)根据以上理论研究结果,结合变电站设备热故障等级和故障诊断规则,设计了变电站设备热故障诊断方案,通过对变电站设备红外图像的分析处理,获得其热故障等级并给出相应的处理方法。

关键词：红外技术变电站设备图像分割分类故障诊断

基于风险与LCC分析的C变电站设备改造项目评估应用研究

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基于风险与LCC分析的C变电站设备改造项目评估应用研究

作者：罗浠华南理工大学

学位级别：硕士

随着电网的迅速发展和资产规模的不断扩大,具有资本密集特征的电力企业需要在资产管理中引入新概念、新技术和新的管理方法。资产生命周期管理是基于长期效益,实现资产在整个生命周期内收益和成本的最佳途径。开展电网资产全寿命周期管... 详细信息

随着电网的迅速发展和资产规模的不断扩大,具有资本密集特征的电力企业需要在资产管理中引入新概念、新技术和新的管理方法。资产生命周期管理是基于长期效益,实现资产在整个生命周期内收益和成本的最佳途径。开展电网资产全寿命周期管理,确保合理规划、工程质量、安全性、可靠性和电力设备,延长资产使用寿命,降低整个生命周期的投资成本,实现电力资产的可靠性和经济性的综合优化,避免片面追求可靠性和经济。变电站建设项目作为电网的重要组成部分,在电力系统的整体运行中起到举足轻重的作用。然而,由于种种原因,我国变电站改造项目立项管理存在很多问题,尤其是项目必要性和可行性研究方面,通常从设备运行年限、设备状态方面进行考虑,缺乏综合考虑可靠性和经济性的思想和方法。在电力行业走向市场经济、电网企业加强资产管理的大背景下,如何建立科学的变电站改造评估体系成为一个亟待研究的课题。本文基于G市供电局是国家中心城市供电局,同时正处于接轨国家先进水平供电企业的全面实施阶段的现状,从LCC基础理论出发,针对我国变电站建设项目可研管理现状,研究其实施LCC管理的必要性和可行性。讨论如何建立基于资产全生命周期的性能评估、风险评估和成本核算的计算模型,实现满足安全、效能前提下的基于设备风险与资产全生命周期成本(LCC)分析的项目评估方法,针对C变电站设备,在风险分析其改造必要性的基础上,结合LCC成本进行评估,优选项目实施方案。在构建基于资产全生命周期的性能评估、风险评估和成本核算的计算模型后,针对C变电站设备,应用模型进行评估,优选项目实施方案。

关键词： LCC分析变电站设备项目评估