公开(公告)号：CN110017901A

公开(公告)日：2019-07-16

申请号：CN201910258726.8

申请日：2019-04-01

Applicant: 华北电力大学

Inventor： 孙逸萌 ,  叶欣宇 ,  郑书生

IPC: G01J5/00

Abstract: 一种电力系统中电气设备运行状态的红外图谱诊断方法，所述方法采用图像识别技术确定红外图像中电力设备的轮廓和位置，并通过红外图像识别获取设备的最高温度；通过热力学仿真构建电气设备的实体模型，并采用有限元分析方法得到电气设备在不同电气及气象条件下运行时的温度分布情况，将仿真模拟出的温度作为样本对神经网络进行训练；用训练好的神经网络预测不同运行条件下电气设备的最高温度并将其与通过红外图像识别获取的最高温度进行比对，从而实现设备运行状态的诊断。本发明在充分考虑多种影响设备运行的外界条件的情况下，对高压电气设备的运行状态进行评价，大大提高了评价结果的准确性，可为高压设备的维护、检修提供可靠依据。

公开(公告)号：CN110017901B

公开(公告)日：2021-04-27

申请号：CN201910258726.8

申请日：2019-04-01

Applicant: 华北电力大学

Inventor： 孙逸萌 ,  叶欣宇 ,  郑书生

IPC: G01J5/00

Abstract: 一种电力系统中电气设备运行状态的红外图谱诊断方法，所述方法采用图像识别技术确定红外图像中电力设备的轮廓和位置，并通过红外图像识别获取设备的最高温度；通过热力学仿真构建电气设备的实体模型，并采用有限元分析方法得到电气设备在不同电气及气象条件下运行时的温度分布情况，将仿真模拟出的温度作为样本对神经网络进行训练；用训练好的神经网络预测不同运行条件下电气设备的最高温度并将其与通过红外图像识别获取的最高温度进行比对，从而实现设备运行状态的诊断。本发明在充分考虑多种影响设备运行的外界条件的情况下，对高压电气设备的运行状态进行评价，大大提高了评价结果的准确性，可为高压设备的维护、检修提供可靠依据。