[發明專利]一種基于神經網絡模型的帶電設備故障診斷方法

在審

• 申請號: 202010414353.1
• 申請日: 2020-05-15
• 公開（公告）號: CN111798407A
• 公開（公告）日: 2020-10-20
• 發明（設計）人: 周迅;韓中杰;錢國良;傅進;高惠新;湯曉石;穆國平;周富強;石惠承;蔡亞楠;周剛;劉維亮;鐘鳴盛;楊波;孫立峰;張清;莫加輝;羅睿;湯萃;徐輝
• 申請（專利權）人: 國網浙江省電力有限公司嘉興供電公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/13;G06T7/136;G06N3/04;G01R31/00;G01J5/00
• 代理公司: 杭州杭誠專利事務所有限公司 33109
• 代理人: 尉偉敏

本發明公開了一種基于神經網絡模型的帶電設備故障診斷方法，包括以下主要步驟：S1、采集被測對象的紅外圖像；S2、進行圖像處理，并建立圖像模型庫；S3、關聯被測對象的對象名稱，提取檢測特征；S4、闕值上限設置，制定診斷規則；S5、構建缺陷樣本圖像的數據集，構建卷積神經網絡模型并對卷積神經網絡模型進行訓練；S6、在線采集被測對象的紅外圖像，通過卷積神經網絡模型實現在線的自動診斷，從而識別診斷帶電設備存在的故障。本發明通過將訓練出的卷積神經網絡模型應用于帶電設備缺陷圖像的識別中，實現了對帶電設備故障的精確識別，操作簡便，數據規范統一，能減輕電力巡檢工作難度，提高巡檢效率，提升故障檢出率。

技術領域

本發明涉及紅外診斷的技術領域，尤其涉及一種基于神經網絡模型的帶電設備故障診斷方法。

背景技術

紅外檢測是電網電力設備帶電檢測中一種常規、有效的檢測方式，具有遠距離、非接觸、實時成像等優點，整個檢測過程中利用紅外熱成像技術對電力設備進行檢測，通過分析對比設備的紅外熱像圖發現設備可能存在的熱缺陷，預見性發現電力設備存在的故障問題，避免電力設備嚴重損壞。目前紅外檢測廣泛應用于各個電壓等級輸變配電系統。

雖然電力工作者可基于《帶電設備紅外診斷應用規范》對傳統電力設備進行紅外熱缺陷判斷，但該規范所要求的紅外專業知識高，包含的設備缺陷診斷規則復雜，大部分一線電力工作者沒有熟練掌握，導致在實際檢測過程中出現漏檢、誤檢的情況。

另外，同一設備由于負荷、環境、材料等方面的不同，紅外檢測獲得的溫度數據有偏差，會直接影響紅外診斷的結果。

此外，常規紅外檢測沒有規范的紅外拍攝流程，同一設備不同時間拍攝的紅外熱像圖因角度、大小不同，無法統一進行數據對比。而傳統紅外檢測拍攝的大量紅外熱像圖無法根據拍攝時間、設備類型、三相對比等關聯信息進行有效的數據分析，降低了電力工作者帶電檢測的工作效率。

例如，一種在中國專利文獻上公開的“一種基于紅外圖像的絕緣子遠程監測及故障診斷的方法”(公告號CN201810005323.8)，通過由手機端和服務器端構成的系統來實現對電網上絕緣子的運行狀態進行遠程監控和故障絕緣子的定位導航，其中：手機端包括故障絕緣子信息顯示模塊、網絡通信模塊、故障絕緣子定位和導航模塊，服務器端包括網絡通信模塊、MTALAB圖像處理模塊、數據庫模塊；當電網出現故障絕緣子時，手機端通過網絡通信模塊，從服務器端獲取故障的絕緣子診斷結果及位置信息，并且顯示在巡檢人員的手機客戶端，此時巡檢人員通過故障絕緣子定位和導航模塊實現對故障絕緣子的巡檢導航，該方法沒有考慮同一設備由于負荷、環境、材料等方面的不同，紅外檢測獲得的溫度數據有偏差，會直接影響紅外診斷的結果，故障檢出率低。

發明內容

本發明是為了克服現有技術中帶電設備紅外診斷方法中存在的應用規范復雜繁瑣，紅外拍攝流程非規范化，大量紅外熱圖像數據未有效利用，且同一設備由于負荷、環境、材料等方面的不同，紅外檢測獲得的溫度數據有偏差，會直接影響紅外診斷的結果，故障檢出率低，不能及時預警的技術問題，提供一種基于神經網絡模型的帶電設備故障診斷方法，操作簡便，數據規范統一，能減輕電力巡檢工作難度，提高巡檢效率，提升故障檢出率。

為了實現上述目的，本發明采用以下技術方案：

一種基于神經網絡模型的帶電設備故障診斷方法，所述方法包括以下步驟：

S1、采集被測對象的紅外圖像：為特定區域內所有被測對象開展多次定點、定向、定位的紅外精確拍攝；

S2、對步驟S1中采集到的紅外圖像進行圖像處理，并建立圖像模型庫：建立圖像模型，透明化圖像模型，作為圖像模型庫保存；

S3、關聯被測對象的對象名稱，提取檢測特征：將步驟S2中建立的圖像模型與被測對象的對象名稱關聯；

S4、闕值上限設置，制定診斷規則；