电力金具图像故障状态评估

电力金具是输变电工程的关键部件,在温度、风沙等环境因素作用下,因结构缺陷会导致电晕放电,最终影响输变电线路的安全运行。基于电晕试验工作平台,采用图像融合和图像处理技术,对放电光斑进行特征提取和状态评估。研究结果表明:光斑面积与放电量呈线性关系;电力金具放电阶段由电晕阶段,历经小电弧阶段,最终发展到强烈火花放电阶段;当增益为70%,观测距离为10m时,3个阶段的放电光斑面积分别约为1000像素、5000像素和10000像素;根据紫外图像特征,电力金具的状态评估分为无缺陷,一般缺陷,严重缺陷,紧急缺陷4个状态。该研究成果为电力金具安全评估提供技术支撑。

基于HOG和SVM的高压隔离开关分合闸状态自动识别技术研究

针对高压隔离开关分合闸不到位的问题,文中提出了一种基于方向梯度直方图(HOG)和支持向量机(SVM)的隔离开关异常状态搜索识别算法,通过试验验证了该方法用于搜索识别变电站内高压隔离开关的可行性,文中首次提出了"分合闸到位判定角"的概念,并将"分合闸到位判定角"用于判断高压隔离开关分合闸的到位情况。最后对变电站内4种常见型号的高压隔离开关进行了分合闸状态实验验证,实验结果表明,该算法能够准确地识别出分合闸不到位的高压隔离开关图像,文中的研究成果为提高高压隔离开关运行可靠性提供了新的思路。