Page 63 - 无损检测2022年第十期

无损检测新技术发展与应用专题

DOI : 10.11973 / ws j c202210007

基于时间序列算法的变电站设备故障

红外识别

李明轩, 颜培培, 杨慧婷, 王丽花

( 国网新疆电力有限公司电力科学研究院, 乌鲁木齐 830011 )
摘 要:为了提高变电站设备故障的识别精度、 图像清晰度、 细节完整度, 提出了基于时间序

列算法的故障红外识别方法。首先, 设计变电站设备红外遥视与故障识别框架, 利用混合探测器 -
云台组合采集其红外、 可见光视频图像, 经光通信设备及光纤传输视频图像至监控中心, 通过滑动
窗口结合时间序列筛选并标记可疑故障图像; 然后, 经小波阈值变换的中值去噪方法去除噪声后,
利用改进分水岭算法完成图像目标分割, 采用 Zernike不变矩提取其特征值, 将其作为支持向量机
的输入, 完成变电站设备分类; 最后, 结合设备的温度信息, 通过划分故障类型、 故障识别规则, 实现
不同设备的故障识别。结果表明, 采用该方法去噪后, 图像清晰度、 对比度大幅提升, 分割后目标设
备细节完整度高, 可实现不同设备的故障识别。

关键词:时间序列算法; 变电站设备; 故障缺陷识别; 红外视频图像

中图分类号: TP319 ; TG115.28 文献标志码: A 文章编号: 1000-6656 ( 2022 ) 10-0029-06

Infraredidentificationofsubstatione q ui p mentfaultsbased

ontimeseriesal g orithm

,
LIMin g xuan , YANPei p ei , YANGHuitin g WANGLihua

( ElectricPowerResearchInstituteofStateGridXin j ian gElectricPowerCo. , Ltd. , Urum q i830011 , China )

Abstract : Inordertoim p rovetheaccurac yofdefectreco g nition , ima g eclarit yanddetailinte g rit y , afault

reco g nitionmethodofsubstatione q ui p mentbasedontimeseriesal g orithm wasp ro p osed.Theframeworkof

infraredremoteviewin gandfaultidentificationofsubstatione q ui p mentwasdesi g ned.Theh y briddetectorPTZ

combinationwasusedtocollectitsinfraredandvisiblevideoima g es , transmitthevideoima g estothemonitorin g

centerthrou g ho p ticalcommunicatione q ui p mentando p ticalfiber.Thesus p iciousfaultima g eswerescreenedand

markedthrou g hslidin g windowcombined withtimeseries , andthenoisewasremovedb ythe mediandenoisin g

methodofwaveletthresholdtransform.Theim p rovedwatershedal g orithm wasusedtocom p letetheima g etar g et

se g mentation , andtheZernikeinvariantmomentwasusedtoextractitsei g envalue , whichwasusedasthein p utof

su pp ortvector machinetocom p letethesubstation e q ui p mentclassification.Combined withthetem p erature

informationofthee q ui p ment , thedefectidentificationofdifferente q ui p mentwasrealizedb ydividin gthedefect

t yp esanddesi g nin gthedefectidentificationrulesofsubstatione q ui p ment.Theex p erimentalresultsshowedthat

afterdenoisin g , theima g eclarit yandcontrastwereg reatl y im p roved , thedetailinte g rit yofthetar g ete q ui p ment

washi g h , anddifferente q ui p mentfaultscouldbeidentified.

Ke ywords : timeseriesal g orithm ; substatione q ui p ment ; faultidentification ; infraredvideoima g e
变电站设备是电力系统组织结构中的重要节
收稿日期: 2022-04-15 [ 1 ]
点, 具有电力传输及转换职责 , 各设备的运行状态
作者简介: 李明轩( 1986- ), 女, 硕士, 高级工程师, 主要研究方
向为人工智能图像识别技术、 网络信息安全等 与电网稳定性具有直接关联, 因此, 实时监控变电站
设备的运行状态是降低其故障发生率的有效措施。
通信作者: 李明轩, shoulun54031097@163.com
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2022 年 第 44 卷 第 10 期
无损检测