CN111735545B - 一种变电站红外热成像在线监测方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种变电站红外热成像在线监测方法及系统，包括：获取每一幅历史红外异常发热图像各个发热区域的红外异常发热温度数据；计算出常发热故障状态数据模型；得到各个发热区域的发热温度安全线值；计算实时发热温度数据和异常发热故障状态数据模型之间各个发热区域的第一相似度值；若两个或两个以上发热区域当前的第一相似度值均大于对应发热区域的发热温度安全线值，或者，若一个发热区域当前的第一相似度值和该一个发热区域紧前的第一相似度值均大于对应发热区域的发热温度安全线值，则发出该一电力设备发热异常的报警提示并输出对应的实时红外图像和当前实时发热温度数据。它能提前对电力设备异常发热进行预报，能避免误报警。

Description

一种变电站红外热成像在线监测方法及系统

技术领域

本发明涉及变电站红外热成像监测技术领域，尤其涉及一种变电站红外热成像在线监测方法及系统。

背景技术

变电站向来是电业部门的骨干企业,负担着电网线路生产及建设,站内电气设备紧密 , 线路烦杂 , 节点、大型变压器更是数不胜数，是电力部门安全防范的要害部门。为保障变电站内部运行的安全，每年都耗费大量人力物力资金的投入。

电力系统有别于其它行业，维护不能随意中断生产，这就要在事故发生之前作好充分的预测——在事故发生前解决故障，重点是变电站设备的预防性的巡检工作。变电系统负担着电力变送工作，高电压大电流的线路长期工作，即使是优良的绝缘介质也会出现不可预期的问题而导致事故。绝大部分事故的原因就是绝缘老化、失效产生的，其外观表现为：在故障出现之前数小时都比正常工作时发热多许多。这种高压设备的异常发热故障是引起大面积停电等事故的主要诱发因素。

目前，红外诊断技术在我国电力系统的设备诊断和其它行业的电气设备诊断中的应用以取得显著效果，大大减少了电力系统设备线路运行时的故障和人员在危险作业区作业的风险性，大大减少了人员检修的成本和劳力支持，提高了电力系统生产维护的效率。

由于红外技术在电力行业取得了突出的应用效果，各地电力用户纷纷采用。目前，通常采用对红外图像像素扫描找出最高点温度，然后将最高点温度与温度阈值比较，得出监控结果。然而，这种方法容易出现误报报警，比如实时获取某个突变的高于温度阈值的温度点，会出现误报警，并且不能及早识电力设备异常发热等缺陷。

发明内容

本发明的目的在于：为了解决上述问题，而提出的一种变电站红外热成像在线监测方法及系统，其能提前对电力设备异常发热进行预报，并能避免误报警。

为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：

一种变电站红外热成像在线监测方法，包括以下步骤：

S1，采集变电站中一电力设备在一段时间内异常发热故障时各时间点的历史红外异常发热图像，其中，历史红外异常发热图像划分成多个发热区域，历史红外异常发热图像的各个发热区域与该一电力设备的各个发热区域一一对应；获取每一幅历史红外异常发热图像各个发热区域的红外异常发热温度数据；

S2，基于所获取的各个发热区域的红外异常发热温度数据生成对应发热区域的红外异常发热温度集合，并根据各个红外异常发热温度集合内所有红外异常发热温度数据分布特征，抽取各个发热区域的典型红外异常发热温度数据，计算出对应发热区域的异常发热故障状态数据模型；

S3，通过各个发热区域的异常发热故障状态数据模型，对对应发热区域的所抽取的典型红外异常发热温度数据进行计算，得到各个发热区域的发热温度安全线值；

S4，实时采集该一电力设备的实时红外图像，其中，实时红外图像的发热区域划分方式和历史红外异常发热图像的发热区域划分方式相同；获取该实时红外图像各个发热区域的当前实时发热温度数据；

S5，计算各个发热区域的当前实时发热温度数据与对应发热区域的异常发热故障状态数据模型之间的第一相似度值；

S6，若两个或两个以上发热区域当前的第一相似度值均大于对应发热区域的发热温度安全线值，或者，若一个发热区域当前的第一相似度值和该一个发热区域紧前的第一相似度值均大于对应发热区域的发热温度安全线值，则发出该一电力设备发热异常的报警提示并输出对应的实时红外图像和当前实时发热温度数据。

所述步骤S2中，所抽取的各个发热区域的典型红外异常发热温度数据包含对应发热区域的红外异常发热温度集合中红外异常发热温度极值数据；所述步骤S2中，抽取典型红外异常发热温度数据的要求包括：对于各发热区域的红外异常发热温度集合中红外异常发热温度数据分布密度大的地方抽取的典型红外异常发热温度数据的数量，小于对应发热区域的红外异常发热温度集合中红外异常发热温度数据分布密度小的地方抽取的典型红外异常发热温度数据的数量。

所述步骤S3具体包括：

将各个发热区域的异常发热故障状态数据模型中的每个典型红外异常发热温度数据，与对应发热区域的异常发热故障状态数据模型中的其他红外异常发热温度数据进行比较计算，从各个发热区域的异常发热故障状态数据模型中，找到对应发热区域的与当前典型红外异常发热温度数据最接近的红外异常发热温度数据；

计算典型红外异常发热温度数据和与当前典型红外异常发热温度数据最接近的红外异常发热温度数据之间的第二差值，并将计算所得的第二差值的绝对值作为对应发热区域的第二相似度值；

将各个发热区域的第二相似度值中的最大值作为对应发热区域的发热温度安全线值。

所述步骤S5具体包括：

计算各个发热区域的实时发热温度数据与对应发热区域的异常发热故障状态数据模型中的每个红外异常发热温度数据之间的第一差值，并将第一差值的绝对值中的最小值作为对应发热区域的第一相似度值。

一种变电站红外热成像在线监测系统，包括：

数据采集单元，其用于采集变电站中一电力设备在一段时间内异常发热故障时各时间点的历史红外异常发热图像，其中，历史红外异常发热图像划分成多个发热区域，历史红外异常发热图像的各个发热区域与该一电力设备的各个发热区域一一对应，其还用于获取每一幅历史红外异常发热图像各个发热区域的红外异常发热温度数据，其还用于实时采集该一电力设备的实时红外图像，其中，实时红外图像的发热区域划分方式和历史红外异常发热图像的发热区域划分方式相同，其还用于获取该实时红外图像各个发热区域的当前实时发热温度数据；

数据模型计算单元，其用于基于所获取的各个发热区域的红外异常发热温度数据生成对应发热区域的红外异常发热温度集合，并根据各个红外异常发热温度集合内所有红外异常发热温度数据分布特征，抽取各个发热区域的典型红外异常发热温度数据，计算出对应发热区域的异常发热故障状态数据模型；

发热温度安全线值计算单元，其用于通过各个发热区域的异常发热故障状态数据模型，对对应发热区域的所抽取的典型红外异常发热温度数据进行计算，得到各个发热区域的发热温度安全线值；

相似度计算单元，其用于计算各个发热区域的当前实时发热温度数据与对应发热区域的异常发热故障状态数据模型之间的第一相似度值；

比较报警输出单元，其用于若两个或两个以上发热区域当前的第一相似度值均大于对应发热区域的发热温度安全线值，或者，若一个发热区域当前的第一相似度值和该一个发热区域紧前的第一相似度值均大于对应发热区域的发热温度安全线值，则发出该一电力设备发热异常的报警提示并输出对应的实时红外图像和当前实时发热温度数据。

所述数据模型计算单元中，所抽取的各个发热区域的典型红外异常发热温度数据包含对应发热区域的红外异常发热温度集合中红外异常发热温度极值数据；所述数据模型计算单元，抽取典型红外异常发热温度数据的要求包括：对于各发热区域的红外异常发热温度集合中红外异常发热温度数据分布密度大的地方抽取的典型红外异常发热温度数据的数量，小于对应发热区域的红外异常发热温度集合中红外异常发热温度数据分布密度小的地方抽取的典型红外异常发热温度数据的数量。

所述发热温度安全线值计算单元具体包括：

将各个发热区域的异常发热故障状态数据模型中的每个典型红外异常发热温度数据，与对应发热区域的异常发热故障状态数据模型中的其他红外异常发热温度数据进行比较计算，从各个发热区域的异常发热故障状态数据模型中，找到对应发热区域的与当前典型红外异常发热温度数据最接近的红外异常发热温度数据；

计算典型红外异常发热温度数据和与当前典型红外异常发热温度数据最接近的红外异常发热温度数据之间的第二差值，并将计算所得的第二差值的绝对值作为对应发热区域的第二相似度值；

将各个发热区域的第二相似度值中的最大值作为对应发热区域的发热温度安全线值。

所述相似度值计算单元具体包括：

计算各个发热区域的实时发热温度数据与对应发热区域的异常发热故障状态数据模型中的每个红外异常发热温度数据之间的第一差值，并将第一差值的绝对值中的最小值作为对应发热区域的第一相似度值。

综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：

本发明先采集变电站中一电力设备在一段时间内异常发热故障时各时间点的历史红外异常发热图像，并将历史红外异常发热图像划分成多个发热区域，历史红外异常发热图像的各个发热区域与该一电力设备的各个发热区域一一对应，然后获取每一幅历史红外异常发热图像各个发热区域的红外异常发热温度数据。再基于各个发热区域的红外异常发热温度数据建立对应发热区域的异常发热故障状态数据模型，通过各个发热区域的异常发热故障状态数据模型，对对应发热区域的所抽取的典型红外异常发热温度数据进行计算，得到各个发热区域的发热温度安全线值，设定有明确工程意义的各个发热区域的异常发热温度基准。然后实时采集该一电力设备的实时红外图像并获取该实时红外图像各个发热区域的当前实时发热温度数据；再计算各个发热区域的当前实时发热温度数据与对应发热区域的异常发热故障状态数据模型之间的第一相似度值；若两个或两个以上发热区域当前的第一相似度值均大于对应发热区域的发热温度安全线值，或者，若一个发热区域当前的第一相似度值和该一个发热区域紧前的第一相似度值均大于对应发热区域的发热温度安全线值，则发出该一电力设备发热异常的报警提示并输出对应的实时红外图像和当前实时发热温度数据。本发明能够及时了解该一电力设备的运行状态，评估其安全状况，在该一电力设备异常发热故障早期实现预警，并能避免误报警。

附图说明

图1为本发明的系统的原理结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

在发明中涉及“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。

通过热成像设备采集红外热像图，这种红外热像图与物体表面的热分布场相对应。通俗地讲热成像设备就是将物体发出的不可见红外能量转变为可见的热图像。热图像上面的不同颜色代表被测物体的不同温度。

本发明的一种变电站红外热成像在线监测方法，包括以下步骤：

S1，采集变电站中一电力设备在一段时间内异常发热故障时各时间点的历史红外异常发热图像，其中，历史红外异常发热图像划分成多个发热区域，比如，历史红外异常发热图像可以划分成N个发热区域，N为正整数，各个发热区域彼此不重合较佳，历史红外异常发热图像的各个发热区域与该一电力设备的各个发热区域一一对应；获取每一幅历史红外异常发热图像各个发热区域的红外异常发热温度数据；每一时间点可以对应采集一幅历史红外异常发热图像，相邻时间点之间的间隔可以根据实际需要确定；由于历史红外异常发热图像上面的不同颜色代表被测物体的不同温度，可以将历史红外异常发热图像划分成多个发热区域，这些发热区域的形状通常是不规则的，比如为了简化，可以划分成规则形状的发热区域，各个发热区域内的最高温度作为各个发热区域的红外异常发热温度实时数据；较佳的，可以在采集历史红外异常发热图像的同时采集相应历史红外异常发热图像所对应的时间点；

S2，基于所获取的各个发热区域的红外异常发热温度数据生成对应发热区域的红外异常发热温度集合，并根据各个红外异常发热温度集合内所有红外异常发热温度数据分布特征，抽取各个发热区域的典型红外异常发热温度数据，计算出对应发热区域的异常发热故障状态数据模型；比如，历史红外异常发热图像划分成N个发热区域的情况下，那么就有N个异常发热故障状态数据模型，即一个发热区域对应一个异常发热故障状态数据模型；

S3，通过各个发热区域的异常发热故障状态数据模型，对对应发热区域的所抽取的典型红外异常发热温度数据进行计算，得到各个发热区域的发热温度安全线值；比如，历史红外异常发热图像划分成N个发热区域的情况下，那么就有N个发热温度安全线值，一个发热区域对应一个发热温度安全线值；

S4，实时采集该一电力设备的实时红外图像，其中，实时红外图像的发热区域划分方式和历史红外异常发热图像的发热区域划分方式相同；获取该实时红外图像各个发热区域的当前实时发热温度数据；

S5，计算各个发热区域的当前实时发热温度数据与对应发热区域的异常发热故障状态数据模型之间的第一相似度值；

S6，若两个或两个以上发热区域当前的第一相似度值均大于对应发热区域的发热温度安全线值，或者，若一个发热区域当前的第一相似度值和该一个发热区域紧前的第一相似度值均大于对应发热区域的发热温度安全线值，则发出该一电力设备发热异常的报警提示并输出对应的实时红外图像和当前实时发热温度数据。

在一些实施例中，当步骤S6发出报警提示并输出对应的实时红外图像和实时发热温度数据时，将所输出的实时红外图像与步骤S1所采集的历史红外异常发热图像进行比较，若所输出的实时红外图像与步骤S1所采集的历史红外异常发热图像之间的图像相似度值大于预定图像相似度值，说明步骤S1所采集的历史红外异常发热图像已包括所输出的实时红外图像，舍去所输出的实时红外图像及实时红外图像各个发热区域的实时发热温度数据，否则，将该所输出的实时红外图像作为历史红外异常发热图像，并将该所输出的实时红外图像各个发热区域的实时发热温度数据作为红外异常发热温度数据，然后重复步骤S2、S3更新异常发热故障状态数据模型及发热温度安全线值，以便后续在线监测更准确预警，并能避免误报警。

本发明将历史红外异常发热图像划分成多个发热区域，并得到各个发热区域的红外异常发热温度实时数据，从而避免采用对红外图像像素扫描找出最高点温度并将最高点温度与温度阈值比较而容易出现误报报警的问题；再基于各个发热区域的红外异常发热温度实时数据得出对应发热区域的异常发热故障状态数据模型，通过各个发热区域的异常发热故障状态数据模型，对对应发热区域的所抽取的典型红外异常发热温度数据进行计算，得到各个发热区域的发热温度安全线值，再计算各个发热区域的当前实时发热温度数据与对应发热区域的异常发热故障状态数据模型之间的第一相似度值，再将若两个或两个以上发热区域当前的第一相似度值均大于对应发热区域的发热温度安全线值，或者，若一个发热区域当前的第一相似度值和该一个发热区域紧前的第一相似度值均大于对应发热区域的发热温度安全线值，则发出该一电力设备发热异常的报警提示并输出对应的实时红外图像和当前实时发热温度数据，从而实现提前对电力设备异常发热进行预报并能避免误报警的目的。可见，本发明通过步骤S1-S6彼此协作配合，能够在该一电力设备异常发热故障早期实现预警，并能避免误报警。

在一些实施例中，步骤S2中，所抽取的各个发热区域的典型红外异常发热温度数据包含对应发热区域的红外异常发热温度集合中红外异常发热温度极值数据；所述步骤S2中，抽取典型红外异常发热温度数据的要求包括：对于各发热区域的红外异常发热温度集合中红外异常发热温度数据分布密度大的地方抽取的典型红外异常发热温度数据的数量，小于对应发热区域的红外异常发热温度集合中红外异常发热温度数据分布密度小的地方抽取的典型红外异常发热温度数据的数量。

在一些实施例中，步骤S3具体包括：

将各个发热区域的异常发热故障状态数据模型中的每个典型红外异常发热温度数据，与对应发热区域的异常发热故障状态数据模型中的其他红外异常发热温度数据进行比较计算，从各个发热区域的异常发热故障状态数据模型中，找到对应发热区域的与当前典型红外异常发热温度数据最接近的红外异常发热温度数据；

计算典型红外异常发热温度数据和与当前典型红外异常发热温度数据最接近的红外异常发热温度数据之间的第二差值，并将计算所得的第二差值的绝对值作为对应发热区域的第二相似度值；

将各个发热区域的第二相似度值中的最大值作为对应发热区域的发热温度安全线值。

在一些实施例中，步骤S5具体包括：

计算各个发热区域的实时发热温度数据与对应发热区域的异常发热故障状态数据模型中的每个红外异常发热温度数据之间的第一差值，并将第一差值的绝对值中的最小值作为对应发热区域的第一相似度值。

图1为本发明的系统的原理结构示意图。本发明的一种变电站红外热成像在线监测系统，包括数据采集单元1、数据模型计算单元2、发热温度安全线值计算单元3、相似度计算单元4、比较报警输出单元5、存储单元6、图像比较单元7。

数据采集单元1用于采集变电站中一电力设备在一段时间内异常发热故障时各时间点的历史红外异常发热图像，其中，历史红外异常发热图像划分成多个发热区域，历史红外异常发热图像的各个发热区域与该一电力设备的各个发热区域一一对应。数据采集单元1还用于获取每一幅历史红外异常发热图像各个发热区域的红外异常发热温度数据。数据采集单元1还用于实时采集该一电力设备的实时红外图像，其中，实时红外图像的发热区域划分方式和历史红外异常发热图像的发热区域划分方式相同。数据采集单元1还用于获取该实时红外图像各个发热区域的当前实时发热温度数据。较佳的，数据采集单元1采集的历史红外异常发热图像及获取的各个发热区域的红外异常发热温度数据存储于存储单元6。

数据模型计算单元2用于基于数据采集单元1所获取的各个发热区域的红外异常发热温度数据生成对应发热区域的红外异常发热温度集合，并根据各个红外异常发热温度集合内所有红外异常发热温度数据分布特征，抽取各个发热区域的典型红外异常发热温度数据，计算出对应发热区域的异常发热故障状态数据模型。较佳的，当数据采集单元1不再采集历史红外异常发热图像及不再获取各个发热区域的红外异常发热温度数据时，数据模型计算单元2可以从存储单元6获取各个发热区域的红外异常发热温度数据。

发热温度安全线值计算单元3用于通过各个发热区域的异常发热故障状态数据模型，对对应发热区域的所抽取的典型红外异常发热温度数据进行计算，得到各个发热区域的发热温度安全线值。

相似度计算单元4用于计算各个发热区域的当前实时发热温度数据与对应发热区域的异常发热故障状态数据模型之间的第一相似度值。

比较报警输出单元5用于若两个或两个以上发热区域当前的第一相似度值均大于对应发热区域的发热温度安全线值，或者，若一个发热区域当前的第一相似度值和该一个发热区域紧前的第一相似度值均大于对应发热区域的发热温度安全线值，则发出该一电力设备发热异常的报警提示并输出对应的实时红外图像和当前实时发热温度数据。

当比较报警输出单元5发出报警提示并输出对应的实时红外图像和实时发热温度数据时，比较报警输出单元5将所输出的实时红外图像与存储单元6中存储的历史红外异常发热图像在图像比较单元7中进行比较，若所输出的实时红外图像与数据采集单元1所采集的历史红外异常发热图像之间的图像相似度值大于预定图像相似度值，说明数据采集单元1所采集的历史红外异常发热图像已包括所输出的实时红外图像，图像比较单元7舍去比较报警输出单元5所输出的实时红外图像及实时红外图像各个发热区域的实时发热温度数据，否则，图像比较单元7将比较报警输出单元5所输出的实时红外图像作为历史红外异常发热图像存入存储单元6，并将比较报警输出单元5所输出的实时红外图像各个发热区域的实时发热温度数据作为红外异常发热温度数据存入存储单元6，然后通过数据模型计算单元2、发热温度安全线值计算单元3重新更新异常发热故障状态数据模型及发热温度安全线值，以便后续在线监测更准确预警，并能避免误报警。

在一些实施例中，数据模型计算单元2中，所抽取的各个发热区域的典型红外异常发热温度数据包含对应发热区域的红外异常发热温度集合中红外异常发热温度极值数据；所述数据模型计算单元2中，抽取典型红外异常发热温度数据的要求包括：对于各发热区域的红外异常发热温度集合中红外异常发热温度数据分布密度大的地方抽取的典型红外异常发热温度数据的数量，小于对应发热区域的红外异常发热温度集合中红外异常发热温度数据分布密度小的地方抽取的典型红外异常发热温度数据的数量。

在一些实施例中，发热温度安全线值计算单元3具体包括：

将各个发热区域的异常发热故障状态数据模型中的每个典型红外异常发热温度数据，与对应发热区域的异常发热故障状态数据模型中的其他红外异常发热温度数据进行比较计算，从各个发热区域的异常发热故障状态数据模型中，找到对应发热区域的与当前典型红外异常发热温度数据最接近的红外异常发热温度数据；

计算典型红外异常发热温度数据和与当前典型红外异常发热温度数据最接近的红外异常发热温度数据之间的第二差值，并将计算所得的第二差值的绝对值作为对应发热区域的第二相似度值；

将各个发热区域的第二相似度值中的最大值作为对应发热区域的发热温度安全线值。

在一些实施例中，相似度值计算单元4具体包括：

计算各个发热区域的实时发热温度数据与对应发热区域的异常发热故障状态数据模型中的每个红外异常发热温度数据之间的第一差值，并将第一差值的绝对值中的最小值作为对应发热区域的第一相似度值。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，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，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种变电站红外热成像在线监测方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1，采集变电站中一电力设备在一段时间内异常发热故障时各时间点的历史红外异常发热图像，其中，历史红外异常发热图像划分成多个发热区域，历史红外异常发热图像的各个发热区域与该一电力设备的各个发热区域一一对应；获取每一幅历史红外异常发热图像各个发热区域的红外异常发热温度数据；

S2，基于所获取的各个发热区域的红外异常发热温度数据生成对应发热区域的红外异常发热温度集合，并根据各个红外异常发热温度集合内所有红外异常发热温度数据分布特征，抽取各个发热区域的典型红外异常发热温度数据，计算出对应发热区域的异常发热故障状态数据模型；

S3，通过各个发热区域的异常发热故障状态数据模型，对对应发热区域的所抽取的典型红外异常发热温度数据进行计算，得到各个发热区域的发热温度安全线值；

S4，实时采集该一电力设备的实时红外图像，其中，实时红外图像的发热区域划分方式和历史红外异常发热图像的发热区域划分方式相同；获取该实时红外图像各个发热区域的当前实时发热温度数据；

S5，计算各个发热区域的当前实时发热温度数据与对应发热区域的异常发热故障状态数据模型之间的第一相似度值；

S6，若两个或两个以上发热区域当前的第一相似度值均大于对应发热区域的发热温度安全线值，或者，若一个发热区域当前的第一相似度值和该一个发热区域紧前的第一相似度值均大于对应发热区域的发热温度安全线值，则发出该一电力设备发热异常的报警提示并输出对应的实时红外图像和当前实时发热温度数据；

所述步骤S2中，所抽取的各个发热区域的典型红外异常发热温度数据包含对应发热区域的红外异常发热温度集合中红外异常发热温度极值数据；所述步骤S2中，抽取典型红外异常发热温度数据的要求包括：对于各发热区域的红外异常发热温度集合中红外异常发热温度数据分布密度大的地方抽取的典型红外异常发热温度数据的数量，小于对应发热区域的红外异常发热温度集合中红外异常发热温度数据分布密度小的地方抽取的典型红外异常发热温度数据的数量；

所述步骤S5具体包括：

计算各个发热区域的实时发热温度数据与对应发热区域的异常发热故障状态数据模型中的每个红外异常发热温度数据之间的第一差值，并将第一差值的绝对值中的最小值作为对应发热区域的第一相似度值。

2.根据权利要求1所述变电站红外热成像在线监测方法，其特征在于，所述步骤S3具体包括：

将各个发热区域的异常发热故障状态数据模型中的每个典型红外异常发热温度数据，与对应发热区域的异常发热故障状态数据模型中的其他红外异常发热温度数据进行比较计算，从各个发热区域的异常发热故障状态数据模型中，找到对应发热区域的与当前典型红外异常发热温度数据最接近的红外异常发热温度数据；

计算典型红外异常发热温度数据和与当前典型红外异常发热温度数据最接近的红外异常发热温度数据之间的第二差值，并将计算所得的第二差值的绝对值作为对应发热区域的第二相似度值；

将各个发热区域的第二相似度值中的最大值作为对应发热区域的发热温度安全线值。

3.一种变电站红外热成像在线监测系统，其特征在于，包括：

数据采集单元，其用于采集变电站中一电力设备在一段时间内异常发热故障时各时间点的历史红外异常发热图像，其中，历史红外异常发热图像划分成多个发热区域，历史红外异常发热图像的各个发热区域与该一电力设备的各个发热区域一一对应，其还用于获取每一幅历史红外异常发热图像各个发热区域的红外异常发热温度数据，其还用于实时采集该一电力设备的实时红外图像，其中，实时红外图像的发热区域划分方式和历史红外异常发热图像的发热区域划分方式相同，其还用于获取该实时红外图像各个发热区域的当前实时发热温度数据；

数据模型计算单元，其用于基于所获取的各个发热区域的红外异常发热温度数据生成对应发热区域的红外异常发热温度集合，并根据各个红外异常发热温度集合内所有红外异常发热温度数据分布特征，抽取各个发热区域的典型红外异常发热温度数据，计算出对应发热区域的异常发热故障状态数据模型；

发热温度安全线值计算单元，其用于通过各个发热区域的异常发热故障状态数据模型，对对应发热区域的所抽取的典型红外异常发热温度数据进行计算，得到各个发热区域的发热温度安全线值；

相似度计算单元，其用于计算各个发热区域的当前实时发热温度数据与对应发热区域的异常发热故障状态数据模型之间的第一相似度值；

比较报警输出单元，其用于若两个或两个以上发热区域当前的第一相似度值均大于对应发热区域的发热温度安全线值，或者，若一个发热区域当前的第一相似度值和该一个发热区域紧前的第一相似度值均大于对应发热区域的发热温度安全线值，则发出该一电力设备发热异常的报警提示并输出对应的实时红外图像和当前实时发热温度数据；

所述数据模型计算单元中，所抽取的各个发热区域的典型红外异常发热温度数据包含对应发热区域的红外异常发热温度集合中红外异常发热温度极值数据；所述数据模型计算单元中，抽取典型红外异常发热温度数据的要求包括：对于各发热区域的红外异常发热温度集合中红外异常发热温度数据分布密度大的地方抽取的典型红外异常发热温度数据的数量，小于对应发热区域的红外异常发热温度集合中红外异常发热温度数据分布密度小的地方抽取的典型红外异常发热温度数据的数量；

所述相似度值计算单元具体包括：

计算各个发热区域的实时发热温度数据与对应发热区域的异常发热故障状态数据模型中的每个红外异常发热温度数据之间的第一差值，并将第一差值的绝对值中的最小值作为对应发热区域的第一相似度值。

4.根据权利要求3所述变电站红外热成像在线监测系统，其特征在于，所述发热温度安全线值计算单元具体包括：

将各个发热区域的异常发热故障状态数据模型中的每个典型红外异常发热温度数据，与对应发热区域的异常发热故障状态数据模型中的其他红外异常发热温度数据进行比较计算，从各个发热区域的异常发热故障状态数据模型中，找到对应发热区域的与当前典型红外异常发热温度数据最接近的红外异常发热温度数据；

计算典型红外异常发热温度数据和与当前典型红外异常发热温度数据最接近的红外异常发热温度数据之间的第二差值，并将计算所得的第二差值的绝对值作为对应发热区域的第二相似度值；

将各个发热区域的第二相似度值中的最大值作为对应发热区域的发热温度安全线值。

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