[發(fā)明專利]一種基于大數(shù)據(jù)的設(shè)備熱成像溫度健康分析方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201911128019.3
• 申請日: 2019-11-18
• 公開（公告）號: CN110866155B
• 公開（公告）日: 2023-01-24
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 劉國偉;陳宏輝;何錦雄;楊永;黃立裕;陳童;姜自超
• 申請（專利權(quán)）人: 廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司;廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司茂名供電局
• 主分類號: G06F16/903
• 分類號: G06F16/903;G06F16/9038;G06V20/10;G06Q50/06
• 代理公司: 廣州粵高專利商標(biāo)代理有限公司 44102
• 代理人: 林麗明

1.一種基于大數(shù)據(jù)的設(shè)備熱成像溫度健康分析方法，其特征在于：所述的方法包括步驟如下：

S1：以臺架為單位進(jìn)行巡檢，獲取臺架的可見光圖像、熱成像圖像、該臺架的GPS位置信息；并獲取熱成像圖像的溫度矩陣；

S2：將可見光圖像、熱成像圖像、GPS位置信息、溫度矩陣上傳到服務(wù)器進(jìn)行處理；

S3：服務(wù)器采用可見光圖像進(jìn)行圖像識別，獲得臺架上的待測設(shè)備的坐標(biāo)；將可見光圖像與熱成像圖像進(jìn)行疊加處理，得到待測設(shè)備在熱成像圖像上的坐標(biāo)，再從溫度矩陣中查詢待測設(shè)備的溫度分布；

S4：同桿對比分析待測設(shè)備的溫度，將待測設(shè)備的溫度T₀與其他同類的設(shè)備的溫度T_n進(jìn)行對比，其中n為大于0的整數(shù)；若T₀-T_nK1，K1為預(yù)先設(shè)定的溫度閾值，且為正數(shù)；則待測設(shè)備溫度數(shù)據(jù)異常；若T₀-T_nK2，K1為預(yù)先設(shè)定的溫度閾值，K2K1，則待測設(shè)備溫度數(shù)據(jù)嚴(yán)重異常；

S5：服務(wù)器通過GPS位置信息查詢臺架的ID，再通過臺架的ID調(diào)取待測設(shè)備歷史溫度數(shù)據(jù)；將本次獲得的待測設(shè)備的溫度數(shù)據(jù)與該待測設(shè)備的歷史溫度數(shù)據(jù)進(jìn)行對比，若該待測設(shè)備的溫度數(shù)據(jù)連續(xù)S次走高，則判定該待測設(shè)備溫度數(shù)據(jù)異常；

S6：采用LOF算法對待測設(shè)備的巡檢數(shù)據(jù)集進(jìn)行多維分析，判斷本次待測設(shè)備的溫度是否在該種設(shè)備的正常區(qū)間，

S7：將步驟S4、S5、S6得到的分析結(jié)果進(jìn)行整合得到設(shè)備健康評估數(shù)據(jù)保存在服務(wù)器端，并將設(shè)備健康評估數(shù)據(jù)返回到用戶終端。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于大數(shù)據(jù)的設(shè)備熱成像溫度健康分析方法，其特征在于：步驟S1，通過手持終端獲取臺架的可見光圖像、熱成像圖像、該臺架的GPS位置信息；所述的手持終端包括智能手機(jī)。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于大數(shù)據(jù)的設(shè)備熱成像溫度健康分析方法，其特征在于：所述的設(shè)備包括熔斷器、刀閘、變壓器、避雷針。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于大數(shù)據(jù)的設(shè)備熱成像溫度健康分析方法，其特征在于：所述的臺架設(shè)有若干個(gè)設(shè)備，若干個(gè)設(shè)備以相對位置進(jìn)行標(biāo)號排列。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于大數(shù)據(jù)的設(shè)備熱成像溫度健康分析方法，其特征在于：步驟S4，設(shè)3≤K1≤8，K2大于8。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于大數(shù)據(jù)的設(shè)備熱成像溫度健康分析方法，其特征在于：步驟S5，設(shè)S≥3。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于大數(shù)據(jù)的設(shè)備熱成像溫度健康分析方法，其特征在于：步驟S6，所述的巡檢數(shù)據(jù)集包括設(shè)備類型、設(shè)備所在線路、巡檢時(shí)間、設(shè)備的溫度數(shù)據(jù)四個(gè)維度的數(shù)據(jù)。

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于大數(shù)據(jù)的設(shè)備熱成像溫度健康分析方法，其特征在于：所述采用LOF算法對待測設(shè)備的巡檢數(shù)據(jù)集進(jìn)行多維分析，具體如下：

根據(jù)巡檢數(shù)據(jù)集中數(shù)據(jù)之間的間距、密度、分散程度，將歷史數(shù)據(jù)劃分為若干個(gè)數(shù)據(jù)簇；

通過比較設(shè)備的數(shù)據(jù)簇每個(gè)采集數(shù)據(jù)P和其臨近點(diǎn)數(shù)據(jù)群的鄰域點(diǎn)密度來判斷該采集數(shù)據(jù)是否為異常點(diǎn)；設(shè)該采集數(shù)據(jù)P的密度為X，若XY，其中Y為異常點(diǎn)的閾值，則認(rèn)為采集數(shù)據(jù)P是異常點(diǎn)。

9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的基于大數(shù)據(jù)的設(shè)備熱成像溫度健康分析方法，其特征在于：所述的鄰域點(diǎn)密度通過點(diǎn)之間的距離進(jìn)行計(jì)算，鄰域點(diǎn)密度的計(jì)算算法包括歐式距離、拉普拉斯距離、馬氏距離。

10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于大數(shù)據(jù)的設(shè)備熱成像溫度健康分析方法，其特征在于：所述的設(shè)備健康評估數(shù)據(jù)包括設(shè)備類型、設(shè)備所在線路、巡檢時(shí)間、設(shè)備的溫度數(shù)據(jù)。