[發明專利]一種用于輸電通道監拍設備的健康狀態評估方法

有效

• 申請號: 202110374066.7
• 申請日: 2021-04-07
• 公開（公告）號: CN113193616B
• 公開（公告）日: 2023-04-11
• 發明（設計）人: 張家豪
• 申請（專利權）人: 山東理工大學
• 主分類號: H02J7/00
• 分類號: H02J7/00;H02J7/35;H02J13/00
• 代理公司: 濟南竹森知識產權代理事務所(普通合伙) 37270
• 代理人: 呂利敏

本發明公開一種用于輸電通道監拍設備的健康狀態評估方法，對輸電通道圖像監拍設備運行數據進行分析，對設備健康情況進行狀態評估，及時發現異常設備并進行運維檢修，解決了對圖像監拍設備的被動運維問題，為輸電線路通道的不間斷圖像采集提供了技術保障。具體涉及對所有輸電通道監拍設備近1年運行指標數據進行統計分析，篩選出能反映設備健康狀態的關鍵指標量，對這些關鍵指標量數據進行持續監測，對數據采樣及預處理，結合各關鍵指標的設計標準，對設備做健康狀態評估，如果健康狀態欠佳發送預警，并讓運維人員及時處理，如果健康則持續跟蹤分析。

技術領域

本發明公開一種用于輸電通道監拍設備的健康狀態評估方法，屬于輸電線路智能運檢領域，尤指對輸電通道圖像監拍設備運行數據進行分析，對設備健康情況進行狀態評估，及時發現異常設備并進行運維檢修。

背景技術

輸電線路作為國家重要的基礎設施，其安全性和穩定性關系到人們的生產生活。輸電線路在遠距離電能輸送過程中，承載高負荷且在不確定的自然環境中工作，容易遇到不同原因和不同類別的隱患威脅，對通道環境隱患的排查成為重要運檢項之一，通過輸電通道監拍設備采集輸電通道圖像再進行隱患識別是目前最高效的方式之一。所以輸電通道監拍設備的穩定可靠運行十分重要，目前常用的運維方式為故障運維，即發現某臺監拍設備無法工作后安排運維人員到現場對設備進行檢修或更換，不但方式被動，而且故障到修復需要一定的時間，期間無法采集圖像，影響客戶的使用。

中國專利文獻CN203102543U公開一種視頻監控設備故障告警裝置。它解決了現有技術設計不夠合理等技術問題。本裝置包括設置在故障檢測裝置上的告警信號發送器和設置在上位機上的告警信號接收器，告警信號發送器和告警信號接收器通過有線和/或無線方式相連，上位機上連接有本地報警裝置和/或報警短信發送模塊，報警短信發送模塊通過無線通信網絡與至少一個移動終端相連。但是該文獻并不能針對未來可能出現的監控設備的健康工作狀態進行實時監測，這就容易導致一旦接收到視頻監控設備故障告警后，再進行檢修一定會導致監控設備工作進入真空期，很顯然，此檢修工作模式并不適合輸電線圖像采集設備的技術領域。

中國專利文獻CN111818286A公開了一種視頻監控設備故障檢測系統，包括視頻監控設備以及通過網絡輸入/輸出接口與視頻監控設備相連的監控設備：視頻監控設備主要由天線、GPRS、電網電壓檢測模塊、直流電壓檢測模塊、圖像采集模塊以及處理器組成，完成圖像數據的采集傳輸及設備工況數據的檢測；處理器接收圖像采集模塊采集的圖像信息、電網電壓檢測模塊檢測電網電壓數據信息和直流電壓檢測模塊檢測工作直流電壓數據信息；監控設備用于完成圖像異常檢測，監控設備通過無線數據傳輸模塊與移動終端進行數據交互。本專利文獻是通過移動終端獲取攝像機的工作數據(圖像異常、工作直流電壓數據信息等)，方便維護人員的檢修，該專利文獻中明確記載是通過判斷圖像、工作直流電壓數據信息來綜合判斷視頻監控設備故障與否，但是文獻中并未詳細記載怎樣通過視頻監控設備工作直流電壓數據信息實現預判監控設備的健康狀況，因此，將此故障檢測系統應用至輸電線路的監控領域，也難以解決本發明所述的技術問題。

中國專利文獻CN107396094A涉及一種面向多攝像頭監控系統中單個攝像頭損壞的自動檢測方法，具體步驟如下：(1)采集，制作訓練測試樣本集；(2)構造神經網絡；(3)訓練神經網絡參數，觀察網絡誤差，直到網絡收斂；(4)用訓練好的網絡部署應用，并實時監測。本發明采用的方法基于卷積神經網絡，卷積神經網絡是近年發展起來的，引起廣泛重視的一種高效識別方法。原始視頻圖像經過卷積層，池化層，激活層等一系列特征處理，最后輸出圖像的類別。本專利文獻雖然可以采用人工智能算法對攝像頭采集的數據進行神經網絡學習和訓練，但是，該文獻中的算法只是針對攝像頭采集到的圖像進行神經網絡處理最終確定攝像頭是否出現損壞，然而，在輸電場景中，由于圖像采集裝置多置于室外壞境，環境條件惡劣、網絡信號傳輸質量也會受到影響，因此，圖像在成像階段、傳輸階段都有可能造成圖像異常畫面，但此類技術干擾并不一定是輸電線圖像采集設備檢修領域想要關注的技術原因，造成檢修報警的干擾。