基于YOLOv3算法的变电站保护硬压板检测技术研究

针对目前变电站保护硬压板巡检多由人工进行读取和核对操作,费时费力且易出错,难以满足变电站二次设备智能化的要求的问题,研究了基于YOLOv3算法的变电站保护硬压板检测与状态识别技术。首先,通过对变电站保护硬压板进行数据采集和标注,建立了一个包含大量样本的数据集。然后,使用YOLOv3算法进行目标检测,实现了对变电站保护硬压板的准确定位和识别。针对硬压板的不同状态,设计了相应的特征提取和分类模块,通过对检测到的硬压板进行状态识别,实现了对硬压板状态的准确判别。实验结果表明,该方法在变电站保护硬压板检测和状态识别方面具有较高的准确性,对压板作业操作票确认、压板状态校核等业务实现具有一定参考价值,可为变电站设备的状态监测和故障的智能诊断提供有效的技术支持。

热压干燥中高含水率杨木锯材内水分状态及迁移机制

【目的】检测热压干燥中含水率高于纤维饱和点(FSP)的杨木锯材内温度和压力,分析热压板温度对锯材内不同位置温度和压力的影响,探究锯材表层和心层水分状态和变化规律,阐释高含水率杨木锯材内水分迁移机制,为揭示木材热压干燥机制和干燥过程的精准控制提供理论依据。【方法】在热压板温度为120、130和140℃条件下,对400 mm(L)×120 mm(T)×25 mm(R)杨木锯材(含水率40%~60%)进行热压干燥,采用温度-压力集成传感器在线检测锯材表层和心层温度和压力,并依据热力学原理中饱和压力与饱和温度的关系分析锯材内水分状态。【结果】1)热压干燥中杨木锯材表层和心层温度和压力峰值随热压板温度升高而增大,当热压板温度从120℃升至140℃时,锯材表层温度和压力峰值分别从115.4℃、209.3 kPa增至133.0℃、314.5 kPa,心层温度和压力峰值分别从109.4℃、235.5 kPa增至126.4℃、336.9 kPa,但表层和心层温度达到峰值的时间滞后于压力峰值。2)杨木锯材表层水分状态分析表明,在热压板温度为120℃条件下,表层水分处于未饱和水状态,干燥后表层含水率高于FSP可提供佐证;在热压板温度为130和140℃条件下,表层测点位置的自由水转变为水蒸气,随干燥时间增加,由饱和蒸汽状态逐渐转变为过热蒸汽状态,干燥后表层含水率低于FSP证实推测正确。杨木锯材心层水分状态分析表明,虽然含水率高于FSP的锯材内温度高于大气压下水的沸点温度,但由于心层压力较高,水分处于未饱和水状态;在热压板温度为120、130和140℃条件下,干燥后心层含水率均在50%以上,显著高于FSP,证明液态水状态的推测。3)热压板打开期间杨木锯材内水分状态分析表明,热压板打开瞬间锯材表面和内部压力急剧下降,锯材中部分液态水发生闪蒸转变为水蒸气,锯材内水蒸气从表面快速迁出引起锯材含水率降低。【结论】热压板闭合阶段,锯材表面与蒸发面之间的液态水吸热汽化产生的蒸汽压力导致锯材内部压力高于大气压,沿厚度方向从锯材表面到中心的水分状态依次为过热蒸汽(表面)、饱和蒸汽(蒸发面)和液态水(中心);热压板打开阶段,锯材内水分在蒸汽压梯度驱使下从锯材表面释出,并使锯材含水率降低,是热压干燥中高含水率锯材内水分迁移的主要方式。

基于图像处理与形态特征分析的智能变电站保护压板状态识别

针对目前变电站二次保护压板仍多由人工进行位置读取和核对操作,存在误操作风险且制约着智能化水平提升的问题,提出了一种基于图像处理与形态特征分析的智能变电站保护压板状态识别方法。该方法首先对移动终端采集到的屏柜图像进行图像处理,将其转化为包含有效压板区域和背景干扰区域的二值图,进而采用8连通的方式进行连通区域提取并对所有区域进行形态特征分析,再依据形态特征从中提取出有效压板区域,最后依据有效压板区域方向角确定压板投退状态,同时结合各区域的重心确定屏柜上的有效压板顺序,进而得到表征屏柜压板投退状态的标识序列。不同场景和分辨率下的保护压板状态识别实例结果表明,所提方法具有较好的适用性。

基于多波段激光数据聚类的电力屏柜压板状态图像位姿解算方法

研究基于多波段激光数据聚类的电力屏柜压板状态图像位姿解算方法,提升电力屏柜压板状态图像位姿解算精度。利用激光传感器采集电力屏柜压板激光图像,采用自相关算法分类激光图像的多波段激光数据属性,利用多波段激光数据聚类方法对电力屏柜压板激光图像实施降维处理。从降维后的电力屏柜压板激光图像中,通过确定电力屏柜压板有效面积、有效尺寸以及有效形状,提取电力屏柜压板的形态特征。依据提取的电力屏柜压板形态特征,利用空间坐标变换关系,实现电力屏柜压板状态的位姿解算。实验结果表明,该方法可以利用电力屏柜压板激光图像的多波段激光数据聚类结果,精准解算电力屏柜压板状态,适用于变电站电力屏柜压板管理中。

基于颜色分离与形态特征分析的保护压板定位及状态识别研究

为了提高变电站中密集排布、颜色多样的拔插式压板智能识别水平,提出一种基于颜色分离与形态特征分析的保护压板定位及状态识别方法。该方法先对采集的压板图像进行同态滤波增强与透视校正;根据压板图像颜色特征,通过设定RGB三分量差值进行颜色分离,同时结合形态特征分析实现有效压板区域的分割;通过矩形结构元素对有效压板区域进行膨胀,从而定位出每块压板区域的位置。通过每块压板外接矩形框的形态特征判断出压板的开关状态。对不同拍摄角度及不同光照环境下的压板进行状态识别测试,实验结果表明,该算法具有识别精度高、鲁棒性好的特点。

基于多策略分割融合与形态特征辨识的变电站保护压板状态识别

目前变电站保护压板巡检仍主要采用人工进行,耗时费力且容易出错,制约着变电站二次设备智能化的发展。为此,提出一种基于多策略分割融合与形态特征辨识的变电站保护压板状态识别方法。通过移动端设备采集屏柜压板图像后,首先对压板区域进行透视变换,消除拍摄角度产生的畸变影响。然后采用多策略分割融合方法获取有效压板区域,即在HSV空间利用多阈值分割。同时在Lab空间采用K均值聚类分割,再对两种分割结果进行融合,获得有效压板区域。最后计算有效压板方向角和宽长比形态特征,并分别判别两种特征对应的状态,进一步融合两种状态结果,辨识压板最终运行状态。通过对不同场景下的复杂背景压板图像进行实例研究,结果表明该方法具有良好的准确率和适用性。

基于图像融合的保护压板运行状态辨识方法研究

随着信息技术和智能化技术在电力系统的应用拓展,采用智能巡检机器人对变电站一、二次设备运行状态进行巡视逐步成为智能运检的趋势。提出了一种基于图像融合的保护压板运行状态辨识方法。基于OTSU阈值分割优化方法快速检测图像中的高光干扰;引入改进RANSAC算法完成多视角的图像特征匹配和求取最佳透视变换矩阵,利用辅助图像透视变换至主图像修复其中的高光区域;在图像修复的基础上通过对压板边缘检测的倾角来判断其运行状态。实验结果表明,所提抗干扰方法有助于更好地识别图像中压板的运行状态,辨识准确率可达93%。

基于深度学习的变电站保护硬压板检测与状态识别技术研究

【目的】针对目前变电站保护压板仍由人工核对读取识别,效率低下且容易误操作,制约着变电站向着智能化方向发展。【方法】文章利用深度学习技术,基于YOLO v5算法,进行超参数调整,可迅速实现对保护压板的位置检测与状态识别。同时,通过数据标注建立了用于训练网络的保护压板数据集,该数据集共包含500张压板图像。【结果】实验结果表明,与传统的图像处理算法相比,该识别方法实时性高,且其准确率最高可达到93.63%。【结论】可以应用于变电站保护压板检测和状态识别中。

基于OpenVINO模型优化的变电站压板状态识别

电网公司变电站少人化、无人化值守模式已成为未来发展趋势。为提高变电站自动化巡视水平,针对保护压板,提出一种基于OpenVINO优化模型的状态识别算法。在原有SSD_Inception模型基础上,使用迁移学习,降低了模型训练难度;通过OpenVINO工具套件对模型加以优化,提高了模型的计算性能。经测试,优化后的模型目标检测精度超过98%,召回率超过91%,检测帧率超过32。相较于原有模型,经优化后的模型计算能力在各项指标上均有明显提升,可以满足边缘移动计算设备的实时性要求。

基于物联网传感技术的二次回路出口压板智能在线监测系统

为实现变电站内二次回路压板状态的具体分析,设计了基于物联网传感技术的二次回路出口压板状态监测系统。分析了二次回路压板状态的具体监测内容,提出了基于物联网传感器的压板位置感知技术,分析了物联网为功率无线传输、非变量压板位置状态感知技术的应用,建立了压板状态位置传感器模型,说明了传感器的具体配置,并介绍了提出的数据采集终端。基于物联网传感技术搭建了出口压板状态监测系统,介绍了系统架构,说明了系统网络结构,分析了系统的软件应用。结合实际工程分析了本系统在实际应用中的效果,并针对系统的应用前景进行了分析。

手持式图像特征提取分类实现保护压板状态确认装置的研究

在电力系统中,硬压板是配网保护和自动化装置与外连接的枢纽,所以压板的投退状态必须正确,压板投退是二次设备操作的关键,也是在保护和跳闸回路中人为制造的一个断点,这个断点直接影响保护的功能和动作出口可否正常发挥效用,为检修和电力安全提供保障。因此,希望通过本文的研究,能够对于这一问题进行深入的探讨。

图像特征提取与识别技术保护压板状态监测

变电站自动化水平极大提升了电网运行效率和安全性.压板是用来投入或退出对应保护功能的,继电保护装置的压板管理需要保护管理指定人员、保护试验人员、运行操作人员三方面共同负责.从保护功能来看,它是保护跳闸的最后一道屏障.文章研究了一种利用计算机深度学习算法实现电力保护压板状态识别的装置,本装置利用深度学习的算法实现图像的特征提取、分割分类与识别,实现保护压板状态的监测,并将监测的结果发送到远端云数据.

变电站保护出口压板状态的电量监测技术研究

针对现有压板状态监测技术不足之处,提出了一种变电站保护出口压板状态的电量监测技术。通过在操作回路的出口压板两侧并入两个电压型继电器来实现出口压板的状态监测。文章详细阐述了操作回路的改造方案以及基于新增电压型继电器的出口压板状态判定逻辑。研究表明,所提技术具有准确可靠的监测结果,同时可操作性和经济性好。