【摘 要】
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三维建模的可见光视频、用于温度测量的红外视频及用于电弧状态测量的紫外视频形成广谱加强视频，同时采集了设备噪声等数据，最终实现的甚高频声光信号机器学习识别判断技术，可以在高压设备发生微小规模异常放电过程中，早期发现高压设备的隐性故障，从而对设备状态检修提供数据支持，且该技术支持的测量系统在部署过程中，除对IDC内流媒体服务器要求较高外，对物联网硬件及IDC其他硬件的要求均不高。该技术可以在较小的工程量基础上，实现对高压设备微小隐性故障的早期发现和早期处理，可以有效提升变电站的状态检修水平。
【机 构】
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辽宁省检验检测认证中心（辽宁省产品质量监督检验院） 辽宁沈阳 110000;辽宁省检验检测认证中心（辽宁省产品质量监督检验院） 辽宁沈阳 110000;辽宁省检验检测认证中心（辽宁省产品质量监督检验院
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三维建模的可见光视频、用于温度测量的红外视频及用于电弧状态测量的紫外视频形成广谱加强视频，同时采集了设备噪声等数据，最终实现的甚高频声光信号机器学习识别判断技术，可以在高压设备发生微小规模异常放电过程中，早期发现高压设备的隐性故障，从而对设备状态检修提供数据支持，且该技术支持的测量系统在部署过程中，除对IDC内流媒体服务器要求较高外，对物联网硬件及IDC其他硬件的要求均不高。该技术可以在较小的工程量基础上，实现对高压设备微小隐性故障的早期发现和早期处理，可以有效提升变电站的状态检修水平。
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