基于红外图像分析的电力设备热故障检测技术研究

设计基于红外图像分析的电力设备热故障检测系统,该系统由图像采集模块和图像检测模块组成。根据目标设备的形状特征识别热图像中的电力设备,计算设备区域内的最高温度值,并对各种影响因素进行修正后做出诊断,取得了令人满意的结果。在与主动式传感器的电力设备热故障检测法的对比试验中,证明提出的基于红外图像分析的电力设备热故障检测方法在对电力设备热故障区域进行检测时是准确、有效的。

基于远程激光成像的电力系统热故障检测技术

采用传统的传感检测方法进行电力系统热故障检测和特征提取中存在扰动误差较大和检测实时性不好的问题,为了提高电力系统热故障检测的准确性,提出一种基于远程激光成像的电力系统热故障检测方法。采用激光传感成像技术进行电力系统的工况状态特征采集,对采集的电力系统激光图像进行分块融合和模板匹配,实现对电力系统故障区域和正常工况区域的分块处理,对分块后的图像采用边缘轮廓检测方法进行图像分割,提取电力系统热故障的像素特征,根据提取的特征量进行故障属性分类判别。仿真结果表明,采用该方法进行的电力系统热故障检测的可视化效果较好,故障检测的准确概率较高,实时性较好。