基于卷积神经网络的变电设施红外图像识别与应用

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变电设备的红外检测与故障定性分析满足电力设备不停电的检测要求,有利于电网的稳定运行。本文针对红外检测中变电设备识别、故障定性主要依靠人工的问题,提出将卷积神经网络用于变电设备的识别、故障定性。本文中的主要工作如下:(1)本文完成了变电设备红外图像数据的采集工作。在220k V乔林变电站,通过红外热像仪拍摄,采集了3000张变电设备红外图像后,构建数据集。(2)针对白天拍摄红外图像对比度低的问题,本文提出将可见光图像与红外图像融合,在保留红外图像特征信息的同时,通过图像融合,提高了红外图像分辨度和细节层次度。实验结果表明,融合后的图像相较于原始红外图像识别准确率提高了4.56%。(3)本文通过Faster R-CNN和YOLO网络对变电设备的数据经进行训练。实验结果表明,虽然Faster R-CNN的识别准确率比YOLO高3.34%,但YOLO的识别速度达到31fps,是Faster R-CNN的6倍。因此本文最终选用YOLO网络。(4)本文使用BP网络完成变电设备故障定性工作。针对温差法故障定性的数据来源单一的问题,本文提出使用多数据判别的方法进行变电设施的热故障分析和定性工作。实验结果表明,基于多数据判别的热故障定性方法与基于温差法的热故障定性方法相比,故障定性的准确率提高了23.51%。
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