多模型融合的输电线路绝缘子自爆故障检测

针对输电线路巡检图像中绝缘子自爆区域小、背景复杂与故障绝缘子类型复杂多样的特点,提出一种多模型融合计算的绝缘子自爆故障检测方法.通过分析现有绝缘子自爆故障检测算法差异性,选取检测性能差异较为明显的三个目标检测算法(Mask rcnn、 Retinanet、 Yolov3),计算得到巡检图像中绝缘子自爆区域坐标及置信度.再利用多模型融合计算,融合各模型检测结果.最后实现架空输电线路无人机巡检图像中绝缘子自爆故障检测,得到绝缘子自爆故障检测综合评价值为94.81%.所提方法在平均准确率、召回率、准确率方面均高于单一模型检测结果.实验结果表明,本方法能有效实现架空输电线路无人机巡检图像中绝缘子自爆故障检测,对输电线路智能化巡检故障诊断具有一定参考价值.     

基于YOLO算法的无人机航拍图片绝缘子缺失检测

输电线路上的绝缘子,长时间暴露在自然环境下,容易产生自爆缺失故障,进而容易损害整个输电线路的使用安全和运行寿命。对此,本文提出一种基于深度学习目标检测算法的端到端绝缘子缺失检测方法,利用深度卷积神经网络的强大学习能力,以及适当量的标注样本,学习到如何直接从无人机航拍照片中检测绝缘子,并自动区分完整绝缘子和缺失绝缘子。     

基于U-net和YOLOv4的绝缘子图像分割与缺陷检测

输电线路上绝缘子的完整性直接影响了输电的安全与可靠性.采用深度学习方法，对绝缘子图像识别提取和缺陷检测问题进行了研究.首先基于优化的U-net模型获取绝缘子区域掩模图像，实现对绝缘子串语义分割；然后基于YOLOv4模型获取缺陷绝缘子的位置，实现对自爆绝缘子目标的检测.为充分利用高分辨率图像的像素信息，提出“切分-识别-合成”的检测思路，精确分割出绝缘子以及判断并获取缺陷区域；最后设计了多组实验并进行对比，验证了模型的有效性.采用优化的U-net模型分割绝缘子的Dice系数达0.92；采用YOLOv4模型检测自爆绝缘子的识别精度达0.96，平均重叠度IOU达0.88.研究结果对实现电力系统运维的智能化具有较高的应用价值.     

沿悬式绝缘子行波电力传输系统传输特性

为了给输电线路低压侧杆塔上的在线监测设备供电,提出一种新型沿悬式绝缘子串进行电力传输的方法,以悬式绝缘子串作为能量传输的载体,将输电线路上在线取能装置获得的电能通过高频变换的方式传递杆塔一侧,通过实验验证方法的可行性。搭建绝缘子串传输特性实验平台,并对频率、绝缘子串数量和绝缘子型号对传输效率的影响进行研究。实验结果表明:以绝缘子串为载体进行电能传输具有较高的传输效率,如500 k V输电线路用30片绝缘子串传输效率为72. 6%,而220 k V输电线路用14片绝缘子串的传输效率可达91. 27%。由此可见,利用悬式绝缘子串作为能量传输载体为杆塔在线监测设备供电具有可行性。     

沿悬式绝缘子行波电力传输系统传输特性研究

为了给输电线路低压侧杆塔上的在线监测设备供电,提出了一种新型沿悬式绝缘子串进行电力传输的方法,以悬式绝缘子串作为能量传输的载体,将输电线路上在线取能装置获得的电能通过高频变换的方式传递杆塔一侧,通过实验验证了方法的可行性。搭建了绝缘子串传输特性实验平台,并对频率、绝缘子串数量和绝缘子型号对传输效率的影响进行研究。实验结果表明以绝缘子串为载体进行电能传输具有较高的传输效率,如500 kV输电线路用30片绝缘子串传输效率为72.6 %,而220 kV输电线路用14片绝缘子串的传输效率可达91.27 %。由此可见利用悬式绝缘子串作为能量传输载体为杆塔在线监测设备供电具有可行性。     

架空输电线路杆塔涉鸟故障风险等级评估

为提高架空输电线路涉鸟故障防治措施的精准性,对江西电网2005—2019年期间的337起涉鸟故障进行统计分析,提取电压等级、杆塔类型、导线排列方式及绝缘子串型等杆塔结构特征,以及农田、水库、林区、河流和鸟类迁徙通道等地理环境特征.根据统计结果计算不同杆塔结构特征对涉鸟故障的影响度,拟合地理环境特征指标值与杆塔距离的关系式,分别采用层次分析法与熵值法计算这2类特征各个指标的权重系数,运用线性加权法构建输电线路涉鸟故障风险等级的量化评估模型.基于历史故障数据,划分出杆塔涉鸟故障的风险等级,通过评估算例验证了模型的合理性.研究结果有助于实现电网涉鸟故障的差异化防治,进而降低输电线路的跳闸率.     

输电巡检中绝缘子缺陷判读及位置配准研究

架空输电线路作为电网的重要组成部分,线路安全运行与地区的发展和稳定密切相关,绝缘子作为输电线路中的薄弱环节,能够及时监测绝缘子缺陷问题对输电巡检工作有重要意义。通过机载LIDAR及可见光传感器对输电通道绝缘子进行缺陷识别,利用Canny算法对绝缘子影像进行边缘检测,处理后所获取图像边缘更完整、清晰。边缘连接性更强,轮廓边缘的细节更加完整,能有效抑制了噪声对边缘检测的干扰,实验结果表明,该方法可以较好地完成对目标图像的识别,从而对绝缘子缺陷监测和定位提供数据支撑。     

电绝缘子串上的电压分布

通过对高压输电线路上电绝缘子串的等效网络的分析,得出绝缘子串上电位分布状况的表达式,讨论了分布电容及绝缘子数对电位分布的影响,指出影响绝缘子安全的一些因素和提高输电安全性能的办法.     

考虑后续回击的500 kV单回交流线路耐雷水平研究

雷电严重威胁着电力系统的安全稳定运行,随着电力系统的不断发展,传统的线路防雷评估技术已无法满足目前线路的雷击风险评估需求.基于此,本文利用变异系数法对华中区域十条500 kV省间联络线重要输电通道10 km范围内近年来的落雷数据进行分析,发现后续回击会对线路的雷击跳闸率产生较大影响,同时多起线路实际雷击跳闸故障与后续回击相关.据此,本文在传统绝缘子串闪络模型的基础上,提出了考虑后续回击的绝缘子串闪络判据模型,分析考虑后续回击的500 kV重要输电通道的线路耐雷水平.研究结果表明：后续回击会使500 kV输电线路的耐雷水平降低,降低程度与工频电压周期有关,且后续回击对反击耐雷水平的影响程度与绕击耐雷水平相比更为显著.本文的研究结论可以辅助提升高压输电线路的雷击风险评估准确度,为高压输电线路防雷预警提供帮助.     

800kV直流输电线路耐张绝缘子串整体更换方案设计及应用

±800 kV特高压直流输电线路大吨位、超串长的耐张绝缘子串检修更换十分困难,因此针对特高压直流线路耐张绝缘子串的特点及参数,围绕特高压直流输电线路耐张绝缘子串整串更换进行了相关方案研究,并依照检修方案进行了现场实际操作演练,取得了良好的实用效果,供借鉴.     

劣质绝缘子电场正问题优化算法分析

针对劣化绝缘子的电场法检测中绝缘子电场计算精度低的问题,提出基于遗传算法优化的模拟电荷法进行高压静电场计算,给出了优化方法原理、可行性分析,建立了绝缘子电场计算目标函数及优化模型,并进行了绝缘子串周围电场的计算分析.分析结果表明,将绝缘子串周围检测点电位作为目标函数,应用遗传算法优化模拟电荷的电荷量,可更好地对目标函数进行全局寻优,提高了模拟电荷法的寻优速度、绝缘子串周围电场的计算精度以及绝缘子串中劣质绝缘子诊断的准确度.     

双重对抗无监督域自适应绝缘子检测算法

绝缘子检测在输电线路智能巡检中具有重要的应用价值.基于深度学习的绝缘子检测是一类常用的方法.然而,在某些情况下仅能获取某一类型绝缘子数据,用其训练得到的模型直接应用到跨域绝缘子检测,性能会急剧下降.为此,提出一种双重对抗的无监督域自适应绝缘子检测算法.具体地,为缓解绝缘子图像背景复杂对检测性能带来的影响,设计了一种混淆判别机制.在该机制中,输入两种不同类型的绝缘子图像到两个不同的判别器中进行分类,再通过对抗训练将两种绝缘子进行交叉分类以学习到域不变特征.此外,通过最大最小化目标域的两个分类结果分别优化判别器和特征提取器,减轻不同类型绝缘子外观差异较大的问题.大量的实验证明了提出方法的有效性.     

基于深度学习算法的航拍巡检图像的绝缘子识别

针对绝缘子检测目标在航拍图像中尺寸变化剧烈的问题,提出一种改进Faster R-CNN的绝缘子检测算法.首先将FPN特征金字塔结构网络与Faster R-CNN算法进行结合,将不同尺度下的特征进行融合;然后,改进最大池化层,提升检测框的坐标精度;针对遮挡现象,采用Soft-NMS算法规避不同目标检测框因重叠而被误删的情况.经过对绝缘子航拍数据集的检测验证,对比原Faster R-CNN网络,本改进网络结构提高了平均准确率(MAP),且可以更有效地识别图像中更小比例的绝缘子目标.     

基于相关滤波的绝缘子跟踪与测距算法

针对旋翼无人机进行输电线路巡检的应用场景,通过基于相关滤波的跟踪算法,实现绝缘子的跟踪并适应尺度的变化。在滤波器的训练过程引入核函数,构建出更加鲁棒的滤波模板。通过gabor滤波器,在HSV颜色空间提取绝缘子的纹理特征。采用两个并行的相关滤波器,分别用于位置和尺度的定位。在此基础上,通过最大类间方差法,对图像中绝缘子进行分割,按照相机成像原理,计算绝缘子与无人机之间的相对距离。算法能够实现绝缘子的实时跟踪并适应尺度变化,以及计算无人机与绝缘子之间的相对距离,为无人机智能化巡线提供技术支持。     

基于轻量级深度卷积神经网络的绝缘子检测

在无人机巡检图像中,检测出绝缘子是实现输电线路状态分析的关键.本研究采用轻量级卷积神经网络代替传统的人工特征提取器,获取输入图像的深层特征;利用深度学习目标检测网络对所提取特征进行处理和训练学习,实现多尺度、多种类的绝缘子目标检测.实验结果表明:该方法可以准确快速地识别出以山林背景为主的瓷质和复合两类绝缘子,其检测精度分别达到96.29%和90.85%,且整体检测速度高达43 F·s~(-1),有效满足电力巡线中的绝缘子实时检测要求.     

工程图中字符分离和标注字符串生成技术

提出了同步边缘特性检测的轮廓跟踪算法，并基于规则从扫描图像全图轮廓中分离字符轮廓；在此基础上，针对机械工程图，采用全方位的邻域搜索技术生成不同方向的字符串，通过分类树进行识别，并根据专业领域知识进行校正．实验测试表明，该方法具有较好的效果     

基于时空上下文的航拍视频绝缘子跟踪算法

为解决时空上下文跟踪算法在航拍视频绝缘子出现大尺度变化产生的漂移问题,提出一种大尺度自适应的航拍视频绝缘子跟踪算法。提取绝缘子图像的局部二值模式特征构建时空上下文模型,改进时空上下文尺度更新策略不能适应大尺度变化问题。最后在航拍视频序列进行的对比实验表明,算法在平均重叠率和平均中心位置误差指标上有了较大提升;且能很好地适应绝缘子大尺度变化,具有更好的跟踪效果。     

基于自适应结构张量的FCM改进算法

针对传统模糊C均值聚类算法对图像特征描述单一,易受图像复杂纹理干扰而出现误分割的问题,提出一种基于自适应结构张量的FCM算法,并将其应用于图像分割.打破传统高斯滤波器在滤波方向和角度上所受限制,采用基于各向异性滤波的结构张量;引入图像边缘密度函数,用以衡量图像节点的平滑性,自适应地计算各向异性滤波函数所占比例;定义一种自适应结构张量相似性度量标准,用以计算图像中节点与聚类中心点的结构相似性,有效地代替了传统FCM中的灰度相似性度量标准;采用一种新颖的节点间距离度量公式来计算图像中节点与聚类中心点的差异.仿真结果表明,对结构复杂的图像,改进算法获得了更加精确的分割结果.