基于图像识别和无人机的风电场灾害应急系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了基于图像识别和无人机的风电场灾害应急系统，包括无人机集群，所述无人机集群数据连接有边缘计算节点，边缘计算节点安装在无人机集群的无人机上，边缘计算节点数据连接有地面控制站，地面控制站数据连接有云计算平台。系统通过多源异构数据感知风机状态，借助云边协同实现智能分析，利用知识图谱和数字孪生生成可解释决策；本发明专利技术还公开了基于图像识别的风电场灾害应急方法，包括基于获取的风机的实时状态数据进行预处理，得到实时状态数据；基于风机损伤检测数据与获取的风电机组的历史故障数据构建实时故障模型；对实时故障模型进行分析，制定灾害应急预案，并开展应急抢修，该方法提高风电场的安全性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于风力发电设备智能运维，具体属于基于图像识别和无人机的风电场灾害应急系统及方法。

技术介绍

1、风力发电是一种清洁、可再生的能源利用方式，在全球能源转型中扮演着越来越重要的角色。为保障风电机组的稳定运行，针对风电场开展定期巡检和状态监测至关重要。传统的人工巡检方式效率低下，且难以对风机内部缺陷进行精确诊断。随着人工智能、大数据等新技术的发展，亟需构建一种高效、智能的风电场监控和运维体系。

2、目前，现有风电场已经开始引入新的管理系统，例如现有的管理系统通过机载高清摄像头采集叶片图像，并利用计算机视觉算法进行缺陷检测，利用振动传感器对风机传动链进行状态监测和故障诊断。该系统虽然在一定程度上提高了风电场运维的自动化、智能化水平，提高了风电场灾害应急的时效性，但该系统中只通过机载高清摄像头采集叶片的图像，采集的数据单一，进而对该图像数据进行处理，只能确定叶片的运行状态，通过叶片的运行状态简单判断出该风机是否出现故障，不能风机的发现深层次故障，同时，由于影响叶片运行状态的因素较多，只是通过对叶片图像确定风电场灾害应急信息，准确率低下，决策失本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于图像识别和无人机的风电场灾害应急系统，其特征在于，包括无人机集群，所述无人机集群数据连接有边缘计算节点，所述边缘计算节点安装在所述无人机集群的无人机上，所述边缘计算节点数据连接有地面控制站，所述地面控制站数据连接有云计算平台；

2.根据权利要求1所述的基于图像识别和无人机的风电场灾害应急系统，其特征在于，所述无人机集群的无人机上设置有高清可见光相机、长波红外热像仪和高光谱成像仪，所述高清可见光相机、所述长波红外热像仪和所述高光谱成像仪数据，分别用于获取风机的实时状态图像，然后所述实时状态图像传输至所述边缘计算节点。

3.根据权利要求2所述的基于图像识别和无...

【技术特征摘要】

1.基于图像识别和无人机的风电场灾害应急系统，其特征在于，包括无人机集群，所述无人机集群数据连接有边缘计算节点，所述边缘计算节点安装在所述无人机集群的无人机上，所述边缘计算节点数据连接有地面控制站，所述地面控制站数据连接有云计算平台；

2.根据权利要求1所述的基于图像识别和无人机的风电场灾害应急系统，其特征在于，所述无人机集群的无人机上设置有高清可见光相机、长波红外热像仪和高光谱成像仪，所述高清可见光相机、所述长波红外热像仪和所述高光谱成像仪数据，分别用于获取风机的实时状态图像，然后所述实时状态图像传输至所述边缘计算节点。

3.根据权利要求2所述的基于图像识别和无人机的风电场灾害应急系统，其特征在于，所述边缘计算节点包括计算模组，所述计算模组包括图像处理器、数据处理器、用户控制终端和无人机控制模块，所述图像处理器和所述数据处理器集成在所述无人机集群的无人机上；

4...

【专利技术属性】
技术研发人员：汪德军，付荣方，陈臣，王忠杰，刘吉辰，于涵，
申请(专利权)人：华能赫章风力发电有限公司，
类型：发明
国别省市：