一种输变电设备的状态评估方法技术

本发明专利技术提供一种输变电设备的状态评估方法，包括，采集待检测区域的输变电设备的成像信息；通过预先训练的目标识别模型分别对所述可见光图像和所述红外图像进行输变电设备的目标识别，并对识别的输变电设备进行类型标识，框出相应的目标设备区域；分别对所述可见光图像与所述红外图像目标识别区域内的输变电设备进行故障检测与诊断；将所述可见光图像与所述红外图像目标设备区域的故障诊断结果相结合，根据不同类型故障的严重程度，判断输变电设备的工作状态。本发明专利技术考虑多光谱图像用于不同类型故障诊断的优劣，将数据驱动和模型驱动相结合，满足多种输变电设备的全面、高效地状态评估要求。地状态评估要求。地状态评估要求。

【技术实现步骤摘要】
一种输变电设备的状态评估方法


[0001]本专利技术涉及输变电设备的状态评估
，特别是涉及一种输变电设备的状态评估方法。

技术介绍

[0002]随着无人机巡线、变电站巡视机器人等智能巡检设备的应用，以及红外、可见光等光谱传感器检测装置的大量使用，通过无人设备及其成像传感器积累了海量的图像和视频数据。这些采集的大量红外热成像、可见光成像、局部放电图谱等图像视频数据大都以非结构化的形式存储和处理，其对发现电力设备的外观、环境、局部过热、局部放电等主要缺陷有很大帮助，可用于评估输变电设备工作状态的健康程度，但目前缺乏有效的利用手段。因此，如何利用这些非结构的多光谱数据进行输变电设备的故障检测和状态评估是当前的一个重大挑战。
[0003]传统的电力设备状态评估仍然高度依靠经验丰富的人员完成，大量检测数据无法综合利用，状态评估仍以单一数据为主，效率低、数据孤岛现象严重。考虑到环境、采集状态装置、空间等条件限制，一些输变电设备的故障诊断和状态评估，不能只依靠单一光谱的图像数据，还需要多光谱的数据融合。例如利用红外巡检技术可以对设备热缺陷快速定本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种输变电设备的状态评估方法，其特征在于，包括：采集待检测区域的输变电设备的成像信息，其中，所述成像信息至少为对同一区域采用同一角度分别拍摄输变电设备的可见光图像和红外图像；通过预先训练的目标识别模型分别对所述可见光图像和所述红外图像进行输变电设备的目标识别，并对识别的输变电设备进行类型标识，框出相应的目标设备区域；分别对所述可见光图像与所述红外图像目标识别区域内的输变电设备进行故障检测与诊断；其中，确定所述红外图像中不同红色亮度所代表的温度区间，将发热故障的温度区间范围与预设的发热缺陷的温度阈值比较确定目标区域内的故障位置；确定所述可见光图像的目标设备区域内梯度结构特征和边缘纹理特征，通过纹理结构的对比差异判断目标设备是否发生故障并确定目标区域内的故障区域；将所述可见光图像与所述红外图像目标设备区域的故障诊断结果相结合，根据不同类型故障的严重程度，判断输变电设备的工作状态。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述成像信息采集后，拍摄的多光谱图片应该经过预设程序的检片，判断输入图像是否存在明显的拍摄异常，若成像效果满足预设的输变电设备的状态评估要求，则输出为成像信息。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述输变电设备的目标识别至少包括识别输电线路、变压器、绝缘子、GIS、断路器的输变电设备。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述目标识别模型用于输变电设备的目标识别，对不同光谱图像通过进行旋转缩放操作进行数据增广的数据预处理；并将处理过的光谱图像输入训练好的目标识别模型中，获得不同输变电设备的典型特征；以及通过对输入光谱图像的特征提取与分类，识别不同类型的输变电设备，识别到的目标设备的输出结果以不同颜色的矩形框在图像中呈现，不同的框代表不同类型的输变电设备区域，同时标注了识别的置信值。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，对所述可见光图像与所述红外图像目标识别区域内的输变电设备进行故障检测与诊断包括：对于红...

【专利技术属性】
技术研发人员：余鹏，李艳，田杰，怡勇，杜进桥，万文菲，
申请(专利权)人：深圳供电局有限公司，
类型：发明
国别省市：