一种基于深度学习的复合绝缘子老化程度智能检测方法

    公开(公告)号:CN111855500A

    公开(公告)日:2020-10-30

    申请号:CN202010747964.8

    申请日:2020-07-30

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的复合绝缘子老化程度智能检测方法,包括:获得无人机采集的待检测复合绝缘子憎水性图像;利用YOLOv3-tiny算法模型在待检测复合绝缘子憎水性图像上进行复合绝缘子伞裙的识别,得到复合绝缘子伞裙外接矩形的位置坐标,将复合绝缘子伞裙外接矩形水迹区域输入到插入CBAM卷积注意力机制模块的VGG-16网络模型中进行水迹类型判别,得到该待检测复合绝缘子的憎水性等级。本发明提供的基于深度学习的复合绝缘子老化程度智能检测方法,基于深度学习算法,对无人机采集图像进行复合绝缘子憎水性等级的自动判定,提高检测效率和准确性。

    输电线路中绝缘子串污秽检测模拟方法、装置及存储介质

    公开(公告)号:CN111475974A

    公开(公告)日:2020-07-31

    申请号:CN202010152717.3

    申请日:2020-03-06

    Abstract: 本发明公开了一种输电线路中绝缘子串污秽检测模拟方法、装置及存储介质,包括获取绝缘子串参数及绝缘子串图形,采用三维有限元软件对绝缘子串参数及绝缘子串图形进行仿真计算;根据仿真计算的结果,构建无雾仿真模型,得到绝缘子串第一电场分布数据;根据仿真计算的结果,构建有雾仿真模型,得到绝缘子串第二电场分布数据;对比绝缘子串第一电场分布数据、绝缘子串第二电场分布数据,得到绝缘子串的污秽情况。本发明的技术方案,能够通过对比绝缘子串第一电场分布数据与绝缘子串第二电场分布数据,得到绝缘子串的污秽情况,根据绝缘子串污秽情况,便于对绝缘子串及时采取防污或者清理污秽措施,保证输电线路正常运行。

    小型智能分体式变电站
    14.
    实用新型

    公开(公告)号:CN207490405U

    公开(公告)日:2018-06-12

    申请号:CN201721532609.9

    申请日:2017-11-16

    Inventor: 刘嘉硕 刘赟

    Abstract: 本实用新型公开了一种小型智能分体式变电站,包括:变压器室、压力控制系统及温度控制系统;变压器室呈封闭设置,变压器室的内部设置有温度传感器及压力传感器,上端设置控制板。温度控制系统,其设置在变压器室右端,包括水循环散热系统、冷却水泵,水循环散热系统通过散热管路与变压器室内部连通,以将变压器室内的热量向外传输;压力控制系统,其包括其包括压力传感器、通气管以及泄压阀,用以维持变压器室内的气压平衡。本实用新型变电站设置为左右分体式,变压器组件设置在左端密封并具有良好隔音隔热效果的变压器室内,保障了对变压器组件充分的散热效果,有效地解决了常规设置中散热问题和压力问题,实现散热和压力平衡。

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