基于改进Faster R-CNN的变电站设备外部缺陷检测

针对变电站设备外部缺陷目标检测任务中目标形状多样,周围环境复杂,当前代表性算法识别准确度低,错检漏检严重的问题,对比了众多目标检测算法在变电站设备缺陷数据集上的检测结果,检测精度较高的是添加了特征融合金字塔结构的Faster R-CNN(faster region-based convolutional network)算法,但其对小目标物体和设备渗漏油的检测精度仍有提升空间,为此设计一种基于Faster R-CNN的改进算法。改进算法通过对输入图像进行数据增强,在网络中添加SPP(spatial pyramid pooling)结构以及改进特征融合方式,对分类以及边界框回归损失函数进行改进的方式来提高缺陷的检测精度。与原Faster R-CNN算法进行对比,改进算法在变电站设备缺陷目标检测数据集的检测结果中AP(average precision)(0.5∶0.95)提高了2.7个百分点,AP(0.5)提高了4.3个百分点,对小目标物体的检测精度也提高了1.8个百分点,试验结果验证了该方法的有效性。

基于Faster R-CNN算法的变电站设备识别与缺陷检测技术研究

变电站作为电力运输的中转站,是城市运转、人民生活的重要基础设施。变电站在运行过程中,经常发生因位置偏僻,不支持机器人或无人机直接进行探测而造成的设备运作温度检测不及时的问题。传统的变电站设备缺陷识别算法是基于机器的学习算法,精确度较低,只适合单个设备类别的缺陷检测,易受环境的影响。基于此,文中提出一种识别变电站设备红外缺陷的方法。首先,基于Faster R-CNN算法的设备识别,对6种类型的变电站设备包括套管、绝缘体、电线、电压互感器、避雷针和断路器进行目标识别,以实现设备的精确定位;然后,基于稀疏表示分类(SRC)的算法获得输入样本的实际标签;最后,基于温度阈值判别式算法,在设备区域中识别设备温度的异常缺陷。文中的方法实现了在红外线图像下的设备识别和缺陷检测,运用文中设计的方法对6类设备的红外图像进行检测,准确率达到91.58%,不同类型设备缺陷的平均识别准确率为91.62%,整体缺陷图像的识别准确率达到87.62%。实验结果表明了该方法的有效性和准确性。

基于改进YOLOv7的变电站设备红外图像识别方法

变电站电气设备红外图像识别是其进行缺陷与故障诊断的重要前提,能保障电力系统的安全稳定运行。为达到变电站设备高精准、高效率的识别效果,本文提出了一种基于改进YOLOv7网络的变电站设备红外图像识别方法。变电站采集到的红外图像作为YOLOv7网络的输入,在红外图像的识别中,采用CoordConv卷积层增加图像坐标信息,增强网络层的信息细节,丰富图像特征内容;引入注意力机制排除其他信息干扰,增强模型的特征表达能力,提高网络训练精度;为进一步提高识别精度,不同于传统损失函数的构建,采用WIoU损失函数加速网络收敛,提高模型的准确性。通过对变电站采集的实际红外图像进行分析,实验结果表明,所提出的基于改进YOLOv7网络的变电站设备红外图像识别模型识别精度能达到97.1%。相较于YOLOv7网络和其他几种典型网络,所提模型具有较高的准确性和鲁棒性,可以有效应用于变电站设备的智能监测和维护,为后续故障诊断工作提供基础条件。

基于改进ICP算法的变电站设备三维识别方法研究

针对现有变电站设备三维识别方法在实际应用中存在的准确率差和效率低等问题,提出一种结合改进迭代最近点算法和Umeyama算法的变电站设备三维识别方法。通过随机采样一致性算法提取设备平面特征,通过Umeyama算法在模板库中找出平面特征最相似的几个设备,通过点云曲率特征提取设备点云关键点,通过改进迭代最近点算法对设备进行目标匹配。通过实验对其性能进行分析。结果表明,所提方法对智能变电站设备进行三维识别有较好的识别准确率和效率,识别准确率为99.50%,平均识别时间为2.07 s,有效地提高了三维识别技术的综合性能。

基于机器学习的某变电站设备运行数据分析与故障诊断研究

本文以XC变电站为研究对象,首先介绍了变电站设备运行数据收集和处理方法;其次探讨了基于机器学习的XC变电站设备故障诊断方法、模型搭建,以及结果评估;最后对XC变电站设备运行数据结果作了分析与讨论,以供参考。

基于多数据源融合的变电站设备状态评估方法

由于缺乏不同变电站设备状态数据之间关联性的分析,导致变电站设备状态评估的可靠性偏低,为此,提出基于多数据源融合的变电站设备状态评估方法。采用主成分分析(PCA)方法,计算和分析多源变电站设备状态数据之间的关联关系,以实际运行数据与相关系数特征分布阈值之间的关系,实现变电站设备状态评估。测试结果表明,所提方法的故障误报次数和故障漏报次数均明显低于对照组。

基于改进K-最近邻算法的变电站设备分类识别方法研究

针对变电站设备三维点云数据采集缺陷造成的场景重建精度低、效率差等问题,在对识别过程进行分析的基础上,提出了一种结合K-最近邻分类算法和改进粒子群算的变电站设备分类识别方法。使用改进的粒子群优化算法来优化K-最近邻分类器的输入权重,提高了设备的分类识别精度。通过仿真进行对比分析,验证该方法的优越性。结果表明,采用该方法的分类识别效果显著,训练准确率达到100%,测试准确率达到99%,与传统识别方法相比,识别准确率从97%提高到99%,平均识别时间从85.81 s降低到0.19 s。该方法解决了变电站设备三维点云数据采集缺陷造成的场景重建精度低、效率差、识别率低等问题,有效提高了变电站设备的分类识别效果,具有良好的实用价值和可操作性。

基于深度学习SSD的变电站设备故障视频识别

变电站设备故障视频识别结果受随时间呈动态性改变视频图像影响,导致识别精度较低。为此提出了基于深度学习SSD的变电站设备故障视频识别方法。设计固定大小的滑动时间窗口,采集并标注变电站设备故障图像;构建基于深度学习SSD识别框架,计算卷积层感受野,获取故障设备及其周围环境信息尺度信息;计算各个特征层像素上默认框大小,结合目标损失函数,改善识别框位置可信度,设计识别规则,实现变电站设备故障视频的识别。实验结果证明,该方法能够保证识别框与真实框重合程度在0.8以上,说明使用该方法能够相对精准地识别变电站设备故障。

基于遥测信号的变电站设备运行信息远程监测系统

遥测信号中包含变电站设备运行的大部分信息,通过遥测信号可以有效监测变电站设备的运行信息,为此提出了基于遥测信号的变电站设备远程监测系统。利用遥测设备采集变电站内电力设备的遥测信号,解析协议并构建数据池。建立设备运行状态评估指标,通过序关系分析法计算权重,结合模糊数学方法得出设备状态评估结果。实验证明:该系统可有效采集遥测信号、评估设备状态并呈现监测结果;在不同网络环境下,信息传输冗余率低。

计及等效负荷密度的变电站设备故障缺陷识别仿真

针对变电站设备故障缺陷复杂,识别精度较低的问题,研究了计及等效负荷密度的变电站设备故障缺陷识别方法。依照有所差异的边界条件智能选取接线方式,并将结果反馈至基础参数设置部分,匹配基础参数,构建等效负荷密度模型,分析不同负荷条件下配电站设备运行的馈线功率损失与电压降落情况,将所得馈线功率损失与电压降落情况作为变电站设备故障特征信息输入深度学习网络,通过二次学习与训练完成变电站设备故障缺陷识别。仿真结果显示该方法能够准确计算负荷的有功线损与电压降落情况,有效识别并定位变电站设备故障缺陷。

基于数据挖掘的变电站设备缺陷信息统计系统

针对变电站繁琐的设备记录和报表制作问题,设计了一种基于数据挖掘的变电站设备缺陷信息统计系统,介绍了系统整体架构,分析了变电站设备缺陷信息的数据挖掘过程。该系统可从输入的文本数据中挖掘出关键信息,实现智能匹配录入功能,同时支持一键智能生成周报表和月报表,帮助监控人员完成信息记录工作、提高工作效率的同时,推动变电站信息记录工作的智能化发展。

变电站设备的安装调试技术分析——以上海市川沙某地块变配电设备安装项目为例

本文详尽探讨了变电站设备在电力体系中的安装与调试技术。其目的在于阐明该技术在电力行业中的关键功能以及在实际运用中的普遍推广。论文详细解析了变电站设施的装配程序和调整方法,并制定了解决技术问题的方案,完整分析了安装与调整流程中的关键环节。深入分析了项目从准备至调试的全过程,并以上海市川沙C04-13 C04-14地块项目变配电设备安装为例进行了实证剖析。这些资料旨在作为电力工程专业技术人员学习和参考之范本,能够明显提升变电站设备安装与调试的品质及效率,保障电网系统运转的稳定与安全。

工程监理对机场站坪照明及变电站设备安装的质量控制研究——以福州长乐国际机场二期扩建工程项目为例

为解决工程监理在质量控制方面存在的疑问和难点,本文以福州长乐国际机场二期扩建工程为例,分析机场站坪照明及变电站设备安装施工监理的质量控制措施。阐述工程监理对机场站坪照明及变电站设备安装的质量控制的重要性,并分别总结机场站坪照明、变电站设备安装的监理技术要点,最后结合项目实际,介绍监理问题与解决对策,并总结监理心得,以期能够为其他监理人员提供质量控制方面的实施建议,从而提高建筑工程项目监理水平。

基于无线传感器网络的变电站设备在线监测系统

文章研究基于无线传感器网络的变电站设备在线监测与数据分析技术,旨在提高监测效率和故障诊断的准确性。通过概述无线传感器网络的基本概念和特点,设计基于无线传感器网络的变电站设备在线监测系统的总体架构,探讨传感器类型、数据采集与传输方法、以及系统的可靠性和安全性,并研究数据预处理、存储与管理、特征提取与降维以及故障诊断模型的建立方法。结合应用案例,验证该系统的有效性。通过文章的研究,以期为变电站设备的在线监测与故障诊断提供一种高效、可靠的技术方案。

基于智能监测的变电站设备运行状态检修方法

随着电力系统的发展,变电站设备的稳定运行对于保障电网的安全运行至关重要。设备的故障率逐渐增加,给设备的检修带来了一定的难度。因此,本文提出了一种基于智能监测的变电站设备运行状态检修方法。首先,通过智能传感器对变电站设备的运行状态进行实时监测,并将监测数据传输到数据中心进行处理和分析。然后,数据中心采用自动化算法和模型,对设备的运行状态进行预测和评估,以及故障的诊断和定位。最后,提出了一种基于智能监测的检修方法,通过分析设备的故障统计数据和维修历史数据,建立设备的故障模型和维修方案库,并通过实验对方法进行了验证。结果表明,基于智能监测的变电站设备运行状态检修方法可以有效地提高设备的运行稳定性和可靠性,降低设备故障和事故的发生率。

二维码在变电站设备资料快速检索中的技术实现与效果分析

本次研究重点将二维码技术运用到变电站设备数据快速检索当中,目的是提升电力设备信息化管理水平。在对二维码技术编码原理及解码技术进行深入分析的基础上,本课题设计出基于二维码的变电站设备数据检索系统以实现对设备信息进行快速输入,存储及检索。实验结果表明:系统显著提高检索效率、保证信息准确性、提高用户体验。另外,本次研究也对二维码技术在实践中所遇到的挑战及发展趋势进行讨论,并给出相关建议,以期对电力行业信息化管理起到有益借鉴作用。

基于多数据融合的变电站设备运维系统设计

为实现对变电站设备运行状态的远程化监控、巡视,提高变电站设备运维质量和效率,本文应用多数据融合技术,完成对变电站设备运维系统的设计和实现。首先,介绍多数据融合技术相关概念,并结合系统设计要求,完成对系统架构、传感设备、前端设备以及继电保护装置等系统硬件部分设计。其次,从系统软件结构设计、系统主要功能设计两个方面入手完成对系统软件设计。最后,对系统性能进行测试。结果表明:在多数据融合技术的应用背景下,本文系统的设计和应用,可以实现对变电站设备运行状态的实时监控,保证该设备的维护和优化效果,提高设备运行性能,完全符合预期设计标准和要求。希望通过这次研究,为相关人员提供有效的借鉴和参考。

变电站设备真空度远程监测分析装置的创新应用

随着国家经济的快速发展,电网建设进入新阶段,变电站设备安装的精准控制变得至关重要。设备内部真空度是保障绝缘性能的关键,但传统的真空度监测方法面临重大挑战,难以满足现在电力系统实时、智能监测的要求。对此,真空度远程监测分析装置的创新应用应运而生。本文探讨了变电站设备真空度远程监测分析装置的创新应用,分析了其系统架构、工作原理、技术特点、监测方法及实际应用效果。本文展现了该装置在提高变电站设备监测水平、保障电网安全运行方面的巨大潜力。本文详细介绍了该装置如何实现对变电站设备真空度的远程、实时、精度监测,并通过案例研究评估其有效性。因此本文所述的集成高精度4G真空度压力表与云端分析平台在远程监测系统中的集成,实现了数据的实时采集、传输和智能分析,提高了监测的准确性和效率,为变电站设备的运行维护提供了创新解决方案。

基于人工智能的变电站设备故障预测与诊断系统研究

在智能电网的发展背景下,变电站的稳定性和效率至关重要。人工智能的应用为变电站运行数据的实时监测和智能分析提供了有力工具,能够精准识别和预测潜在故障,实现设备状态的智能评估与故障预警。文章系统地介绍了基于人工智能的变电站设备故障预测与诊断系统的设计和实现,包括数据识别、自动化数据监测、实时故障检测、自动化故障预警以及数据驱动故障诊断测试等模块。通过实际运行测试,验证了系统的高效性和准确性。

基于电力大数据的变电站设备智能控制技术

以电力大数据为基础,探讨了在变电站设备中应用智能控制技术的方法与效果。内容上主要涵盖电力大数据的概述,包括定义、特点、采集存储技术;变电站设备智能控制的基本原理和关键技术;电力大数据在变电站设备智能控制中的应用,包括数据分析与预测、设备状态监测与诊断以及控制策略优化与决策支持。