一种变电站故障检测方法技术

本发明专利技术提出了一种变电站故障检测方法，包括：获取变电站的多模态图像数据并进行预处理，得到预处理后的多模态图像数据；通过多模态融合算法对预处理后的多模态图像数据进行融合，得到融合后的多模态图像数据；利用训练好的变电站故障检测模型对融合后的多模态图像数据进行缺陷检测和故障诊断，得到融合后的多模态图像数据中故障目标的边界框；基于故障目标的边界框进行信息融合与映射，输出变电站故障检测结果并可视化。本发明专利技术能够准确识别和定位变电站设备的关键组件和潜在故障点，实现信息可视化，有利于提高变电站故障检测的效率、准确率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种变电站故障检测方法，属于变电站巡检。

技术介绍

1、目前变电站主要依赖两种方法进行变电站巡检：传统的人工巡检方法和较新的自动化巡检系统。尽管传统人工巡检在历史上一直是标准作业方式，但是人工巡检方法完全依赖于巡检人员的经验和判断力，因此存在人为错误的风险，如漏检或误检，尤其是在复杂的变电站环境中，此外，人工巡检的效率比较底下，难以满足日益增长的巡检需求。

2、自动化巡检系统的引入旨在提高巡检的效率和准确性，这些系统一般采用单一模态的图像数据或有限的数据源，例如红外摄像头捕捉热源来检测潜在的故障。随着研究的深入，我们发现这类系统在准确性和可靠性方面存在局限，面对多样化和复杂的故障情况时可能不够有效，尤其是在识别那些不在其检测范围内的故障类型时。单一模态数据往往无法全面捕捉变电站内的复杂故障情况，尤其是那些不伴有明显热变化的故障，如电晕放电、绝缘损坏、绝缘油劣化等电气或机械故障，这很可能导致故障的漏检。

3、此外，很多自动化巡检系统在数据处理和分析上也面临着一定的局限性，通常需要较高性能的硬件支持。</p>
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【技术保护点】

1.一种变电站故障检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的变电站故障检测方法，其特征在于，所述多模态图像数据包括可见光图像、红外图像和紫外图像，所述预处理包括图像校正、去噪、对齐、归一化处理。

3.根据权利要求2所述的变电站故障检测方法，其特征在于，利用自监督的SuperPoint算法从去噪后的多模态图像数据中提取特征点，并通过特征点匹配进行图像对齐操作，包括：

4.根据权利要求1所述的变电站故障检测方法，其特征在于，所述多模态融合算法包括拉普拉斯金字塔融合算法和小波算法；所述融合后的多模态图像数据包括可见光-红外融合图像和可见光...

【技术特征摘要】

1.一种变电站故障检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的变电站故障检测方法，其特征在于，所述多模态图像数据包括可见光图像、红外图像和紫外图像，所述预处理包括图像校正、去噪、对齐、归一化处理。

3.根据权利要求2所述的变电站故障检测方法，其特征在于，利用自监督的superpoint算法从去噪后的多模态图像数据中提取特征点，并通过特征点匹配进行图像对齐操作，包括：

4.根据权利要求1所述的变电站故障检测方法，其特征在于，所述多模态融合算法包括拉普拉斯金字塔融合算法和小波算法；所述融合后的多模态图像数据包括可见光-红外融合图像和可见光-紫外融合图像；

5.根据权利要求4所述的变电站故障检测方法，其特征在于，所述利用拉普拉斯金字塔融合算法对预处理后的可见光图像和红外图像进行融合，得到可见光-红外融合图像，包括：

6.根据权利要求5所述的变电站故障检测方法，其特征在于，利用canny边缘检测算子检测可见光图像的边缘区域；当...

【专利技术属性】
技术研发人员：吕圆，苗林，戴金林，顾皞伟，黄家才，
申请(专利权)人：齐丰科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：