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水电站GIS设备内部异物识别技术研究

         

摘要

GIS设备作为水电站内电力送出的关键设备,其内部异物引起绝缘击穿是GIS设备占比最大的故障,直接影响着水电站的效益.由于GIS设备筒体较长,在设备安装及开展检修工作时,其内部毫米级异物难以通过经验判断.为了更加有效地检查识别GIS管道内的异物,对比分析了超声波、电磁波、光学不同类型的识别方法对GIS内部异物的有效性.研究了将光学敏感法和光影法相结合的异物识别方法,并设计了基于双光源补光的异物识别算法,将其搭载在GIS设备内部异物检查机器人上实现了应用.应用结果表明:采用双光源补光的异物识别方法,可有效准确地识别出GIS腔体场景中的毫米级异物,准确率可达95%以上.

著录项

  • 来源
    《人民长江》 |2021年第12期|168-174|共7页
  • 作者单位

    国网宁夏电力有限公司 电力科学研究院 宁夏 银川 750002;

    国网宁夏电力有限公司 电力科学研究院 宁夏 银川 750002;

    四川大学 电气工程学院 四川 成都610064;

    四川大学 电气工程学院 四川 成都610064;

    国网宁夏电力有限公司 电力科学研究院 宁夏 银川 750002;

    国网宁夏电力有限公司 电力科学研究院 宁夏 银川 750002;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 TM622;
  • 关键词

    GIS设备; 异物识别; 光影法; 机器人; 水电站;

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