【摘 要】
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当今中国经济形势蒸蒸日上,电力需求与日俱增,国内输电线路规模扩大的同时,也给电网的安全运行带来了新的挑战,电压等级的不断提高和超远距离输送电对电网运行的安全性、可靠性有更加严格的要求,因此输电线路故障的诊断十分重要。近年来图像处理在电力行业发展迅速,对输电线路图像处理技术的研究层出不穷,特别是红外热成像仪的应用,因具有可以远距离拍摄不用直接接触的特性,它可以对架空输电线路的红外图像进行采集,对后续
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当今中国经济形势蒸蒸日上,电力需求与日俱增,国内输电线路规模扩大的同时,也给电网的安全运行带来了新的挑战,电压等级的不断提高和超远距离输送电对电网运行的安全性、可靠性有更加严格的要求,因此输电线路故障的诊断十分重要。近年来图像处理在电力行业发展迅速,对输电线路图像处理技术的研究层出不穷,特别是红外热成像仪的应用,因具有可以远距离拍摄不用直接接触的特性,它可以对架空输电线路的红外图像进行采集,对后续分析诊断有很大帮助。本文提出将图像处理技术应用于输电线路故障诊断,首先对线路检测的发展、线路构成和线路存在的故障及原因作了介绍,其次针对图像识别时目标太小导致的漏检以及图像分割时存在的精确度不够等问题,对YOLOv5算法和K-means算法进行改进,最后结合改进后的算法,并利用红外热成像仪对输电线路进行故障诊断,论文的主要工作如下:1.由于原始的YOLOv5网络常具有较高的漏检率及误检率,为了提高网络的检测精度,在其主干网中融入通道注意力机制,用通道注意力的通道权重求和来代替原网络中的全局平均池化,更好地拟合输入图像中不同通道之间复杂的相关性,从而使网络在进行目标检测时,可以更加注重识别权重占比更大的通道,通过实验结果分析,证实网络的识别精度与效率都得到了提高。2.由于原K-means算法采用的是聚类时带有更高主观性的欧氏距离法,提出在计算像素点距离时对欧氏距离进行了改进,加入了膨胀不对等系数,降低距离判别时的随意性,减少网络迭代次数,更快确定聚类中心的位置;又针对传统K-means算法对图像中非凸性与离散程度较高目标的聚类效果并不理想等问题,采用一种基于像素点空间密度的方法,用新的向量矩阵来代替原来的向量组,把达到一定密度的像素值划分在一起,使目标主体各部分在分割上连接更紧凑,利用实验对比分析,验证目标分割的效果得到优化。3.利用改进后YOLOv5和K-means算法,结合红外图像设计出一套诊断流程,分别对35kV、110kV和220kV高压架空线路红外图像进行识别和分割操作以及故障诊断,并引用同类算法进行横向比较,表明改进后算法提高了诊断的准确性。图[62]表[5]参[71]
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