【摘 要】
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目前,电气设备的温度和故障判别主要依靠人工来实现,这种方式难以满足实时性和准确性的要求.红外热成像技术具有适应性强、非接触性等优点,并已经广泛用于电力设备在线监测中.本文创新地运用K-means聚类的方法依据温度的差异对红外图像进行分割.目标是根据比色表自动求取目标区域中电气设备的最高温度、最低温度和平均温度,并根据《带电设备红外诊断技术应用导则》判断电气设备是否存在故障、故障类型和严重程度.该方
【机 构】
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北京交通大学电气工程学院,北京市,100044 北京南瑞埃森哲信息技术有限公司,北京市,10000
【出 处】
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中国高等学校电力系统及其自动化专业第30届学术年会
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目前,电气设备的温度和故障判别主要依靠人工来实现,这种方式难以满足实时性和准确性的要求.红外热成像技术具有适应性强、非接触性等优点,并已经广泛用于电力设备在线监测中.本文创新地运用K-means聚类的方法依据温度的差异对红外图像进行分割.目标是根据比色表自动求取目标区域中电气设备的最高温度、最低温度和平均温度,并根据《带电设备红外诊断技术应用导则》判断电气设备是否存在故障、故障类型和严重程度.该方法实现了电气设备故障判别的自动化,并极大地提高了工作效率和识别的准确性.
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