典型文献
基于热像仪的变电站设备实时监测
文献摘要：
为对变电站设备进行实时监测,设计一种基于热像仪的变电站设备状态监测系统,并提出一种利用热像仪获取热像图的变电站设备状态监测算法.首先,热像仪采集设备的热像图和正常图像,并应用光学字符识别方法找出图像中的最高温度和最低温度;其次,应用中值滤波和腐蚀技术得到矩形框为界的可能断层区域;再根据矩形框裁剪图像提取裁剪图像的加速鲁棒特征;最后,通过训练好的自适应神经模糊推理系统(adaptive neuro fuzzy inference system,ANFIS)或支持向量机(support vector machine,SVM)分类器对提取的加速鲁棒特征进行高级阈值处理,从而识别变电站设备状态.实验结果表明,所提算法采用SVM能够正确识别变电站设备临界故障状态,而算法采用ANFIS识别变电站设备临界故障状态还存在一定错误.
文献关键词：
支持向量机;自适应神经模糊推理系统;变电站;热像仪;电网
中图分类号：
作者姓名：
李文震;郭海波;朱吕甫
作者机构：
国网内蒙古东部电力有限公司设备管理部,内蒙古 呼和浩特 010000;国网内蒙古东部电力有限公司 通辽供电公司,内蒙古 通辽 028000;安徽炬视科技有限公司,安徽 合肥 230000
文献出处：
引用格式：
[1]李文震;郭海波;朱吕甫-.基于热像仪的变电站设备实时监测)[J].电力信息与通信技术,2022(03):48-57
A类：
B类：
热像仪,变电站设备,设备状态监测,状态监测系统,热像图,监测算法,应用光学,光学字符识别,出图,最高温度,最低温度,中值滤波,矩形框,裁剪,图像提取,加速鲁棒特征,练好,自适应神经模糊推理系统,adaptive,neuro,fuzzy,inference,system,ANFIS,support,vector,machine,分类器,阈值处理,故障状态
AB值：
0.260484
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