【摘 要】
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目前,国网公司运用多种方式的输电线路巡检方法,如人工目视巡检、乘坐直升机巡检以及无人机巡检等方式,可以确保输电基础设施的平稳运行。但由于我国幅员辽阔,输电线所处环境多样复杂,维护这样庞大的电力系统,是一个具有挑战性且值得关注的问题。国家电网公司在监测基础电力设施状态方面投入了大量资金,但目前仍主要依赖于目视检查。为了提高检测效率与精度,近年来我国在无人机巡检技术以及智能电网基础建设等领域有着非常快
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目前,国网公司运用多种方式的输电线路巡检方法,如人工目视巡检、乘坐直升机巡检以及无人机巡检等方式,可以确保输电基础设施的平稳运行。但由于我国幅员辽阔,输电线所处环境多样复杂,维护这样庞大的电力系统,是一个具有挑战性且值得关注的问题。国家电网公司在监测基础电力设施状态方面投入了大量资金,但目前仍主要依赖于目视检查。为了提高检测效率与精度,近年来我国在无人机巡检技术以及智能电网基础建设等领域有着非常快速的进展。目前基于输电线巡检仍存在以下问题:一方面是输电线分布于多样复杂的地形环境下,仅依靠人工巡检效率低且效果差;另一方面是常规基于普通图像的巡检技术仍有一定的局限性,在夜晚或阴雨天气等情况下难以发现输电线路相关设备上的短路发热等故障。本文重点针对输电线巡检的红外图像进行研究,采用图像处理技术对输电线及其相关设备的故障进行检测识别,以解决输电线巡检中常规图像处理技术研究的局限性。首先为了获取更为清晰的输电线关键部位的图像,需要针对通过无人机获取的图像进行预处理、增强处理、图像分割等技术的应用研究。然后利用YOLO算法对输电线路及其相关设备图像进行发热故障检测。最后基于本文的研究内容设计了一种输电线巡检系统,设计了输电线巡检的硬件与电路并给出了主要程序设计流程图,其中输电线巡检系统硬件电路主要包括了图像处理模块、控制模块以及定位模块等模块。本文将通过巡检系统拍摄的图片与图像处理技术相结合,能够检测出来输电线路设备中存在的隐患故障,再通过提高巡检周期密度,在电力供应高峰时期,也能够预防事故发生,保障各地用电平稳安全,减少生产单位经济损失与居民生活不便,符合目前我国提出的智能电网的发展要求。图[57]参[88]
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