基于SIFT的电力设备红外与可见光图像的配准和融合-

提出了一种红外与可见光的配准和融合方法,该方法利用SIFT算法提取图像特征,并使用透视变换表示图像的变换关系,最后在HSI空间,对图像进行了加权融合。实验表明,该方法快速稳定、鲁棒性高。     

大数据分析的电力设备运行安全性综合评估

传统方法在进行电力设备评估时,存在异常数据检测失效问题,导致电力设备运行安全性评估效果差。为此,引入大数据分析技术,对电力设备运行安全性进行综合评估。设计评估指标,同时分析安全性评估指标的灵敏度,通过划分指标类型计算电力设备运行风险值;利用大数据分析中的数据清洗技术对采集到的设备数据进行处理,应用模糊评价法实现电力设备运行安全性综合评估。实验结果表明,所设计方法的数据清洗能力高,电力设备运行异常检测所用时间短,电力设备运行安全性评估效果好。     

基于激光投射和图像识别的电力设备智能监测方法

为了提高电力设备智能监测的准确性,提出了一个基于激光投射和图像识别的电力设备智能监测方法.首先采用图像识别技术对电力设备图像信息采集,然后对图像边缘检测,最后建立的电力设备损伤激光束信号模型,计算出激光信号受损后的能量分布特征,确定电力设备的损伤部分,以此完成基于激光投射和图像识别的电力设备智能监测.实验结果表明,所提...     

高集成电力电子设备外壳屏蔽效能评估

采用HFSS仿真分析了某高集成电力电子设备外壳的屏蔽效能,并按照IEC 61587-3:2006要求进行了测试对比验证,确认了屏蔽效能仿真评估手段的准确性及可行性.结果表明:对该电力电子设备而言,其外壳板厚、材质、缝隙参数的改变不能显著提高设备外壳的屏蔽效能,外壳背部、前部的大量开孔,是造成屏蔽效能偏低的主要原因.设备外壳屏蔽效能改善应从优化面板结构着手.     

电力设备巡检中条码数据采集技术的运用

本文通过阐述了在电力设备的巡检过程中所运用到的条码数据采集技术,首先对巡检过程中所遇到的问题进行了阐述,简要介绍了条码数据采集系统的设计,并详细探讨了条码数据采集技术在系统中的应用及其功能,希冀对相关行业提供借鉴与帮助.     

高空电磁脉冲作用下电力系统主要效应模式分析

随着电网智能化和整体规模的提高,现代电力系统越来越容易受到高空电磁脉冲的威胁,一旦关键环节故障将有可能导致连锁反应,造成大面积停电。而针对不同的电力设备,其效应模式和威胁等级也有所不同,需要进行分类和分级研究。根据电力设备在电磁脉冲作用下的不同效应模式,将其分为SCADA系统与继电保护设备,变压器、互感器等线圈类设备,线路与设备避雷器与其他设备,并分析了其效应机理。然后考虑高空电磁脉冲威胁下电力设备存在多种效应等级,介绍了不同效应分类方法以及多等级效应评估模型。最后综合考虑易损性和重要性以及系统间的级联影响,分别梳理总结了在E1和E3作用下电力系统的故障链模式。     

基于补体免疫聚类的电力设备红外图像目标提取算法

针对电力设备红外检测中,由于背景复杂,痕迹重叠而难以有效提取目标电力设备这一问题,提出一种补体免疫聚类目标提取算法。算法参考免疫系统中补体系统作用机理,建立多个电力设备模板图像库,通过模板与图像的匹配度来确定目标区域的轮廓和位置。对图像进行k-means聚类处理,给每一个像素点赋予新的特征值,重新确定聚类中心,完成对目标区域图像的提取,并证明该算法的收敛性。通过对实验结果的定性定量分析进一步证实该算法的有效性。     

基于Canny算子的简化PCNN电力故障区域提取方法

为了较好地实现电力设备红外图像故障区域提取,提出了一种基于Canny算子边界检测的脉冲耦合神经网络(Pulse-coupled Neural Network,PCNN)红外图像区域提取方法.在该方法中,首先以PCNN模型同步点火特性为基础,通过优化原始PCNN模型内在的参数,使得模型迭代过程中将图像转换成为时间点火序列,然后引入Canny边界检测算子并结合区域灰度特性,获取最佳时刻的脉冲输出信息,实现红外图像中热故障区域的有效提取.最后通过真实红外故障图像测试,验证了文中方法的有效性和适用性,同时方便了后续的特征提取与识别.     

一种智能型电网设备红外识别系统的设计

本文提出一种基于谱残差变换的电力设备热缺陷识别技术。首先,根据电力设备红外图像中自然背景的冗余特性和热缺陷目标的显著性特征来构建谱残差变换模型,对电力设备红外图像进行谱残差变换,生成具有显著性信息的热缺陷初始识别结图。然后,采用引导滤波技术对初始识别结果进行处理,联合利用红外图像中的温差信息和空间结构信息,提升热缺陷的识别率,生成最终识别结果图。实验结果表明：与其他传统热缺陷识别方法相比,本文所提出的方法在识别精度与识别效率上有显著优势,满足电力设备热缺陷带电检测的应用需求。