电力设备状态实时监测方法的研究

祝晓辉 柴云鹤 吕万辉 胡伟涛

电力设备状态实时监测方法的研究

祝晓辉 1柴云鹤 2吕万辉 1胡伟涛3
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作者信息

  • 1. 河北省电力公司职业技术培训中心,河北石家庄050000
  • 2. 清河供电公司,河北邢台054800
  • 3. 河北省电力公司检修分公司,河北邢台054000
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摘要

图像处理与识别技术是提高电力设备监测自动化水平的一种新途径.本文提出首先采集变电站图像,预处理后,提取目标形状的不变矩作为特征向量,然后利用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)识别电力设备的类型,通过与数据库中存储图像对比,由其产生的毛刺、凸起的边缘以及新增的伪轮廓线,判别设备是否有外观的损坏和放电现象,从而判断其运行状态.利用图像识别技术监测电力设备运行状态,可以替代人工巡视,不但能够完成视频监视、记录功能,更重要的是通过分析和识别图像,及时发现故障隐患,并可自动发出报警信号,大大提高了电力设备运行的可靠性.

关键词

图像处理/电力设备/特征提取/神经网络/设备识别

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出版年

2012
北京电力高等专科学校学报(自然科学版)
北京电力高等专科学校

北京电力高等专科学校学报(自然科学版)

ISSN:1009-0118
参考文献量1
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