CN110967600A - 一种基于无人机红外检测的复合绝缘子劣化诊断方法 - Google Patents
一种基于无人机红外检测的复合绝缘子劣化诊断方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110967600A CN110967600A CN201911119404.1A CN201911119404A CN110967600A CN 110967600 A CN110967600 A CN 110967600A CN 201911119404 A CN201911119404 A CN 201911119404A CN 110967600 A CN110967600 A CN 110967600A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- infrared
- aerial vehicle
- unmanned aerial
- composite insulator
- image data
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 239000012212 insulator Substances 0.000 title claims abstract description 59
- 239000002131 composite material Substances 0.000 title claims abstract description 40
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title claims abstract description 37
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 21
- 230000015556 catabolic process Effects 0.000 title claims abstract description 16
- 238000006731 degradation reaction Methods 0.000 title claims abstract description 16
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 title claims abstract description 12
- 238000007689 inspection Methods 0.000 claims abstract description 31
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims abstract description 16
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 claims abstract description 8
- 230000008569 process Effects 0.000 claims abstract description 6
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 12
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 6
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 5
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims description 4
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 claims description 3
- 229910052573 porcelain Inorganic materials 0.000 claims description 3
- 238000012216 screening Methods 0.000 claims description 3
- 238000011835 investigation Methods 0.000 claims description 2
- 230000032683 aging Effects 0.000 abstract description 5
- 230000002209 hydrophobic effect Effects 0.000 abstract description 3
- 238000005259 measurement Methods 0.000 abstract description 3
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 5
- 238000010438 heat treatment Methods 0.000 description 4
- 238000009529 body temperature measurement Methods 0.000 description 3
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 230000009194 climbing Effects 0.000 description 2
- 230000007797 corrosion Effects 0.000 description 2
- 238000005260 corrosion Methods 0.000 description 2
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 2
- 238000001931 thermography Methods 0.000 description 2
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- XHCLAFWTIXFWPH-UHFFFAOYSA-N [O-2].[O-2].[O-2].[O-2].[O-2].[V+5].[V+5] Chemical compound [O-2].[O-2].[O-2].[O-2].[O-2].[V+5].[V+5] XHCLAFWTIXFWPH-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 239000002253 acid Substances 0.000 description 1
- 230000009471 action Effects 0.000 description 1
- 230000002776 aggregation Effects 0.000 description 1
- 238000004220 aggregation Methods 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 230000000739 chaotic effect Effects 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 238000013480 data collection Methods 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 230000009977 dual effect Effects 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 238000002329 infrared spectrum Methods 0.000 description 1
- 230000001788 irregular Effects 0.000 description 1
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 1
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 1
- 230000008054 signal transmission Effects 0.000 description 1
- 239000007921 spray Substances 0.000 description 1
- 230000035882 stress Effects 0.000 description 1
- 238000010998 test method Methods 0.000 description 1
- 229910001935 vanadium oxide Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000002699 waste material Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
- G01R31/12—Testing dielectric strength or breakdown voltage ; Testing or monitoring effectiveness or level of insulation, e.g. of a cable or of an apparatus, for example using partial discharge measurements; Electrostatic testing
- G01R31/1227—Testing dielectric strength or breakdown voltage ; Testing or monitoring effectiveness or level of insulation, e.g. of a cable or of an apparatus, for example using partial discharge measurements; Electrostatic testing of components, parts or materials
- G01R31/1263—Testing dielectric strength or breakdown voltage ; Testing or monitoring effectiveness or level of insulation, e.g. of a cable or of an apparatus, for example using partial discharge measurements; Electrostatic testing of components, parts or materials of solid or fluid materials, e.g. insulation films, bulk material; of semiconductors or LV electronic components or parts; of cable, line or wire insulation
- G01R31/1272—Testing dielectric strength or breakdown voltage ; Testing or monitoring effectiveness or level of insulation, e.g. of a cable or of an apparatus, for example using partial discharge measurements; Electrostatic testing of components, parts or materials of solid or fluid materials, e.g. insulation films, bulk material; of semiconductors or LV electronic components or parts; of cable, line or wire insulation of cable, line or wire insulation, e.g. using partial discharge measurements
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
- G01C11/00—Photogrammetry or videogrammetry, e.g. stereogrammetry; Photographic surveying
- G01C11/02—Picture taking arrangements specially adapted for photogrammetry or photographic surveying, e.g. controlling overlapping of pictures
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
- G01J5/00—Radiation pyrometry, e.g. infrared or optical thermometry
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
- G01J5/00—Radiation pyrometry, e.g. infrared or optical thermometry
- G01J2005/0077—Imaging
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Radiation Pyrometers (AREA)
Abstract
针对现有技术中复合绝缘子老化的检测主要是通过憎水性检测、拉力检测和温度检测手段实现而导致的测量结果不准确的问题,本发明提供一种基于无人机红外检测的复合绝缘子劣化诊断方法。利用无人机红外检测装置通过制定无人机巡检流程,采集待检测复合绝缘子的红外图像数据,然后将采集到的红外图像数据进行数据分析,获得复合绝缘子劣化结果;本发明为输电线路绝缘子的故障诊断提供了基础和依据,提升了诊断结果的准确率。
Description
技术领域
本发明属于无人机应用领域,尤其涉及一种基于无人机红外检测的复合绝缘子劣化诊断方法。
背景技术
随着我国电力需求的不断增加,我国电网的规模和输送能力日益壮大。作为电网的重要组成部分,架空输电线路的建设与社会经济发展紧密关联。以河南为例,2010年至2018年国网河南省电力有限公司110kV及以上电压等级架空输电线路总长从33000km增长至50000km,增长速度超过50%。
随着架空线路投运时间的增长,线路各个元器件都不同程度出现老化、劣化。而复合绝缘子作为架空输电线路的重要组成部件,它承担着线路电压和机械应力的综合作用。而受潮湿环境、酸雨酸雾、电晕放电等因素影响,绝缘子内部芯棒极易因酸蚀、电蚀导致护套内部产生局放发热现象,此情况发生后,将加速芯棒老化、劣化,发生酥朽,进而导致绝缘子机械强度下降,在遇到恶劣工况下还可能发生断串、掉线事故,后果不堪设想。因此,如何采用经济有效的方法实现复合绝缘子老化状态的高效可靠评估对提高线路运行的可靠性和安全性有着非常重大的意义。
目前对于复合绝缘子老化的检测主要是通过憎水性检测、拉力检测和温度检测手段实现。憎水性检测是通过复合绝缘子伞裙表面憎水性强弱来判断其表面防污闪能力,是目前广泛应用的复合绝缘子老化状态分析方法。检修人员搭载云梯或攀爬杆塔对目标绝缘子进行喷水作业,通过观察水滴在绝缘子伞裙表面的分布形态,对比分级判据和标准图片,得到绝缘子表面的憎水性状态。这种人工登塔的作业模式实施成本低、操作简单,但安全性低、主观依赖性强、效率和准确性得不到保障。拉力和温度检测主要目的是验证绝缘子的机械强度。拉力检测是离线情况下对复合绝缘子进行拉伸负荷试验测试其破坏拉力值进而检测其机械强度。这种方法是一种强制性测试法,并且需要非带电在运情况下操作,具有很大的局限性。而温度检测是通过在线测试绝缘子芯棒因局部放电发热情况来反映其机械强度,传统的测温技术主要是人工手持式红外测温。
然而,由于复合绝缘子发热具有方向性和观测角度的局限性,手持式红外测温也尚未广泛应用。此外,憎水性、拉力和温度检测手段都是对绝缘子进行随机抽检,无法有效验证个例的劣化水平,具有较大随机性;另一方面,抽检完成后,根据试验情况采取按一定年限(18年)全部更换绝缘子的方式降低其劣化风险,这种大面积更换造成资金浪费,同时停电更换影响供电可靠性。同时,这种人工巡检不仅会消耗大量的财力、人力和时间,还会影响线路的日常运维和巡视。
发明内容
针对现有技术中复合绝缘子老化的检测主要是通过憎水性检测、拉力检测和温度检测手段实现而导致的测量结果不准确的问题,本发明提供一种基于无人机红外检测的复合绝缘子劣化诊断方法。
本发明为了解决上述技术问题而采用的技术方案是:一种基于无人机红外检测的复合绝缘子劣化诊断方法,其特征在于,利用无人机红外检测装置通过制定无人机巡检流程,采集待检测复合绝缘子的红外图像数据,然后将采集到的红外图像数据进行数据分析,获得复合绝缘子劣化结果;其中,数据分析包括以下步骤:
1)将红外图像数据进行归类整理,筛选出合格的红外图像数据;
2)将步骤1)步骤获得的红外图像数据进行重命名,使该红外图像数据与拍摄设备一一对应;
3)将2)步骤的红外图像数据导入到Flirt tools;
4)根据拍摄环境调整外部参数:
5)获得输电线路设备上的目标位置的温度、设备其他位置的参考温度;
6)对同类型设备目标点之间的温差、不同类型设备之间的温差进行分析对比;
7)输出分析报告。
进一步的,所述的无人机红外检测装置包括飞行器、红外测温器、辅助测量器以及无线通信模块;
其中,红外测温器设置在飞行器上,用于采集复合绝缘子的温度数据和该复合绝缘子的红外图像;辅助测量器设置在飞行器上,用于对采集采集复合绝缘子的可见光影像;无线通信模块设置在飞行器上,用于将红外测温器、辅助测量器采集的数据实时发送至地面控制台或将地面遥控指令发送至飞行器。
进一步的,所述的无人机巡检流程包括:
1)明确红外巡检任务:确定红外巡检对象:金具、复合绝缘子、瓷质绝缘子;
2)收集巡检线路资料:确定巡检线路名称、电压等级、杆塔类型、巡检杆塔范围;
3)进行现场勘察:了解巡检线路情况、地形、地貌、气象环境、植被分布、周边障碍物、构筑物、空中管制情况、确定起降场;
4)制定飞行作业计划:做好现场资料记录包括:地形地貌、作业现场情况、相机参数设置、实际飞行情况实时记录,飞行过程记录、起降场地、空中管制情况、飞行作业时间;
5)进行旋翼无人机红外巡检作业:根据现场作业情况调整无人机拍摄位置,拍摄角度,拍摄照片质量需满足质量要求;
6)对红外影像进行数据处理和分析,对同类型设备目标点之间的温差、不同类型设备之间的温差进行分析对比;
7)输出分析报告,如果出现异常情况,及时上报相关情况。
有益效果:本发明从实际工程需求出发,提出了一种基于无人机红外检测技术的复合绝缘子温度检测方法,实现了复合绝缘子机械强度检测的无人机化,克服了传统人工登高作业模式的弊端,提升了线路检测的效率和安全。同时,基于数据归集和红外分析软件可建立大量标准化红外图谱,为输电线路绝缘子的故障诊断提供了基础和依据,提升了诊断结果的准确率。
附图说明
图1为本发明流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明进行进一步的说明。
如图1,一种基于无人机红外检测的复合绝缘子劣化诊断方法,其特征在于,利用无人机红外检测装置通过制定无人机巡检流程,采集待检测复合绝缘子的红外图像数据,然后将采集到的红外图像数据进行数据分析,获得复合绝缘子劣化结果。
其中,本文所述的无人机可以是多旋翼无人机。多旋翼无人机是一种机动性强、稳定性高、敏捷安全、操作简便的飞行平台。针对复合绝缘子温度检测,采用无人机搭载红外检测设备的方案替代原有的人工手持,可兼顾检测准确高效、安全和灵活。
其中,(1)飞行平台采用大疆M210 RTK多旋翼无人机,内置高性能RTK模块,采用双冗余IMU设计和气压计,提升安全性,提供了敏捷、稳定、安全的飞行性能,抗电磁干扰能力强,即使输电塔产生强大的磁场,无人机都能确定方向,并能在近距离检查输电塔时维持稳定的飞行状态。
(2)红外测温器可通过搭载XT2红外云台测量绝缘子温度和红外图像采集。XT2云台采用FLIR非制冷氧化钒热成像传感器,可同时录制、传输热成像,分别率可达640X512,灵敏度<50MK,采用19mm镜头,可以保证无人机下距离绝缘子10距离即可取得细节丰富、清晰的红外影像。
(3)辅助测量器主要是可见光传感器,可采集录制可见光影像,巡检人员可在安全距离处通过Z30高倍率变焦相机查看绝缘子细节。
(4)无线通信模块基于数传图传系统实现整个装置的远程无线控制。其任务主要包括测量数据的实时发送和地面遥控指令的及时响应。通信模块采用OcuSync2.0图传系统,信号传输距离最远可达78km。遥控器可在2.4GHz与5.8GHz双频段之间自动切换,大幅增强抗干扰能力和图传稳定性。
本发明所述的作业流程是:第一、明确红外巡检任务:确定红外巡检对象:金具、复合绝缘子、瓷质绝缘子等;第二、收集巡检线路资料:确定巡检线路名称、电压等级、杆塔类型、巡检杆塔范围等。第三、进行现场勘察:了解巡检线路情况、地形(平原、丘陵、山地等)、地貌(林区、河流等)、气象环境、植被分布、周边障碍物、构筑物、空中管制情况、确定起降场;第四、制定飞行作业计划:确定无人机红外巡检系统、作业人员要求、安全要求、气象要求、维护保养要求等。红外巡检尤其要做好现场资料记录包括:地形地貌、作业现场情况、相机参数设置、实际飞行情况实时记录,飞行过程记录、起降场地、空中管制情况、飞行作业时间等;第五、进行旋翼无人机红外巡检作业:根据现场作业情况调整无人机拍摄位置,拍摄角度,拍摄照片质量需满足质量要求;第六、对红外影像进行数据处理和分析,对同类型设备目标点之间的温差、不同类型设备之间的温差进行分析对比;第七、输出分析报告,如果出现异常情况,及时上报相关情况。
目前,无人机巡检作业已经成为输电线路智能巡检的重要方式。然而,对于无人机在巡检过程中拍摄的大量数据资料,其信息还存在不清晰、不规范、不全面、不一致、较混乱等问题。因此,有必要对现场采集的大量离散型数据做标准化编码和归类,建立完整、详实的数据归集分析体系。在对现场采集的数据进行标准化归集的基础上,通过红外分析软件进行数据智能分析,构建大量信息丰富的红外图谱数据库,实现部位和缺陷的标准化描述和标注,而后生成报告输出,最终为实现绝缘子的全寿命周期管理提供基础数据。近年来,随着图像识别处理技术的发展,红外数据处理的智能化水平也逐渐提高,已经可以做到自动识别部分目标设备并进行缺陷分析。
本发明所述的数据分析包括以下步骤:第一、将红外图像数据进行归类整理,筛选出合格的红外图像数据;第二、将第一步骤获得的红外图像数据进行重命名,使该红外图像数据与拍摄设备一一对应;第三、将第二步骤的红外图像数据导入到Flirt tools;4)根据工作环境调整外部参数:如辐射率、反射温度、距离、相对湿度等;第五、获得输电线路设备上的目标位置的温度、设备其他位置的参考温度;第六、对同类型设备目标点之间的温差、不同类型设备之间的温差进行分析对比;第七、输出分析报告,如果出现异常情况,及时上报相关情况。
以上所述,仅为本发明的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,可轻易变化或替换,都属于本发明的保护范围之内。因此本发明的保护范围所述以权利要求的保护范围为准。
Claims (3)
1.一种基于无人机红外检测的复合绝缘子劣化诊断方法,其特征在于,利用无人机红外检测装置通过制定无人机巡检流程,采集待检测复合绝缘子的红外图像数据,然后将采集到的红外图像数据进行数据分析,获得复合绝缘子劣化结果;
其中,数据分析包括以下步骤:
1)将红外图像数据进行归类整理,筛选出合格的红外图像数据;
2)将步骤1)步骤获得的红外图像数据进行重命名,使该红外图像数据与拍摄设备一一对应;
3)将2)步骤的红外图像数据导入到Flirt tools;
4)根据拍摄环境调整外部参数:
5)获得输电线路设备上的目标位置的温度、设备其他位置的参考温度;
6)对同类型设备目标点之间的温差、不同类型设备之间的温差进行分析对比;
7)输出分析报告。
2.根据权利要求1所述的一种基于无人机红外检测的复合绝缘子劣化诊断方法,其特征在于,所述的无人机红外检测装置包括飞行器、红外测温器、辅助测量器以及无线通信模块;
其中,红外测温器设置在飞行器上,用于采集复合绝缘子的温度数据和该复合绝缘子的红外图像;辅助测量器设置在飞行器上,用于对采集采集复合绝缘子的可见光影像;无线通信模块设置在飞行器上,用于将红外测温器、辅助测量器采集的数据实时发送至地面控制台或将地面遥控指令发送至飞行器。
3.根据权利要求1所述的一种基于无人机红外检测的复合绝缘子劣化诊断方法,其特征在于,所述的无人机巡检流程包括:
1)明确红外巡检任务:确定红外巡检对象:金具、复合绝缘子、瓷质绝缘子;
2)收集巡检线路资料:确定巡检线路名称、电压等级、杆塔类型、巡检杆塔范围;
3)进行现场勘察:了解巡检线路情况、地形、地貌、气象环境、植被分布、周边障碍物、构筑物、空中管制情况、确定起降场;
4)制定飞行作业计划:做好现场资料记录包括:地形地貌、作业现场情况、相机参数设置、实际飞行情况实时记录,飞行过程记录、起降场地、空中管制情况、飞行作业时间;
5)进行旋翼无人机红外巡检作业:根据现场作业情况调整无人机拍摄位置,拍摄角度,拍摄照片质量需满足质量要求;
6)对红外影像进行数据处理和分析,对同类型设备目标点之间的温差、不同类型设备之间的温差进行分析对比;
7)输出分析报告,如果出现异常情况,及时上报相关情况。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201911119404.1A CN110967600A (zh) | 2019-11-15 | 2019-11-15 | 一种基于无人机红外检测的复合绝缘子劣化诊断方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201911119404.1A CN110967600A (zh) | 2019-11-15 | 2019-11-15 | 一种基于无人机红外检测的复合绝缘子劣化诊断方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN110967600A true CN110967600A (zh) | 2020-04-07 |
Family
ID=70030619
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201911119404.1A Pending CN110967600A (zh) | 2019-11-15 | 2019-11-15 | 一种基于无人机红外检测的复合绝缘子劣化诊断方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN110967600A (zh) |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112595936A (zh) * | 2020-11-06 | 2021-04-02 | 广西电网有限责任公司崇左供电局 | 基于无人机巡检的输电线复合绝缘子智能检测系统 |
CN112649704A (zh) * | 2020-12-15 | 2021-04-13 | 国网青海省电力公司 | 复合绝缘子缺陷检测设备、方法及无人机 |
CN113125914A (zh) * | 2021-05-11 | 2021-07-16 | 广西电网有限责任公司电力科学研究院 | 一种用于复合绝缘子带护套芯棒水扩散试验的试验平台 |
CN113484635A (zh) * | 2021-06-17 | 2021-10-08 | 海南电网有限责任公司电力科学研究院 | 绝缘子异常发热热源及其材料劣化特征分析方法 |
Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108872819A (zh) * | 2018-07-29 | 2018-11-23 | 湖南湖大华龙电气与信息技术有限公司 | 基于红外热像和可见光的绝缘子检测无人机及方法 |
-
2019
- 2019-11-15 CN CN201911119404.1A patent/CN110967600A/zh active Pending
Patent Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108872819A (zh) * | 2018-07-29 | 2018-11-23 | 湖南湖大华龙电气与信息技术有限公司 | 基于红外热像和可见光的绝缘子检测无人机及方法 |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112595936A (zh) * | 2020-11-06 | 2021-04-02 | 广西电网有限责任公司崇左供电局 | 基于无人机巡检的输电线复合绝缘子智能检测系统 |
CN112649704A (zh) * | 2020-12-15 | 2021-04-13 | 国网青海省电力公司 | 复合绝缘子缺陷检测设备、方法及无人机 |
CN113125914A (zh) * | 2021-05-11 | 2021-07-16 | 广西电网有限责任公司电力科学研究院 | 一种用于复合绝缘子带护套芯棒水扩散试验的试验平台 |
CN113125914B (zh) * | 2021-05-11 | 2022-07-12 | 广西电网有限责任公司电力科学研究院 | 一种用于复合绝缘子带护套芯棒水扩散试验的试验平台 |
CN113484635A (zh) * | 2021-06-17 | 2021-10-08 | 海南电网有限责任公司电力科学研究院 | 绝缘子异常发热热源及其材料劣化特征分析方法 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN110967600A (zh) | 一种基于无人机红外检测的复合绝缘子劣化诊断方法 | |
CN108957240A (zh) | 电网故障远程定位方法及系统 | |
CN112491982A (zh) | 基于云边协同输电线路精细化感知方法 | |
CN111342391B (zh) | 一种输电线路绝缘子和线路故障巡视方法及巡视体系 | |
CN110472477B (zh) | 一种利用rtk版无人机搭载红外相机监测覆冰方法 | |
CN111311967A (zh) | 基于无人机的电力线路巡检系统及方法 | |
CN110673628B (zh) | 一种复合翼无人机油气管线巡检方法 | |
CN112360699A (zh) | 一种全自动风力发电机组叶片智能巡视及诊断分析方法 | |
CN108872819A (zh) | 基于红外热像和可见光的绝缘子检测无人机及方法 | |
CN112731086A (zh) | 一种用于对电力设备进行综合巡检的方法及系统 | |
CN113406107B (zh) | 风机叶片缺陷检测系统 | |
CN211087009U (zh) | 一种基于飞行器的接触网巡检装置 | |
CN111952883B (zh) | 一种基于三维激光雷达的输电线路故障识别系统及方法 | |
CN111244822B (zh) | 一种复杂地理环境的固定翼无人机巡线方法、系统和装置 | |
CN116258980A (zh) | 一种基于视觉的无人机分布式光伏电站巡检方法 | |
Li et al. | The future application of transmission line automatic monitoring and deep learning technology based on vision | |
CN117498225B (zh) | 一种无人机智能电力线路巡检系统 | |
CN117421998A (zh) | 一种基于多模态数据的输电架空线路健康状态评估系统 | |
CN114167245B (zh) | 输变电设备表面局放智能检测方法及无人机融合紫外系统 | |
Chen et al. | Design of patrol inspection system for special equipment based on UAV | |
CN115113093A (zh) | 一种可视化绝缘子漏电流巡检方法及设备 | |
CN114442658A (zh) | 输配电线路无人机自动巡检系统及其运行方法 | |
Zhang et al. | Application of UAV in intelligent patrol inspection of transmission line | |
CN118034354B (zh) | 一种基于无人机的电力巡检控制方法及系统 | |
CN216669780U (zh) | 一种基于无人机图像识别的钢渡槽缺陷检测与预警系统 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20200407 |