基于边缘计算的输电通道可视化监控系统设计

为避免供应电流出现过量泄露的情况,实现对输电通道内电量传输行为的可视化监控,设计基于边缘计算的输电通道可视化监控系统。基于输电监控回路、连接设置模块、监控信息查询模块实现输电通道可视化监控系统的硬件设计。在此基础上,根据边缘计算法则,设置必要的Unity3D引擎结构,通过采集数据流信息的方式,得到准确的边缘信息过滤结果,实现监控系统的软件执行环境搭建,结合相关硬件设备结构,完成基于边缘计算的输电通道可视化监控系统设计。实验结果表明,与边云协同型监控系统相比,在边缘计算原则作用下,供应电流的泄露状态得到了较好控制,能够更好满足可视化监控输电通道内电量传输行为的实际应用需求。

基于智能机器视觉的电力运维人员作业规范性监督技术研究与应用

针对当前时有发生的电力设备运维人员现场安全防护装备和操作不规范的情况,基于机器视觉已有研究成果,并在背景分割、目标跟踪和人体姿态识别算法等方面根据实际场景需求做了进一步的改进。现场测试表明,该技术方案能够较好地满足实际工作场景的需求,具备可实用化的准确率和响应速度。根据测试结果,提出了下阶段功性能研究和提升的方向。

人工智能在输电线路安全运行中的应用

随着科技的不断向前发展,当前为了使电能输送工作变得更加安全可靠人们在输电线路当中引入了人工智能技术。由于人工智能技术本身所具有的一系列优势使得输电线路的安全性能大大的提高了。本文对人工智能技术在电力系统输电线路安全运行中的应用进行了全面分析,希望通过本文可以为相关工作提供一些参考。

基于增强滤波和特征聚类分析的导线隐患识别技术研究与应用

及时发现输电线路导线隐患是保障线路安全运行的关键,鉴于现有巡检图像处理过程中存在的不足,本研究在国内外已有研究成果的基础上进行了算法优化,提出了一种基于增强滤波和特征聚类分析的导线隐患识别算法。实验测试表明该算法对于线路巡检图像中的处理速度和识别准确率均优于传统算法,能够快速准确地实现导线提取和隐患的识别。由于该算法对硬件配置要求较低,能够在巡检现场完成对图像的分析和处理,具有较大的实用价值。