基于图像深度学习与三维电场仿真的电力用复合绝缘子缺陷挖掘分析

• 作者: 张施令
• 来源期刊: 水电能源科学
• 学科: 工学
• 关键词: 复合绝缘子 小波成像技术 深度学习 三维电场模拟 图像区域分割
• 年，卷（期）: 2019,（9）
• 所属期刊栏目: 电气工程
• 页码范围: 197-201,114
• 页数: 6页
• 分类号: TM216
• 语种: 中文

摘要

鉴于复合绝缘子运行环境差异较大、表面电场分布特征各异,亟需合理评估现役运行复合绝缘子运行状态.为此,首先应用紫外、红外成像技术对典型复合绝缘子进行观测形成电-热影像图谱数据库;然后应用小波成像技术对原始图像进行去噪处理,并基于聚类算法对复合绝缘子进行图像区域分割,联合视觉深度学习实现了复合绝缘子类型自适应识别和外轮廓匹配.同时应用三维建模技术对典型复合绝缘子电场分布规律进行仿真模拟,实现复合绝缘子高场强区域电场分布可视化;最终联合深度学习图像后处理结果和电场分布特征形成现役复合绝缘子运行状态评估策略.研究结果对于电力系统用复合绝缘子运行维护具有较好指导意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张施令	国网重庆市电力公司电力科学研究院	22	12	1.0	3.0