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图像识别在特高压换流阀元件故障在线监测系统的应用

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针对特高压换流阀元件众多、实时监测困难的问题,提出了一种基于图像识别技术的换流阀元件状态在线监测方法.介绍了图像数据提取及预处理的方法,分析了晶闸管门极线脱落及螺母力矩线偏移的图像特征,实现了晶闸管门极线脱落、螺母位移等故障的智能检测.基于图像识别及故障特征提取方法,设计了一套换流阀元件状态在线监测样机,详细介绍了样机的软件和硬件设计方法.在特高压直流输电阀塔上搭建试验环境,对图像分析和故障特征提取的方法进行测试,试验结果表明,所提出的图像分析和故障特征提取方法可有效识别换流阀元件的异常工况,对换流阀元件运行异常提前预警.
Application of Image Recognition in On-Line Monitoring System of UHVDC Valve Element Faults

蒋晶、赵洋洋、樊宏伟、周振宇、董朝阳、杨青波、王晓丽

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许继集团有限公司,河南许昌 461000

许继电气股份有限公司,河南许昌 461000

中国电力技术装备有限公司,北京 100052

换流阀 图像识别技术 在线监测 智能检测 预警

国家电网公司科技项目

5200-201946091A-0-0-00

2020

10.11930/j.issn.1004-9649.201907086

中国电力
国网能源研究院 中国电机工程学会

中国电力

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：1.463
ISSN：1004-9649
年,卷(期)：2020.53(11)
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