CN117607636A - 多光谱融合的感传存算一体化高压放电检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了多光谱融合的感传存算一体化高压放电检测方法及装置,包括:S1:对设备可见光图像、紫外图像分别通过YOLOv3算法进行标注,得到设备、紫外放电光斑图像标注框;S2:判断光斑图像标注框中是否存在紫外放电光斑,若是,生成高压局部放电异常告警报文,否则进入S4;S3:判断基于设备可见光图像生成的设备标注框中是否存在其他放电设备,若是,调整检测装置摄像头角度,拍摄高压放电设备并生成告警报文,否则进入S4;S4:基于紫外线放电光斑标注框大小、队列积压情况调整本地数据采集帧率;S5:建立多个感传存算方案,实时监测通信环境变化,进行感传存算方案自适应切变;S6:动态分配带宽,保障告警报文以及图像数据的可靠性传输。
Description
技术领域
本发明属于电力系统及电气设备领域,具体涉及多光谱融合的感传存算一体化高压放电检测方法及装置。
背景技术
随着高比例新能源的发展,新能源的强不确定性、波动性以及大量谐波引入会导致电力设备承受更加极端、变化剧烈的运行条件,高压设备局部放电异常问题尤为严重。多光谱成像技术是一种用于获取和分析不同波长或频段的光学数据的成像技术,可以用于监测高压电气设备,高效感知、实时采集电气设备信息。融合可见光和紫外光的多光谱图像放电检测技术可以获取到更丰富的电气信息,从而提高了对放电事件的检测能力。多光谱图像数据感传存算技术通过感知设备信息,并对图像数据进行采集、处理和存储,支撑系统对输变电高压设备局部放电异常情况的处理,提高电力系统和电气设备的可靠性,减少维护成本,确保电力系统在安全和可靠的状态下运行。
然而,现有的多光谱图像放电检测技术无法感知基于可见光图像数据生成的设备标注框中是否含有其他高压放电设备,导致输变电高压设备局部放电异常告警的准确性较低,且无法根据本地数据队列积压情况动态调整本地数据采集频率,难以有效支撑系统对输变电高压设备局部放电异常情况的处理。同时,现有的多光谱图像数据感传存算方法未考虑高压变电站复杂电磁干扰环境对通信环境的实时影响,复杂的电磁干扰会导致实时通信环境变差,传输数据丢包率变大,且现有的多光谱图像数据感传存算方法无法动态调整带宽分配,导致带宽利用率低,网络传输性能较差,告警报文以及图像数据传输时延大、可靠性较低,无法保障电力系统的安全稳定运行。
因此,亟需设计一种多光谱融合的感传存算一体化高压放电检测方法及装置。
发明内容
本发明所为了解决背景技术中存在的技术问题,目的在于提供了多光谱融合的感传存算一体化高压放电检测方法及装置。
为了解决技术问题,本发明的技术方案是:
一种多光谱融合的感传存算一体化高压放电检测方法,所述方法包括:
S1:对设备可见光图像、紫外图像分别通过YOLOv3算法进行标注,得到设备、紫外放电光斑图像标注框;
S2:判断设备紫外图像生成的光斑图像标注框中是否存在紫外放电光斑,若是,生成高压局部放电异常告警报文,否则进入步骤S4;
S3:判断基于设备可见光图像生成的设备标注框中是否存在其他放电设备,若是,调整检测装置摄像头角度,拍摄高压放电设备并生成告警报文,否则进入步骤S4;
S4:基于紫外线放电光斑标注框大小、队列积压情况调整本地数据采集帧率;
S5:建立多个感传存算方案,实时监测通信环境变化,进行感传存算方案自适应切变;
S6:动态分配带宽,保障告警报文以及图像数据的可靠性传输。
进一步,在所述步骤S1和步骤S2中:
首先,差异化数据感传存算处理考虑T个时隙,集合表示为t表示第t时隙;基于YOLOv3算法对输入的设备可见光图像进行特征提取,将特征图划分为H×H个网格,每个网格预测一个设备标注框,并结合设备可见光图像特征计算该设备标注框中可能存在该设备的概率;每个设备标注框输出的信息包括反映设备标注框位置信息的Vx t、Vyt、Vo t,Vu t,其中,Vx t、Vy t为第t时隙设备标注框的坐标偏移值,Vo t、Vu t为第t时隙设备标注框的尺度缩放值,最后,在所有设备标注框中选出具有最高概率的设备标注框;
输出特征图中的每个网格都配置了相同尺寸的先验框,设备标注框会以先验框为基础进行调整,得到设备标注框中心位置V'x t,V'y t,表示为:
V'x t=σVx t+Rx t
V'y t=σVy t+Ry t
其中,V'x t为第t时隙设备标注框中心位置的横坐标,V'y t为第t时隙设备标注框中心位置的纵坐标,σ·为将偏移值限制在0~1范围内的Sigmoid函数的输出,Rx t为第t时隙该网格相对特征图原点位置的横坐标,Ry t为第t时隙该网格相对特征图原点位置的纵坐标,po t、pu t分别为第t时隙先验框的宽度和高度,V'o t、V'u t分别为第t时隙设备标注框的宽度和高度;
基于紫外图像识别紫外放电光斑,并记录紫外放电光斑的中心位置Z'x t,Z'y t与紫外放电光斑标注框的宽度Z'o t和高度Z'u t;若识别到有光斑,则输变电高压设备局部放电异常,生成高压局部放电异常告警报文,若未检测到光斑,则输变电高压设备局部放电正常,不生成告警报文。
进一步,所述步骤S3,具体包括:
考虑到基于设备可见光图像生成的设备标注框中存在其他放电设备,为获取到更全面的电气信息,当设备标注框中存在其他放电设备时,通过调整检测装置摄像头角度,拍摄高压放电设备,得到更精确输变电高压设备局部放电信息;
设定位置偏移阈值Lmin,用于与在设备标注框中出现的其他高压放电设备位置进行比较,若则不需要调整检测装置摄像头角度,其中,U'x t为基于YOLOv3算法得到的设备标注框中存在的其他高压放电设备位置横坐标,U'y t为基于YOLOv3算法得到的设备标注框中存在的其他高压放电设备位置纵坐标,若则调整检测装置摄像头角度重新拍摄,直至/>获取到更准确的电气信息。
进一步,所述步骤S4具体包括:
检测到输变电高压设备局部放电异常时,采集本地数据以支撑输变电高压设备局部放电异常的处理,若紫外放电光斑标注框较大,则高压设备局部放电异常情况较严重,提高采集帧率以确保光斑的准确记录,表示为:
其中,F t为第t时隙本地数据采集帧率,第k时隙为第t时隙前检测到高压设备局部放电异常的时隙,δZ为紫外放电光斑标注框调节系数,F k为第k时隙本地数据采集帧率,Z'o t为第t时隙紫外放电光斑标注框的宽度,Z'u t为第t时隙紫外放电光斑标注框的高度,Z'o k为第k时隙紫外放电光斑标注框的宽度,Z'u k为第k时隙紫外放电光斑标注框的高度,ΔF为本地数据采集帧率调节步长,Fmax为本地数据采集最大帧率,该公式意为:当前时隙与前一个检测到高压设备局部放电异常的时隙相比,紫外放电光斑标注框越大,高压设备局部放电异常情况越严重,则本地数据采集帧率越大,为高压设备局部放电异常检测与设备故障诊断提供更全面的数据,且为保障采集数据的可靠性,数据采集帧率不能大于本地数据采集最大帧率;
在未检测到高压设备局部放电时,考虑本地数据存储队列积压可能导致采集的设备可见光图像数据无法全部存储到本地,因此,基于本地数据存储队列积压情况调整本地数据采集帧率F t,表示为:
其中,Q t为第t时隙本地数据存储队列积压情况,Q t1为第t1时隙本地数据存储队列积压情况,δQ为本地数据存储队列积压调节系数,ΔF为本地数据采集帧率调节步长,Fmin为本地数据采集最小帧率,该公式意为:当前时隙与上一个时隙相比,本地数据存储队列积压情况越差,则本地数据采集帧率越小,且不能小于本地数据采集最小帧率。
进一步,在所述步骤1中,在检测到输变电高压设备局部放电异常时,优先传输告警报文;设备可见光图像数据与紫外放电光斑图像数据中包括:设备标注框图像数据与紫外放电光斑标注框图像数据以及设备可见光背景图像数据与紫外放电光斑背景图像数据,若实时通信环境较差,优先传输设备标注框图像数据与紫外放电光斑标注框图像数据,若实时通信环境较好,传输设备可见光图像数据与紫外放电光斑图像数据。
进一步,在检测到输变电高压设备局部放电异常时,考虑三种感传存算方案,分别为:只传输告警报文、图像数据存储到本地装置上即方案一;传输告警报文、设备标注框图像数据与紫外放电光斑标注框图像数据即方案二;传输告警报文、设备可见光图像数据与紫外放电光斑图像数据即方案三;
根据实时通信环境进行差异化数据传输处理,当实时通信环境极差时,采取只传输告警报文、图像数据存储到本地装置上;当实时通信环境较差时,采取传输告警报文、设备标注框图像数据与紫外放电光斑标注框图像数据;当实时通信环境较好时,采取传输告警报文、设备可见光图像数据与紫外放电光斑图像数据。
进一步,在未检测到输变电高压设备局部放电异常时,共考虑两种感传存算方案:传输设备标注框图像数据与紫外放电光斑标注框图像数据即方案4;传输设备可见光图像数据与紫外放电光斑图像数据即方案五;
当实时通信环境较差时,采取传输设备标注框图像数据与紫外放电光斑标注框图像数据;当实时通信环境较好时,采取传输设备可见光图像数据与紫外放电光斑图像数据。
进一步,在所述步骤S5中基于实时通信环境监测的感传存算方案自适应切换,包括:
为根据实时通信环境自适应切换感传存算方案,以过去j个时隙的信干噪比均值和波动情况作为判断实时通信环境优劣的依据,定义Y t为第t时隙的高压电磁干扰情况,Yt越大,实时通信环境越差,Y t表示为:
其中,SINR t表示第t时隙的信干噪比,μt和βt分别为第t时隙的信干噪比均值权重系数和波动权重系数,该公式意为,过去j个时隙的信干噪比均值越小、标准差越大,信干噪比波动越大,高压电磁干扰情况越大,实时通信环境越差。
进一步,所述步骤S6具体包括:
采用动态带宽分配算法将传输数据的信道带宽B t等分为N份,当通信环境较差时,给告警报文分配更多带宽份数,通过重复传输的方式,增加告警报文传输的冗余性,提高告警报文传输的可靠性;
当通信环境较好时,数据传输可靠性较高,给图像数据分配更多带宽,用于传输图像数据,使后台获取更多的设备运行电气信息,从而进行更精确的运维决策;
定义第t时隙用于传输告警报文的带宽份数为n1 t,用于传输设备标注框图像数据与紫外放电光斑标注框图像数据的带宽份数为n2 t,用于传输设备可见光图像数据与紫外放电光斑图像数据的带宽份数为n3 t,分别表示为:
n2 t=x t N-n1 t II[Y1≤Y t<Y2]+1-x t N-n1 t II[Y1≤Y t]
n3 t=x t N-n1 t II[Y t<Y1]+1-x tN-n1 t II[Y t<Y1] (5)
其中,Y1和Y2为高压电磁干扰阈值,且Y1<Y2,表示向下取整,x t为高压局部放电指示变量,若输变电高压设备局部放电异常,则x t=1,否则x t=0;II[Y1<Y t<Y2]为指示函数,当Y1<Y t<Y2时,II[Y1<Y t<Y2]=1,否则II[Y1<Y t<Y2]=0,II[Y t<Y1]同理;该公式意为,检测到输变电高压设备局部放电异常时,若Y t≥Y2,通信环境极差,采用方案一,只传输告警报文;若Y1≤Y t<Y2,通信环境较差,采用方案二,传输告警报文、设备标注框图像数据与紫外光斑标注框图像数据;若Y t<Y1,通信环境较好,采用方案三,传输告警报文、设备可见光图像数据与紫外光斑图像数据;
未检测到输变电高压设备局部放电异常时,若Y1≤Y t,通信环境较差,采用方案四,传输设备标注框图像数据与紫外光斑标注框图像数据;若Y t<Y1,通信环境较好,采用方案五,传输设备可见光图像数据与紫外放电光斑图像数据。
多光谱融合的感传存算一体化高压放电检测系统,所述系统用于执行上述中任一所述的方法,所述系统包括:
多光谱图像模块:用于获取设备可见光图像与紫外放电光斑图像,并基于紫外放电光斑标注框大小与本地数据存储队列积压情况调整本地数据采集帧率;
放电位置感知模块:用于获得设备可见光标注框与紫外放电光斑标注框,并感知设备标注框中是否存在其他高压放电设备,若存在,调整摄像头角度,拍摄高压放电设备;
告警报文生成模块:用于得到紫外放电光斑图像时,生成输变电高压设备局部放电异常告警报文;
通信模块:用于告警报文以及图像数据的传输,基于实时通信环境检测,进行感传存算方案的自适应切换;
实时通信环境检测模块:基于信干噪比均值和波动情况计算得到高压电磁干扰情况,实时检测通信环境,用于判断是否需要进行感传存算方案的自适应切换;
动态带宽分配模块:用于动态分配带宽,保证告警报文的可靠传输以及图像数据的低时延传输;
电源模块:用于为多光谱融合的感传存算一体化高压放电检测装置供电。
与现有技术相比,本发明的优点在于:
1)基于多光谱融合的高压放电异常检测告警:本发明提出基于多光谱融合的高压放电异常检测告警。基于可见光图像和紫外图像,通过YOLOv3算法标注设备标注框与紫外放电光斑图像标注框,生成告警报文,感知设备标注框内是否存在其他高压放电设备,调整检测装置摄像头角度,获取更全面的电气信息,提高了输变电高压设备局部放电异常告警的准确性。同时,基于紫外放电光斑标注框以及本地队列积压情况动态调整本地数据采集帧率,为高压设备局部放电异常检测与设备故障诊断提供更全面的数据,并保障本地采集数据的可靠存储。
2)基于实时通信环境监测的感传存算方案自适应切换:考虑高压变电站复杂电磁干扰环境对通信环境的实时影响,在检测到输变电高压设备局部放电异常时,本发明共设计三种感传存算方案。在未检测到输变电高压设备局部放电异常时,本发明共设计两种感传存算方案。根据信干噪比的均值和波动变化情况计算得到高压电磁干扰情况,设定电磁干扰阈值,基于电磁干扰阈值与高压电磁干扰情况的比较自适应切换感传存算方案,为不同感传存算方案下的告警报文和图像数据分配不同的带宽,最大限度地利用带宽资源,提升网络传输性能。
3)多光谱融合的感传存算一体化高压放电检测装置:多光谱融合的感传存算一体化高压放电检测装置包含多光谱图像模块、放电位置感知模块、告警报文生成模块、通信模块、实时通信环境检测模块、动态带宽分配模块。其中,多光谱图像模块用于获取设备可见光图像与紫外放电光斑图像,并基于紫外放电光斑标注框大小与本地数据存储队列积压情况调整本地数据采集帧率。位置感知模块用于获得设备可见光标注框与紫外放电光斑标注框,并感知设备标注框中是否存在其他高压放电设备,若存在,调整摄像头角度,拍摄高压放电设备。告警报文生成模块用于得到紫外放电光斑图像时,生成输变电高压设备局部放电异常告警报文。通信模块用于告警报文以及图像数据的传输,基于实时通信环境检测,进行感传存算方案的自适应切换。实时通信环境检测模块基于信干噪比均值和波动情况计算得到高压电磁干扰情况,实时检测通信环境,用于判断是否需要进行感传存算方案的自适应切换。动态带宽分配模块用于动态分配带宽,保证告警报文的可靠传输以及图像数据的低时延传输。电源模块用于为多光谱融合的感传存算一体化高压放电检测装置中的其他模块供电。利用上述模块可以有效提升网络传输性能,保障输变电高压设备局部放电异常告警报文以及图像数据的可靠传输。
附图说明
图1、本发明多光谱融合的感传存算一体化高压放电检测装置系统框图;
图2、本发明多光谱融合的感传存算一体化高压放电检测方法的流程图。
具体实施方式
下面结合实施例描述本发明具体实施方式:
需要说明的是,本说明书所示意的结构、比例、大小等,均仅用以配合说明书所揭示的内容,以供熟悉此技术的人士了解与阅读,并非用以限定本发明可实施的限定条件,任何结构的修饰、比例关系的改变或大小的调整,在不影响本发明所能产生的功效及所能达成的目的下,均应仍落在本发明所揭示的技术内容能涵盖的范围内。
同时,本说明书中所引用的如“上”、“下”、“左”、“右”、“中间”及“一”等的用语,亦仅为便于叙述的明了,而非用以限定本发明可实施的范围,其相对关系的改变或调整,在无实质变更技术内容下,当亦视为本发明可实施的范畴。
实施例1:
现有技术一的技术方案:一种紫外多光谱高压线路故障检测与定位方法及装置;现有技术一的缺点:现有技术一利用无人机采集高压线路目标区域内的紫外多光谱成像数据,对采集数据中包含的故障光斑进行标注,并建立故障样本数据集,利用数据集对深度神经网络进行训练得到故障检测模型,利用故障检测模型对待检测的紫外多光谱成像数据进行检测。这种方法无法感知基于可见光图像数据生成的设备标注框中是否含有其他放电设备,导致输变电高压设备局部放电异常告警的准确性较低,且无法根据本地数据队列积压情况调整本地数据采集频率,难以有效支撑系统对输变电高压设备局部放电异常情况的处理。
现有技术二的技术方案:一种多光谱在线监测装置,现有技术二的缺点:现有技术二通过摄像头和多种传感器采集可见光、红外光、紫外光多光谱成像数据,并根据采集设备工作情况调节感传存算处理方式,包括图片抓拍模式、视频录制模式、语音告警模式、短信告警模式等。这种方法未考虑高压变电站复杂电磁干扰环境对通信环境的实时影响,无法根据电磁干扰情况自适应切换感传存算方案,无法动态调整带宽分配,导致带宽利用率低,网络传输性能较差,告警报文以及图像数据传输时延大、可靠性较低。
现有方法无法感知设备标注框中是否存在其他高压放电设备,且无法基于紫外放电光斑标注框大小与本地数据队列积压动态调整本地数据采集频率,导致高压设备局部放电异常告警的准确性较低。
本发明提出基于多光谱融合的高压放电异常检测告警方法,基于可见光图像和紫外图像,通过YOLOv3算法标注设备标注框与紫外放电光斑标注框,感知设备标注框中是否存在其他高压放电设备,调整摄像头拍摄角度,获取更全面的电气信息,并根据紫外放电光斑标注框大小、本地数据队列积压动态调整本地数据采集帧率,支撑系统对输变电高压设备局部放电异常情况的处理。
现有方法忽略了高压变电站复杂电磁干扰环境对通信环境的实时影响,导致感传存算方案数据传输带宽利用率低、网络传输性能差的问题。
本发明提出基于实时通信环境监测的感传存算方案自适应切换方法,根据高压复杂电磁干扰环境的信干噪比进行差异化数据传输处理,基于高压电磁干扰情况与电磁干扰阈值的比较,为不同高压电磁干扰情况下的告警报文、可见光图像数据与紫外图像数据传输分配不同的带宽,自适应切换不同的感传存算方案,保障告警报文与图像数据的可靠传输。
实施例2:
本实施例提出一种多光谱融合的感传存算一体化高压放电检测方法,流程如图2所示。首先,提出一种基于多光谱融合的高压放电异常检测告警方法,基于可见光图像和紫外图像,通过YOLOv3算法标注设备标注框与紫外放电光斑图像标注框,生成告警报文。为获取更全面的电气信息,通过调整检测装置摄像头角度,感知设备标注框内是否存在其他高压放电设备,提高输变电高压设备局部放电异常告警的准确性。基于紫外放电光斑标注框以及本地队列积压情况动态调整本地数据采集帧率,有助于更准确地处理输变电高压设备局部放电异常情况。其次,提出一种基于实时通信环境监测的感传存算方案自适应切换方法,实时监测通信环境变化,进行感传存算方案自适应切换。同时,基于实时通信环境监测动态分配带宽,保障告警报文的可靠传输以及图像数据的低时延传输。
(1)基于多光谱融合的高压放电异常检测告警方法
步骤1:基于多光谱融合的高压放电异常检测告警
差异化数据感传存算处理考虑T个时隙,集合表示为t表示第t时隙。基于YOLOv3算法对输入的设备可见光图像进行特征提取,将特征图划分为H×H个网格,每个网格预测一个设备标注框,并结合设备可见光图像特征计算该设备标注框中可能存在该设备的概率。每个设备标注框输出的信息包括反映设备标注框位置信息的Vx t、Vy t、Vot,Vu t,其中,Vx t、Vy t为第t时隙设备标注框的坐标偏移值,Vo t、Vu t为第t时隙设备标注框的尺度缩放值。最后,在所有设备标注框中选出具有最高概率的设备标注框。
为了减小训练难度,输出特征图中的每个网格都配置了相同尺寸的先验框,设备标注框会以先验框为基础进行调整,得到设备标注框中心位置V'x t,V'y t,表示为
V'x t=σVx t+Rx t
V'y t=σVy t+Ry t
其中,V'x t为第t时隙设备标注框中心位置的横坐标,V'y t为第t时隙设备标注框中心位置的纵坐标,为将偏移值限制在0~1范围内的Sigmoid函数的输出,Rx t为第t时隙该网格相对特征图原点位置的横坐标,Ry t为第t时隙该网格相对特征图原点位置的纵坐标,po t、pu t分别为第t时隙先验框的宽度和高度,V'o t、V'u t分别为第t时隙设备标注框的宽度和高度。
采用同样方法,基于紫外图像识别紫外放电光斑,并记录紫外放电光斑的中心位置Z'x t,Z'y t与紫外放电光斑标注框的宽度Z'o t和高度Z'u t。若识别到有光斑,则输变电高压设备局部放电异常,生成高压局部放电异常告警报文。若未检测到光斑,则输变电高压设备局部放电正常,不生成告警报文。
同时,考虑到基于设备可见光图像生成的设备标注框中可能存在其他放电设备,为获取到更全面的电气信息,当设备标注框中存在其他放电设备时,通过调整检测装置摄像头角度,拍摄高压放电设备,得到更精确输变电高压设备局部放电信息。设定位置偏移阈值Lmin,用于与在设备标注框中出现的其他高压放电设备位置进行比较。若则不需要调整检测装置摄像头角度,其中,U'x t为基于YOLOv3算法得到的设备标注框中存在的其他高压放电设备位置横坐标,U'y t为基于YOLOv3算法得到的设备标注框中存在的其他高压放电设备位置纵坐标。若/>则调整检测装置摄像头角度重新拍摄,直至/>获取到更准确的电气信息。
步骤2:检测到输变电高压设备局部放电异常时,需要采集本地数据以支撑输变电高压设备局部放电异常的处理,若紫外放电光斑标注框较大,则高压设备局部放电异常情况较严重,需要提高采集帧率以确保光斑的准确记录,表示为
其中,F t为第t时隙本地数据采集帧率,第k时隙为第t时隙前检测到高压设备局部放电异常的时隙,δZ为紫外放电光斑标注框调节系数,F k为第k时隙本地数据采集帧率,Z'o t为第t时隙紫外放电光斑标注框的宽度,Z'u t为第t时隙紫外放电光斑标注框的高度,Z'o k为第k时隙紫外放电光斑标注框的宽度,Z'u k为第k时隙紫外放电光斑标注框的高度,ΔF为本地数据采集帧率调节步长,Fmax为本地数据采集最大帧率。该公式意为:当前时隙与前一个检测到高压设备局部放电异常的时隙相比,紫外放电光斑标注框越大,高压设备局部放电异常情况越严重,则本地数据采集帧率越大,为高压设备局部放电异常检测与设备故障诊断提供更全面的数据,且为保障采集数据的可靠性,数据采集帧率不能大于本地数据采集最大帧率。
在未检测到高压设备局部放电时,考虑本地数据存储队列积压可能导致采集的设备可见光图像数据无法全部存储到本地,因此,基于本地数据存储队列积压情况调整本地数据采集帧率F t,表示为:
其中,Q t为第t时隙本地数据存储队列积压情况,Q t-1为第t-1时隙本地数据存储队列积压情况,δQ为本地数据存储队列积压调节系数,ΔF为本地数据采集帧率调节步长,Fmin为本地数据采集最小帧率。该公式意为:当前时隙与上一个时隙相比,本地数据存储队列积压情况越差,则本地数据采集帧率越小,且不能小于本地数据采集最小帧率。
(2)基于实时通信环境监测的感传存算方案自适应切换
传统数据感传存算处理方法按照固定方案进行数据的感传存算,忽略了高压变电站复杂电磁干扰环境对通信环境的实时影响。高压变电站复杂电磁干扰会导致实时通信环境变差,传输数据丢包率变大。因此,在检测到输变电高压设备局部放电异常时,为保障系统对输变电高压设备局部放电异常的及时处理,若实时通信环境极差,优先传输告警报文。设备可见光图像数据与紫外放电光斑图像数据中包含设备标注框图像数据与紫外放电光斑标注框图像数据以及设备可见光背景图像数据与紫外放电光斑背景图像数据,若实时通信环境较差,为降低信道传输压力,不传输设备可见光背景图像数据与紫外放电光斑背景图像数据,优先传输设备标注框图像数据与紫外放电光斑标注框图像数据。若实时通信环境较好,传输设备可见光图像数据与紫外放电光斑图像数据。
在检测到输变电高压设备局部放电异常时,本发明共考虑三种感传存算方案,分别为:方案一只传输告警报文、图像数据存储到本地装置上。方案二传输告警报文、设备标注框图像数据与紫外放电光斑标注框图像数据。方案三传输告警报文、设备可见光图像数据与紫外放电光斑图像数据。根据实时通信环境进行差异化数据传输处理,当实时通信环境极差时,采取方案一进行数据传输。当实时通信环境较差时,采取方案二进行数据传输。当实时通信环境较好时,采取方案三进行数据传输,为高压设备局部放电异常的进一步分析提供数据支持。
在未检测到输变电高压设备局部放电异常时,本发明共考虑两种感传存算方案:方案四传输设备标注框图像数据与紫外放电光斑标注框图像数据;方案五传输设备可见光图像数据与紫外放电光斑图像数据。当实时通信环境较差时,采取方案四进行数据传输。当实时通信环境较好时,采取方案五进行数据传输,为高压设备局部放电异常的进一步分析提供数据支持。
步骤3:基于实时通信环境监测的感传存算方案自适应切换
为根据实时通信环境自适应切换感传存算方案,以过去j个时隙的信干噪比均值和波动情况作为判断实时通信环境优劣的依据,定义Y t为第t时隙的高压电磁干扰情况,Yt越大,实时通信环境越差,Y t表示为
其中,SINR t表示第t时隙的信干噪比,μt和βt分别为第t时隙的信干噪比均值权重系数和波动权重系数。该公式意为,过去j个时隙的信干噪比均值越小、标准差越大,信干噪比波动越大,高压电磁干扰情况越大,实时通信环境越差。
为进一步保证告警报文的可靠传输以及图像数据的低时延传输,采用动态带宽分配算法将传输数据的信道带宽B t等分为N份,当通信环境较差时,给告警报文分配更多带宽份数,通过重复传输的方式,增加告警报文传输的冗余性,提高告警报文传输的可靠性。当通信环境较好时,数据传输可靠性较高,给图像数据分配更多带宽,用于传输图像数据,使后台获取更多的设备运行电气信息,从而进行更精确的运维决策。
定义第t时隙用于传输告警报文的带宽份数为n1 t,用于传输设备标注框图像数据与紫外放电光斑标注框图像数据的带宽份数为n2 t,用于传输设备可见光图像数据与紫外放电光斑图像数据的带宽份数为n3 t,分别表示为
n2 t=x t N-n1 t II[Y1≤Y t<Y2]+1-x tN-n1 t II[Y1≤Y t]
n3 t=x t N-n1 t II[Y t<Y1]+1-x t N-n1 t II[Y t<Y1] (5)
其中,Y1和Y2为高压电磁干扰阈值,且Y1<Y2,表示向下取整,x t为高压局部放电指示变量,若输变电高压设备局部放电异常,则x t=1,否则x t=0。II[Y1<Y t<Y2]为指示函数,当Y1<Y t<Y2时,II[Y1<Y t<Y2]=1,否则II[Y1<Y t<Y2]=0,II[Y t<Y1]同理。该公式意为,检测到输变电高压设备局部放电异常时,若Y t≥Y2,通信环境极差,采用方案一,只传输告警报文;若Y1≤Y t<Y2,通信环境较差,采用方案二,传输告警报文、设备标注框图像数据与紫外光斑标注框图像数据;若Y t<Y1,通信环境较好,采用方案三,传输告警报文、设备可见光图像数据与紫外光斑图像数据。未检测到输变电高压设备局部放电异常时,若Y1≤Y t,通信环境较差,采用方案四,传输设备标注框图像数据与紫外光斑标注框图像数据;若Y t<Y1,通信环境较好,采用方案五,传输设备可见光图像数据与紫外放电光斑图像数据。
实施例3:
多光谱融合的感传存算一体化高压放电检测装置如图1所示,包括多光谱图像模块、放电位置感知模块、告警报文生成模块、通信模块、实时通信环境检测模块及动态带宽分配模块,各模块如下:
多光谱图像模块:用于获取设备可见光图像与紫外放电光斑图像,并基于紫外放电光斑标注框大小与本地数据存储队列积压情况调整本地数据采集帧率。
放电位置感知模块:用于获得设备可见光标注框与紫外放电光斑标注框,并感知设备标注框中是否存在其他高压放电设备,若存在,调整摄像头角度,拍摄高压放电设备。
告警报文生成模块:用于得到紫外放电光斑图像时,生成输变电高压设备局部放电异常告警报文。
通信模块:用于告警报文以及图像数据的传输,基于实时通信环境检测,进行感传存算方案的自适应切换。
实时通信环境检测模块:基于信干噪比均值和波动情况计算得到高压电磁干扰情况,实时检测通信环境,用于判断是否需要进行感传存算方案的自适应切换。
动态带宽分配模块:用于动态分配带宽,保证告警报文的可靠传输以及图像数据的低时延传输。
电源模块:用于为多光谱融合的感传存算一体化高压放电检测装置中的其他模块供电。
上面对本发明优选实施方式作了详细说明,但是本发明不限于上述实施方式,在本领域普通技术人员所具备的知识范围内,还可以在不脱离本发明宗旨的前提下做出各种变化。
不脱离本发明的构思和范围可以做出许多其他改变和改型。应当理解,本发明不限于特定的实施方式,本发明的范围由所附权利要求限定。
Claims (10)
1.一种多光谱融合的感传存算一体化高压放电检测方法,其特征在于,所述方法包括:
S1:对设备可见光图像、紫外图像分别通过YOLOv3算法进行标注,得到设备、紫外放电光斑图像标注框;
S2:判断设备紫外图像生成的光斑图像标注框中是否存在紫外放电光斑,若是,生成高压局部放电异常告警报文,否则进入步骤S4;
S3:判断基于设备可见光图像生成的设备标注框中是否存在其他放电设备,若是,调整检测装置摄像头角度,拍摄高压放电设备并生成告警报文,否则进入步骤S4;
S4:基于紫外线放电光斑标注框大小、队列积压情况调整本地数据采集帧率;
S5:建立多个感传存算方案,实时监测通信环境变化,进行感传存算方案自适应切变;
S6:动态分配带宽,保障告警报文以及图像数据的可靠性传输。
2.根据权利要求1所述的一种多光谱融合的感传存算一体化高压放电检测方法,其特征在于,在所述步骤S1和步骤S2中:
首先,差异化数据感传存算处理考虑T个时隙,集合表示为t表示第t时隙;基于YOLOv3算法对输入的设备可见光图像进行特征提取,将特征图划分为H×H个网格,每个网格预测一个设备标注框,并结合设备可见光图像特征计算该设备标注框中可能存在该设备的概率;每个设备标注框输出的信息包括反映设备标注框位置信息的Vx t、Vy t、Vot,Vu t,其中,Vx t、Vy t为第t时隙设备标注框的坐标偏移值,Vo t、Vu t为第t时隙设备标注框的尺度缩放值,最后,在所有设备标注框中选出具有最高概率的设备标注框;
输出特征图中的每个网格都配置了相同尺寸的先验框,设备标注框会以先验框为基础进行调整,得到设备标注框中心位置V'x t,V'y t,表示为:
V'x t=σVx t+Rx t
V'y t=σVy t+Ry t
其中,V'x t为第t时隙设备标注框中心位置的横坐标,V'y t为第t时隙设备标注框中心位置的纵坐标,为将偏移值限制在0~1范围内的Sigmoid函数的输出,Rx t为第t时隙该网格相对特征图原点位置的横坐标,Ry t为第t时隙该网格相对特征图原点位置的纵坐标,pot、pu t分别为第t时隙先验框的宽度和高度,V'o t、V'u t分别为第t时隙设备标注框的宽度和高度;
基于紫外图像识别紫外放电光斑,并记录紫外放电光斑的中心位置Z'x t,Z'y t与紫外放电光斑标注框的宽度Z'o t和高度Z'u t;若识别到有光斑,则输变电高压设备局部放电异常,生成高压局部放电异常告警报文,若未检测到光斑,则输变电高压设备局部放电正常,不生成告警报文。
3.根据权利要求1所述的一种多光谱融合的感传存算一体化高压放电检测方法,其特征在于,所述步骤S3,具体包括:
考虑到基于设备可见光图像生成的设备标注框中存在其他放电设备,为获取到更全面的电气信息,当设备标注框中存在其他放电设备时,通过调整检测装置摄像头角度,拍摄高压放电设备,得到更精确输变电高压设备局部放电信息;
设定位置偏移阈值Lmin,用于与在设备标注框中出现的其他高压放电设备位置进行比较,若则不需要调整检测装置摄像头角度,其中,U'x t为基于YOLOv3算法得到的设备标注框中存在的其他高压放电设备位置横坐标,U'y t为基于YOLOv3算法得到的设备标注框中存在的其他高压放电设备位置纵坐标,若则调整检测装置摄像头角度重新拍摄,直至/>获取到更准确的电气信息。
4.根据权利要求1所述的一种多光谱融合的感传存算一体化高压放电检测方法,其特征在于,所述步骤S4具体包括:
检测到输变电高压设备局部放电异常时,采集本地数据以支撑输变电高压设备局部放电异常的处理,若紫外放电光斑标注框较大,则高压设备局部放电异常情况较严重,提高采集帧率以确保光斑的准确记录,表示为:
其中,F t为第t时隙本地数据采集帧率,第k时隙为第t时隙前检测到高压设备局部放电异常的时隙,δZ为紫外放电光斑标注框调节系数,F k为第k时隙本地数据采集帧率,Z'o t为第t时隙紫外放电光斑标注框的宽度,Z'u t为第t时隙紫外放电光斑标注框的高度,Z'o k为第k时隙紫外放电光斑标注框的宽度,Z'u k为第k时隙紫外放电光斑标注框的高度,ΔF为本地数据采集帧率调节步长,Fmax为本地数据采集最大帧率,该公式意为:当前时隙与前一个检测到高压设备局部放电异常的时隙相比,紫外放电光斑标注框越大,高压设备局部放电异常情况越严重,则本地数据采集帧率越大,为高压设备局部放电异常检测与设备故障诊断提供更全面的数据,且为保障采集数据的可靠性,数据采集帧率不能大于本地数据采集最大帧率;
在未检测到高压设备局部放电时,考虑本地数据存储队列积压可能导致采集的设备可见光图像数据无法全部存储到本地,因此,基于本地数据存储队列积压情况调整本地数据采集帧率Ft,表示为:
其中,Qt为第t时隙本地数据存储队列积压情况,Qt1为第t1时隙本地数据存储队列积压情况,δQ为本地数据存储队列积压调节系数,ΔF为本地数据采集帧率调节步长,Fmin为本地数据采集最小帧率,该公式意为:当前时隙与上一个时隙相比,本地数据存储队列积压情况越差,则本地数据采集帧率越小,且不能小于本地数据采集最小帧率。
5.根据权利要求1所述的一种多光谱融合的感传存算一体化高压放电检测方法,其特征在于,在所述步骤1中,在检测到输变电高压设备局部放电异常时,优先传输告警报文;设备可见光图像数据与紫外放电光斑图像数据中包括:设备标注框图像数据与紫外放电光斑标注框图像数据以及设备可见光背景图像数据与紫外放电光斑背景图像数据,若实时通信环境较差,优先传输设备标注框图像数据与紫外放电光斑标注框图像数据,若实时通信环境较好,传输设备可见光图像数据与紫外放电光斑图像数据。
6.根据权利要求5所述的一种多光谱融合的感传存算一体化高压放电检测方法,其特征在于,在检测到输变电高压设备局部放电异常时,考虑三种感传存算方案,分别为:只传输告警报文、图像数据存储到本地装置上即方案一;传输告警报文、设备标注框图像数据与紫外放电光斑标注框图像数据即方案二;传输告警报文、设备可见光图像数据与紫外放电光斑图像数据即方案三;
根据实时通信环境进行差异化数据传输处理,当实时通信环境极差时,采取只传输告警报文、图像数据存储到本地装置上;当实时通信环境较差时,采取传输告警报文、设备标注框图像数据与紫外放电光斑标注框图像数据;当实时通信环境较好时,采取传输告警报文、设备可见光图像数据与紫外放电光斑图像数据。
7.根据权利要求6所述的一种多光谱融合的感传存算一体化高压放电检测方法,其特征在于,在未检测到输变电高压设备局部放电异常时,共考虑两种感传存算方案:传输设备标注框图像数据与紫外放电光斑标注框图像数据即方案4;传输设备可见光图像数据与紫外放电光斑图像数据即方案五;
当实时通信环境较差时,采取传输设备标注框图像数据与紫外放电光斑标注框图像数据;当实时通信环境较好时,采取传输设备可见光图像数据与紫外放电光斑图像数据。
8.根据权利要求1所述的一种多光谱融合的感传存算一体化高压放电检测方法,其特征在于,在所述步骤S5中基于实时通信环境监测的感传存算方案自适应切换,包括:
为根据实时通信环境自适应切换感传存算方案,以过去j个时隙的信干噪比均值和波动情况作为判断实时通信环境优劣的依据,定义Yt为第t时隙的高压电磁干扰情况,Yt越大,实时通信环境越差,Yt表示为:
其中,SINR t表示第t时隙的信干噪比,μt和βt分别为第t时隙的信干噪比均值权重系数和波动权重系数,该公式意为,过去j个时隙的信干噪比均值越小、标准差越大,信干噪比波动越大,高压电磁干扰情况越大,实时通信环境越差。
9.根据权利要求1所述的一种多光谱融合的感传存算一体化高压放电检测方法,其特征在于,所述步骤S6具体包括:
采用动态带宽分配算法将传输数据的信道带宽Bt等分为N份,当通信环境较差时,给告警报文分配更多带宽份数,通过重复传输的方式,增加告警报文传输的冗余性,提高告警报文传输的可靠性;
当通信环境较好时,数据传输可靠性较高,给图像数据分配更多带宽,用于传输图像数据,使后台获取更多的设备运行电气信息,从而进行更精确的运维决策;
定义第t时隙用于传输告警报文的带宽份数为n1t,用于传输设备标注框图像数据与紫外放电光斑标注框图像数据的带宽份数为n2t,用于传输设备可见光图像数据与紫外放电光斑图像数据的带宽份数为n3t,分别表示为:
n2 t=xt N-n1 tⅡ[Y1≤Yt<Y2]+1-xt N-n1tⅡ[Y1≤Yt]
n3 t=xt N-n1 tⅡ[Yt<Y1]+1-xt Nn1 tⅡ[Yt<Y1] (5)
其中,Y1和Y2为高压电磁干扰阈值,且Y1<Y2,表示向下取整,xt为高压局部放电指示变量,若输变电高压设备局部放电异常,则xt=1,否则xt=0;Ⅱ[Y1<Yt<Y2]为指示函数,当Y1<Yt<Y2时,Ⅱ[Y1<Yt<Y2]=1,否则
Ⅱ[Y1<Yt<Y2]=0,Ⅱ[Yt<Y1]同理;该公式意为,检测到输变电高压设备局部放电异常时,若Yt≥Y2,通信环境极差,采用方案一,只传输告警报文;若Y1≤Yt<Y2,通信环境较差,采用方案二,传输告警报文、设备标注框图像数据与紫外光斑标注框图像数据;若Yt<Y1,通信环境较好,采用方案三,传输告警报文、设备可见光图像数据与紫外光斑图像数据;
未检测到输变电高压设备局部放电异常时,若Y1≤Yt,通信环境较差,采用方案四,传输设备标注框图像数据与紫外光斑标注框图像数据;若Yt<Y1,通信环境较好,采用方案五,传输设备可见光图像数据与紫外放电光斑图像数据。
10.一种多光谱融合的感传存算一体化高压放电检测系统,其特征在于,所述系统用于执行权利要求1-9中任一所述的方法,所述系统包括:
多光谱图像模块:用于获取设备可见光图像与紫外放电光斑图像,并基于紫外放电光斑标注框大小与本地数据存储队列积压情况调整本地数据采集帧率;
放电位置感知模块:用于获得设备可见光标注框与紫外放电光斑标注框,并感知设备标注框中是否存在其他高压放电设备,若存在,调整摄像头角度,拍摄高压放电设备;
告警报文生成模块:用于得到紫外放电光斑图像时,生成输变电高压设备局部放电异常告警报文;
通信模块:用于告警报文以及图像数据的传输,基于实时通信环境检测,进行感传存算方案的自适应切换;
实时通信环境检测模块:基于信干噪比均值和波动情况计算得到高压电磁干扰情况,实时检测通信环境,用于判断是否需要进行感传存算方案的自适应切换;
动态带宽分配模块:用于动态分配带宽,保证告警报文的可靠传输以及图像数据的低时延传输;
电源模块:用于为多光谱融合的感传存算一体化高压放电检测装置供电。
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Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112036464A (zh) * | 2020-08-26 | 2020-12-04 | 国家电网有限公司 | 一种基于YOLOv3-tiny算法的绝缘子红外图像故障检测方法 |
CN112285504A (zh) * | 2020-10-27 | 2021-01-29 | 华北电力大学 | 多谱段日盲窄带紫外成像仪及其检测不同放电状态的方法 |
CN112666426A (zh) * | 2020-11-13 | 2021-04-16 | 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 | 基于多光谱三合一图像的设备故障检测方法及系统 |
WO2022021739A1 (zh) * | 2020-07-30 | 2022-02-03 | 国网智能科技股份有限公司 | 一种语义智能变电站机器人仿人巡视作业方法及系统 |
CN115661044A (zh) * | 2022-09-30 | 2023-01-31 | 国网山西省电力公司大同供电公司 | 一种基于多源融合的变电站电力设备故障检测方法 |
-
2023
- 2023-11-30 CN CN202311616966.3A patent/CN117607636B/zh active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2022021739A1 (zh) * | 2020-07-30 | 2022-02-03 | 国网智能科技股份有限公司 | 一种语义智能变电站机器人仿人巡视作业方法及系统 |
CN112036464A (zh) * | 2020-08-26 | 2020-12-04 | 国家电网有限公司 | 一种基于YOLOv3-tiny算法的绝缘子红外图像故障检测方法 |
CN112285504A (zh) * | 2020-10-27 | 2021-01-29 | 华北电力大学 | 多谱段日盲窄带紫外成像仪及其检测不同放电状态的方法 |
CN112666426A (zh) * | 2020-11-13 | 2021-04-16 | 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 | 基于多光谱三合一图像的设备故障检测方法及系统 |
CN115661044A (zh) * | 2022-09-30 | 2023-01-31 | 国网山西省电力公司大同供电公司 | 一种基于多源融合的变电站电力设备故障检测方法 |
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GR01 | Patent grant | ||
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