【摘 要】
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电力设备运行状态的智能监测是电网可靠运行的关键技术.为了快速预测诊断出电力设备潜在的故障位置,传统电力设备检测方式正在改进.针对红外热图像的信息特征,应用改进的FCM
【机 构】
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国网泉州供电公司,河海大学物联网工程学院
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电力设备运行状态的智能监测是电网可靠运行的关键技术.为了快速预测诊断出电力设备潜在的故障位置,传统电力设备检测方式正在改进.针对红外热图像的信息特征,应用改进的FCM 聚类方法将电力设备红外热图像的背景和目标分开.自动确定电力设备红外热图像的温度最高点和最低点,根据等温线数量和温度间隔,对感兴趣目标的温度进行分级,绘制出电力设备红外热图像中目标区域的等温线.实验结果表明,该研究方法达到了很好的实际效果,可帮助技术人员预测出多处可能发生故障的电力设备,值得实际推广应用.
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