基于注意力机制和多尺度特征融合的绝缘子缺陷检测方法

随着深度学习的快速发展,利用目标检测算法对航拍绝缘子图像进行缺陷检测成为绝缘子巡检的主要方式.针对传统目标检测算法对小目标的检测精度较低、特征图的表征能力较弱和提取的关键信息较少的问题,提出以YOLOv5l为基础网络的改进的基于注意力机制和多尺度特征融合的绝缘子缺陷检测方法 AMF-YOLOv5l(Attention Mechanism and Multi-Scale Feature Fusion Based on YOLOv5l).首先,通过增加一个小目标检测头,提高模型对小目标的检测性能;然后,构造DSPP(Dilated Spatial Pyramid Pooling)模块,充分融合多尺度特征,增强特征图的表征能力;最后,引入CA(Coordinate Attention)注意力机制,使网络更加专注于关键信息.在航拍绝缘子数据集APID(Aerial Photographic Insulator Dataset)以及两个公共数据集PASCAL VOC和MS COCO上分别验证该方法的可行性.实验结果表明,在APID数据集中该方法的AP(Average Precision)比YOL...     

试析输电线路故障检测

本文介绍了输电线路哪些地方会出现问题,并且介绍用什么方法去检查。     

输电线路中缺失绝缘子的检测与定位

在对无人机航拍图像中缺失绝缘子进行特征分析的基础上,提出了对绝缘子轮廓进行椭圆拟合与筛选进行缺失绝缘子定位的方法.该方法在使用Canny算子进行边缘检测后,对得到的边缘图像进行边缘细化、剔除细小边缘、形态学闭运算的处理,以去除边缘图像中的无关信息,并将部分断裂边缘重新进行连接,得到完整的边缘图像.最后通过对不同轮廓间进...     

架空输电线路运行中绝缘子的检测方法探讨

绝缘子的安全运行直接影响着电网安全,如何及时准确掌握绝缘子运行状况对每个输电线路运行工作者来说都是一个长期而艰巨的任务,只有通过对运行中的绝缘子进行准确的检查、检测,才能及时准确发现并消除绝缘子的缺陷,从而保证输电线路的安全运行。本文对目前输电线路运行中的绝缘子检测方法进行了探讨。     

基于边缘特征的绝缘子故障检测

针对绝缘子图片的一致性较差且绝缘子故障特征的不可预知性问题,提出了基于绝缘子边缘特征的故障检测算法。首先基于纵坐标方向连续单像素边缘提取算法,实现绝缘子骨架提取与伪边缘过滤;然后采用改进的Canny算法,通过基于多峰梯度直方图的阈值分割和边缘跟踪,解决边缘的连通性与伪边缘之间相斥的问题,实现边缘特征的精确提取;最后基于均匀采样的边缘特征点计算角度的算法,通过绝缘子边缘特征的按片匹配,实现绝缘子的缺陷检测。对高速铁路接触网巡检车采集的406张运营线路绝缘子图片进行测试验证,结果表明本算法检测的精确度达到99%,召回率达到98.7%。本方法适用于拍摄正常及过度曝光情况下的绝缘子检测,满足运营维修保养的要求,可为绝缘子故障检测提供参考。     

基于神经网络的输电线路故障识别方法

针对长期暴露在露天环境下输电线路容易发生开股、断股情况,提出了一种基于神经网络的输电线路故障识别方法,选择轻量级网络MobileNet训练模型与单发多盒探测器(single multibox detector,SSD)目标检测算法。建立导线故障样本缺陷库,对导线故障图片进行处理,在已有模型上对故障特征进行训练,调整超参数优化模型,对模型进行测试,最终将模型在嵌入式设备上进行部署。结果表明,与传统的Faster-RCNN结合VGG16网络模型相比较,大小为传统模型的1/23. 78,测试速度快了28倍,精确度为92. 60%。该系统不仅有较好的识别效果,而且满足实时性。     

面向无人机前端轻量级应用的输电线路鸟巢智能检测

为有效治理鸟害,保障线路安全稳定运行,本研究根据巡检拍摄的鸟巢图像具有位置、角度的不确定性和图像背景复杂等特点,利用鸟巢色彩单一的性质,提出一种结合YOLOX与颜色空间的鸟巢检测方法。在前端设备Jetson Xavier NX 里,采用经过调优训练的YOLOX目标检测网络对鸟巢图像检测并截取区域子图;根据颜色空间分布过滤非鸟巢区域,实现鸟巢的精筛。实验结果表明,采用上述方法对测试集中的鸟巢图像进行检测,准确率可达97.20%。     

输电线路绝缘子的选用探讨

本文从绝缘子的材质、寿命周期、产品结构、耐雷性能、耐污性能、掉串率、失效率、失效检出率等八个方面对输电线路上常用的绝缘子作了相应的比较,并由此得出结论:为提高输电线路的可靠性,在对绝缘子性能及使用环境全面了解的前提条件下,应优先选用钢化玻璃绝缘子,慎用复合绝缘子,逐渐淘汰普通瓷质绝缘子,合理选用新型瓷质绝缘子。     

输电线路中复合绝缘子运行分析及故障排除

随着复合绝缘子应用的增加，运行中引起的故障也日趋增加。为提高输电线路安全运行水平，对复合绝缘子十几年运行情况作详细分析，为今后的应用积累了经验。     

基于小波神经网络的输电线路故障检测

在分析了小波函数时频特性和人工神经网络学习能力和算法鲁棒性的基础上，提出了一个利用小波神经网络检测电力系统输电线路故障的方法。理论分析和基于EMTP仿真测试结果表明，该小波神经网络故障检测模型和算法是有效的，与传统的人工神经网络相比，具有收敛速度快，鲁棒性强的特点。     

输电线路中均压环对复合绝缘子的研究

本文利用COMSOL Multiphysics有限元仿真软件仿真了绝缘子在加装均压环前后周围电场的情况,证实了复合绝缘子加装均压环确实能够解决输电线路中电场集中的问题,为输电线路安全稳定的运行提供理论基础.     

一种输电线路故障测距模型的分析与研究

文章对一种输电线路常见的两端电源单回线故障测距模型进行原理分析,根据数据来源不同比较了单端测距法和双端测距法这两种不同的算法,并用对称分量法进行分析和研究,阐述了它们的算法实现。结论表明,此两种算法均可有效消除过渡电阻对测距精度的影响,且各有优缺点,可视具体情况选择其中一种。     

D-S证据理论在小电流故障选线中的应用研究

介绍了在不同的情况下选取适当的故障选线算法来处理故障信息,并对故障信息进行D—S证据理论的信息融合,提高了故障选线的准确率．指出如何将选取的群体比幅比相算法和小波分析方法进行改进以适合证据理论的融合,如何设计算法计算D—S证据理论中的不确定性问题．     

电流型串联电弧故障检测

通过实验模拟对低压配电线路电弧故障的特征进行分析研究,采用Mallat算法对低压线路电弧故障电流实施变换,获得各尺度小波变换的小波分量,与正常运行分量相比其故障特征明显,且高尺度的小波分量还可以抑制噪声干扰.为了避免配电线路中负载的启动电流,对电弧故障检测产生可能的误判影响,还对启动电流和电弧故障的小波分量加以比较.研究表明,多尺度小波变换可有效判别电弧故障及区分负载启动电流,在电弧故障检测中具有良好的鲁棒性.     

基于改进学习矢量量化神经网络输电线路故障识别技术

针对输电线路距离长、覆盖范围广,易受到自然环境和人为因素的影响,对输电线路故障分类和识别非常困难.在输电线路故障分类中将经验小波变换与改进的学习矢量量化神经网络相结合,使用经验小波变换提取输电线路的故障特征,并使用改进的学习矢量量化神经网络识别故障特征.通过对不同故障类型、故障位置、过渡电阻和初始故障角度进行仿真,验证该模型的准确性和有效性.仿真结果表明,该方法在故障分类中具有一定的优势,不受上述因素的影响,具有良好的鲁棒性和故障分类性能.该研究为中国输电线故障识别技术的发展提供一定的参考.     

关联维数分析法在高压输电线故障分类与测距中的应用

基于关联维数分析方法对输电线路故障检测、分类与测距进行研究.通过计算和分析比较输电线路正常和各类故障下电压行波的关联维数,得到用于故障检测的关联维数阈值Dth,为进一步判断故障是否接地,引入接地评价指标(Index)th,实现对高压输电线路故障的初步分类;进而基于变步长关联维数突变时刻搜索算法捕捉故障发生时行波到达线路两端的时间差Δt,并以双端行波测距法进行故障测距.最后以仿真验证关联维分析法在高压输电线路故障检测、分类和测距中的有效性.     

Fault location of two-parallel transmission line for double phase-to-earth fault using one-terminal data

An accurate algorithm for fault location of double phase-to-earth fault on transmission line of direct ground neutral system is presented. The algorithm, which employs the faulted phase network and zero-sequence network as fault-location model in which the source impedance at the remote end is not involved, ef-fectively eliminates the effect of load flow and fault resistance on the accuracy of fault location. The algorithm achieves accurate location by measuring only one local end data and is used in a procedure that provides automatic determination of faulted types and phases, and does not require the engineer to specify them. Simulation results showed the effectiveness of the algorithm under the condition of double phase-to-earth fault.     

融合技术在小电流单相接地故障诊断中的应用

通过仿真获取三种故障类型对应的故障特征数据,利用BP网络实现对三种故障类型的诊断,并通过测试样本验证该网络能够实现对三种故障类型的正确分类;在实现分类的基础之上,利用D-S融合技术对三种故障进行融合选线,并根据不同的故障类型,修正不同选线方法对应的权值系数,使得融合选线的结果得到进一步提高.     

基于故障状态检测的惯性/卫星信息融合技术

为了提高惯性/卫星组合导航系统的可靠性及导航信息的精度,设计了SINS/GPS/Galileo/RDSS组合导航多信息融合方案,采用基于概率分布的残差χ2故障检测方法提高组合导航系统的容错性和可靠性.在此基础上采用了基于故障状态检测的新型自适应信息分配算法,并建立导航系统的数学模型,给出其状态方程、测量方程.最后将新算...     

利用参数关联性的输电线检测方法

在无人机巡检输电线的航拍图像中,输电线通常受到如道路和建筑等背景噪声的干扰,为了提高输电线检测的鲁棒性,提出了一种输电线检测方法。首先进行直线增强;然后通过Hough变换将检测到的边缘进行直线检测并将直线转换到参数空间;再次对检测到的直线参数进行Hough变换并根据输电线簇参数关系提取出输电线图形信息。实验结果表明,利用输电线簇参数关联性的输电线检测方法可以有效地将输电线从具有干扰直线的背景中提取出来,从而提高航拍图像输电线检测的鲁棒性。