摘要：近年来,随着变电运行“减人增效”及“无人值班”等的推广,人们对变电站运行管理的智能化要求越来越高。基于此,引进视觉导航技术,设计了1种针对变电站巡检的智能优化模型。应用机器视觉技术进行变电巡检环境中RGB空间色彩的转换,实现基于视觉导航的变电巡检导航线提取;使用清晰度较高的电荷耦合元件(Charge-coupled Device,CCD)摄像头进行巡检路径信息的收集,建立巡检路径GRB空间目标结构,转换GRB结构,使其成为一个三维视域下的空间结构;设定空间目标值的2个分量,将分量作为变电巡检智能优化模型边界条件;采用对变电站巡检有效轨道线进行融合的方式,进行智能优化模型预设巡检路径的训练,实现对变电巡检中异常点的标注。通过对比实验证明,提出的智能优化模型能够实现对变电站的高精度智能巡检,对变电设备异常放电定位精度均在95.00%以上。

摘要：由于传统换流站变电人工巡检方法极易受外界环境等因素影响,导致巡检质量较低,提出基于多元传感技术融合的换流站变电智能巡检方法。通过构建多元传感技术融合模型,获取换流站变电设备全状态数据,通过制定换流站变电巡检路线,结合变电设备风险概率设计一个智能巡检规划模型,实现换流站变电自动化巡检。以存在桩头发热故障的变压器为例,开展巡检实验,结果表明本文所提巡检方法具备优越的数据采集性能,满足换流站变电智能化巡检需求。