一种变电设备缺陷识别方法及装置

    公开(公告)号:CN112734692B

    公开(公告)日:2023-12-22

    申请号:CN202011503738.1

    申请日:2020-12-17

    Abstract: 本发明提供了一种变电设备缺陷识别方法及装置,具体涉及数据分析处理技术领域,该方法可以包括:先构建红外与可见光的双视视觉系统获取被测变电设备的可见光图像和红外图像;再利用IHS变换和Contourtlet变换的图像融合算法进行融合,生成融合后的待识别图像;接着构建神经网络,对批量的原始视频数据进行特征提取,建立包括变电设备在不同状态下的异常数据的设备缺陷数据库;然后构建基于红外图像特征的迁移学习网络,得到设备区域的温度模式分析结果;最后利用多网络融合算法对待识别图像进行异常识别和缺陷判断。基于本发明提供的方案提升了变电设备故障检测的智能程度,并提高(56)对比文件CN 108710910 A,2018.10.26CN 112001260 A,2020.11.27CN 107507172 A,2017.12.22林炜.基于图像识别技术的变电设备红外监测《.中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅱ辑》.2018,第2018年卷(第5期),C042-76.Shu Jia Yan等.Insulator ContaminationMeasurement Based on Infrared Thermal andVisible Image Information Fusion《.2019PhotonIcs & Electromagnetics ResearchSymposium - Spring (PIERS-Spring)》.2020,1006-1011.师颖.红外图像和可见光图像融合方法及其在电力设备监测中的应用《.小型微型计算机系统》.2018,第2018年卷(第12期),摘要、第4.2节.

    一种声纹振动检测装置
    2.
    实用新型

    公开(公告)号:CN217930540U

    公开(公告)日:2022-11-29

    申请号:CN202221742171.8

    申请日:2022-07-06

    Abstract: 本实用新型公开了一种声纹振动检测装置,包括声纹检测柜、支撑板、透气孔、数据传输仪、换气扇、进气板、挡块、滤网、连接块和卡块。本实用新型的有益效果是:首先使用数据传输仪时,为了方便散热,提高数据传输仪的稳定性和性能,只需启动两个换气扇,换气扇会将热量从声纹检测柜中透过支撑板上的透气孔导出到声纹检测柜的底部,而外界冷空气会经过进气板的滤网进入到声纹检测柜内部,从而方便气流流通,进而便于对数据传输仪进行散热,使用方便,而滤网便于对空气中的灰尘进行过滤,从而避免灰尘污染数据传输仪,当需要清洁滤网时,只需启动通过拔出两个连接块,使其与卡块分离,方便拆卸连接块,随后滑出滤网,便于拆卸和进行清洁,使用方便。

    一种电网输电线路外部风险智能研判与预警系统及方法

    公开(公告)号:CN119721718A

    公开(公告)日:2025-03-28

    申请号:CN202510215312.2

    申请日:2025-02-26

    Abstract: 本发明公开了一种电网输电线路外部风险智能研判与预警系统及方法,涉及电网风险预警技术领域。本发明与之前的输电线路外部风险监测和管理方式相比,解决了传统方式主要依靠人工巡检和经验判断,存在效率低下、准确性不高、预警不及时的问题;整合多源信息,能够全面考虑各种风险因素,避免了单一数据来源的局限性,从而大大提高了风险研判的准确性;还采用风险推演预测算法,对大量历史数据进行训练和学习,自动提取风险特征和规律进行风险推演预测;对风险进行实时预警,根据风险变化情况进行动态调整和更新,确保预警信息始终与实际风险状况相匹配;进一步为运维人员提供辅助决策建议,帮助运维人员快速制定合理的应对措施,提高工作效率。

    一种变电设备缺陷识别方法及装置

    公开(公告)号:CN112734692A

    公开(公告)日:2021-04-30

    申请号:CN202011503738.1

    申请日:2020-12-17

    Abstract: 本发明提供了一种变电设备缺陷识别方法及装置,具体涉及数据分析处理技术领域,该方法可以包括:先构建红外与可见光的双视视觉系统获取被测变电设备的可见光图像和红外图像;再利用IHS变换和Contourtlet变换的图像融合算法进行融合,生成融合后的待识别图像;接着构建神经网络,对批量的原始视频数据进行特征提取,建立包括变电设备在不同状态下的异常数据的设备缺陷数据库;然后构建基于红外图像特征的迁移学习网络,得到设备区域的温度模式分析结果;最后利用多网络融合算法对待识别图像进行异常识别和缺陷判断。基于本发明提供的方案提升了变电设备故障检测的智能程度,并提高了故障检测的效率和准确率。

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