[发明专利]一种变电站设备智能检测方法及其系统

权利要求书

1.一种变电站设备智能检测方法，其特征在于，所述方法包含：

步骤S1：基于红外热像图提取温度矩阵数据；

步骤S2：对温度矩阵多值化处理；所述步骤S2具体为：

获取一个或多个多值化区间，将温度矩阵中的每个元素的元素值和多值化区间比较，并将所述元素值设置为所落入的多值化区间对应的固定值；其中：每个多值化区间对应一个固定值，多值化区间的值越大则固定值越大；

步骤S3：对温度矩阵作显著化处理；所述步骤S3具体为：确定温度矩阵调整基准位置；基于调整基准位置对温度矩阵作调整；

所述确定温度矩阵调整基准位置，具体包括如下步骤：

步骤A1：确定温度矩阵中心位置；其中：温度矩阵中心位置是根据温度矩阵的尺寸而选取的温度矩阵中特定位置；所述中心位置为一个或者多个；将温度矩阵划分为多个相同或不同的子区域，选取子区域的中心位置作为温度矩阵中心位置；所述子区域的个数和温度矩阵的尺寸正相关；

步骤A2：获取温度矩阵的一个中心位置；确定包含矩阵中心位置的一条或多条特征线；特征线由一个或者多个包括中心位置处元素在内的温度矩阵元素组成；

步骤A3：依次获取一特征线及其矩阵元素并进入步骤A4处理；

步骤A4：判断特征线上的矩阵元素是否呈现局部对称性；如果是，则记录该特征线、对称半径、增加后的对称次数；跳转至步骤A3继续下一特征线的判断，直到所有特征线均判断完毕；当一矩阵中心位置处所有特征线均判断完毕时，基于所记录的特征线、对称半径以及对称次数确定中心位置是否对称中心位置；如果是，则记录该对称中心位置；否则进入步骤A5；

步骤A5：跳转到步骤A3继续下一中心位置的处理，直到所有中心位置均处理完毕；如果所有中心位置均处理完毕；则基于对称中心位置确定调整基准位置；

所述基于对称中心位置确定调整基准位置，具体为：根据对称中心位置的对称面积大小选择一个或者多个对称中心位置为调整基准位置及其对应的对称半径；

步骤S4：搭建人工智能模型，基于所述模型作变电站设备的智能检测；所述搭建人工智能模型，具体为：设置人工智能模型为神经网络模型，所述神经网络模型包括卷积层、池化层和全连接层；所述卷积层用卷积核来过滤温度矩阵的各个区域以得到和所述卷积核对应的矩阵特征；所述卷积核过滤的区域大小和步骤S3中划分的子区域大小相同。

2.根据权利要求1所述的变电站设备智能检测方法，其特征在于，所述步骤S4具体为：搭建人工智能模型，所述人工智能模型的输入是经过预处理和显著化处理的温度矩阵；输出为电力设备的位置及类别。

3.根据权利要求2所述的变电站设备智能检测方法，其特征在于，所述电力设备包括：避雷器、断路器、电流互感器、套管、电压互感器、GIS套管、隔离开关、绝缘子、线夹、变压器、电容器、电抗器、穿墙套管、电力电缆和油枕。

4.根据权利要求3所述的变电站设备智能检测方法，其特征在于，对每种设备分别选取1000条温度数据，组成样本数据集合。

5.根据权利要求4所述的变电站设备智能检测方法，其特征在于，在对上述人工智能模型进行训练的过程中，在前200次迭代，学习率设置为1e^-4，200次迭代后，学习率设置降低为1e^-5。

6.根据权利要求5所述的变电站设备智能检测方法，其特征在于，共迭代训练2500次，每次迭代1200步，训练后使得模型的AP＝89.98％。

7.一种变电站设备智能检测系统，其特征在于，包含：服务器和一个或者多个客户终端，客户终端拍摄图像，并将拍摄的图像上传到服务器中以获取检测结果；所述服务器用于执行权利要求1-6中任一项所述变电站设备智能检测方法。

8.根据权利要求7所述的变电站设备智能检测系统，其特征在于，所述服务器为云服务器。