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公开(公告)号:CN118072152B
公开(公告)日:2024-09-13
申请号:CN202410464753.1
申请日:2024-04-18
Applicant: 国网山东省电力公司菏泽供电公司 , 上海交通大学
IPC: G06V10/98 , G06V10/44 , G06V10/54 , G06V10/30 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明适用于电力检测技术领域,提供了一种基于图像融合的电力设备运行故障检测方法及系统,采集电力设备部件的图像数据,对以上所述图像数据进行预处理,分别提取预处理后的红外热成像图像中的热故障区域分布图和可见光图像中的外形轮廓图,利用卷积神经网络算法分类识别热故障区域分布图和外形轮廓图,将热故障区域分布图和外形轮廓图输入卷积神经网络模型,利用双边滤波原理对热故障区域分布图进行滤波优化检测,获取热故障区域最终检测结果,利用基于DCT的hash方法识别外形轮廓图中的纹理异常检测结果或形状异常检测结果,将热故障区域分布图和外形轮廓图进行图像融合分析,输出故障信息,具备故障分析具体和直观的特点。
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公开(公告)号:CN118366064A
公开(公告)日:2024-07-19
申请号:CN202410496488.5
申请日:2024-04-24
Applicant: 国网山东省电力公司菏泽供电公司
Abstract: 本发明适用于电力工程管理技术领域,提供了一种用于变电站的智能巡检方法和系统,所述方法包括以下步骤:获取无人机此次巡检的规划方案,所述规划方案包括规划线路和检查点位;通过后台根据规划方案将标准图像发送至正在进行巡检工作的无人机;当无人机沿着规划线路飞行并在检查点位获取当前图像时,并使得无人机将当前图像与标准图像进行比对;当标准图像与当前图像比对出现差异时,将所述当前图像整合对应的规划线路和检查点位上传至后台系统进行分析。本发明利用巡检变电设备的固定性,在现场便可以完成图像识别比对,能够大大减少无人机与后台之间的图像传输压力,利用无人机可以对获取的图像进行预先筛选。
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公开(公告)号:CN118017694A
公开(公告)日:2024-05-10
申请号:CN202410410967.0
申请日:2024-04-08
Applicant: 国网山东省电力公司菏泽供电公司
Abstract: 本发明适用于变电站设备运行状态监控技术领域,提供了一种变电站设备监控方法及系统,通过搜集变电站内的各个变电站设备的传感器汇报数据,并根据传感器汇报数据获取实时温度监测参数汇总;分析实时温度监测参数汇总,并根据实时温度监测参数汇总确定处于等待辅助散热状态的目标变电站设备。当变电站中的变电站设备需要高效的辅助散热时,能够智能且及时的往变电站设备上配设水冷散热措施,以提高变电站设备的散热效率,且与此同时,还能够将变电站设备的热能充分利用起来,以为变电站及其附近的生活区域提供供热便利,从而提高了能源的使用效率,并提高了本变电站设备监控方法的智能程度。
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公开(公告)号:CN118017694B
公开(公告)日:2024-07-23
申请号:CN202410410967.0
申请日:2024-04-08
Applicant: 国网山东省电力公司菏泽供电公司 , 上海交通大学
Abstract: 本发明适用于变电站设备运行状态监控技术领域,提供了一种变电站设备监控方法及系统,通过搜集变电站内的各个变电站设备的传感器汇报数据,并根据传感器汇报数据获取实时温度监测参数汇总;分析实时温度监测参数汇总,并根据实时温度监测参数汇总确定处于等待辅助散热状态的目标变电站设备。当变电站中的变电站设备需要高效的辅助散热时,能够智能且及时的往变电站设备上配设水冷散热措施,以提高变电站设备的散热效率,且与此同时,还能够将变电站设备的热能充分利用起来,以为变电站及其附近的生活区域提供供热便利,从而提高了能源的使用效率,并提高了本变电站设备监控方法的智能程度。
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公开(公告)号:CN118072152A
公开(公告)日:2024-05-24
申请号:CN202410464753.1
申请日:2024-04-18
Applicant: 国网山东省电力公司菏泽供电公司
IPC: G06V10/98 , G06V10/44 , G06V10/54 , G06V10/30 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明适用于电力检测技术领域,提供了一种基于图像融合的电力设备运行故障检测方法及系统,采集电力设备部件的图像数据,对以上所述图像数据进行预处理,分别提取预处理后的红外热成像图像中的热故障区域分布图和可见光图像中的外形轮廓图,利用卷积神经网络算法分类识别热故障区域分布图和外形轮廓图,将热故障区域分布图和外形轮廓图输入卷积神经网络模型,利用双边滤波原理对热故障区域分布图进行滤波优化检测,获取热故障区域最终检测结果,利用基于DCT的hash方法识别外形轮廓图中的纹理异常检测结果或形状异常检测结果,将热故障区域分布图和外形轮廓图进行图像融合分析,输出故障信息,具备故障分析具体和直观的特点。
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