基于AI的输电线路导线断散股缺陷检测方法

针对现有方法对输电线路导线断散股缺陷检测时存在的缺陷检测准确率较低的问题,提出了基于AI技术的输电线路导线断散股缺陷检测方法。首先对所采集的输电线路导线图像进行降噪和增强等处理;然后利用LBG算法完成K-means算法的优化,应用改进后的算法对导线图像进行分割提取;最后采用AI技术中的卷积神经网络算法,实现对输电线路导线断散股缺陷的检测。实验结果表明,采用所提方法对导线断散股检测时,其检测准确率均高于95%,优于对比方法,具有一定应用价值。

输电线路设备运行检修中的红外测温技术

经济发展有效地推动我国电力企业发展,但是在实际的电网系统运行过程中存在一些问题,主要表现在电力输送过程中,严重影响电力企业的发展。因此,应该加强我国电力企业输电线路设备运行检测,及时发现并消除线路缺陷隐患,才能保证输电线路安全,提高输电效率。红外测温技术在输电线路运行检测中的应用可有效地缓解这一问题。本文主要通过对输电线路设备运行检修过程中红外测温技术的应用进行分析,并根据实际情况提出相关意见,希望能够促进电力输送的效率。