[发明专利]基于分层结构的电力设备多光谱数据中心模型建立方法

说明书

本发明提供了基于分层结构的电力设备多光谱数据中心模型建立方法，包括：进行基于电力设备多光谱数据结构的分析，构建电力设备多光谱数据中心模型，构建影像识别分析模型，进行影像识别分析模型对于多光谱数据中心模型的应用关系分析，并构建电力设备信息连接代理结构，依托计算机将各模型系统中的单元单独建模，生成分层控制单元，并按照实际拓扑关系将其联系起来构成分布式结构的网络，从而实现对于电力设备多光谱数据的自动分层及运算。本发明提出了可自适应调整的分层结构技术，能适应电力设备图像数据频繁变化的需求，为进一步全面分析电力图像，判断电力设备运行状态提供了有力支撑。

技术领域

本发明涉及电力设备数据管理与应用技术领域，尤其涉及基于分层结构的电力设备多光谱数据中心模型建立方法。

背景技术

目前有些变电站安装了视频监控系统，可实现现场设备监视、控制远程摄像机运动、数字视频录像等功能。但只有监视功能没有图像识别功能，缺乏对变电站变电设备的自动识别与分析功能。依然依靠值班人员去观察和分析采集的图像，从而判断变电设备的运行状态，系统缺乏对变电设备图像的自动识别与分析功能。其根本是对背景复杂的变电站图像的分析和变电设备运行故障的判别方法的研究还不够成熟，切实提高图像分析能力，成为迫切需要解决的问题。

专利号为201510412958.6的发明公开了一种基于多光谱的复合绝缘子检测方法，包括：选择检测设备，在相同运行工况下，对同一复合绝缘子利用检测设备进行可见光检测、红外检测及紫外检测，获得该复合绝缘子的检测图像；对可见光图像的局部放电发光点、红外图像的局部过热点和紫外图像的电晕放电点进行比较；在相同运行工况下对同一线路同一基杆塔的不同复合绝缘子的可见光图像、红外图像和紫外图像进行比较；针对每个复合绝缘子，建立多光谱检测数据库，根据一定周期的检测的数据，对数据进行比较，找出存在的数据差异。该发明将可见光、红外、紫外三种检测手段有机地结合起来，优势互补，易对绝缘子进行带电检测，能够及时发现复合绝缘子缺陷，便于开展大面积的巡检。

专利号为201110419576.8的发明提供一种复合绝缘子高光谱检测方法，包括以下步骤：1）采用高光谱成像仪对复合绝缘子成像，获取复合绝缘子的高光谱影像；2）对复合绝缘子的高光谱影像进行预处理，包括几何校正、辐射校正以获得较为精确的光谱信息；3）用专业分析平台进行处理分析，确定复合绝缘子的运行状态，判定结果输出/显示，判断是否需要更换复合绝缘子。该发明复合绝缘子高光谱检测方法可对复合绝缘子进行非接触式检测，不需工人登塔；且现场操作所需时间短，用高光谱成像仪获取数据时，可以同时得到多个复合绝缘子的信息，便于后期同时对多个复合绝缘子进行处理分析，达到批量检测的目的，满足我国复合绝缘子状态检测的需求。

然而，在实际应用中，通过可见光、红外、紫外等多光谱检测分析与识别技术可从根本上解决目前变电设备在线监测中存在的一些问题：重要设备的运行参数需要实时监测，采用人工巡视难以满足实时性要求，巡视员的责任心、工作态度和精神状况严重影响了检测的结果；很多高压设备的运行状态难以转换成电信号，在信号转换和传输过程中易受强电磁场干扰而影响诊断；使用红外对设备进行检测仍处于对温度记录的简单应用层次，没有与设备状态关联，历史数据也难以存储检索；另外，人眼难以分辨细微图像的灰度变化，难以客观判断变电设备表面缺陷的程度。因此，多光谱图像分析与识别技术的运用及模型的建立可促进在线监测系统的智能化、自动化，提高变电站工作人员的工作效率，取得更高的经济效益，将具有较大的实用价值和应用前景。

发明内容

本发明目的在于提供基于分层结构的电力设备多光谱数据中心模型建立方法，提出了可自适应调整的分层结构技术，能适应电力设备图像数据频繁变化的需求，为进一步全面分析电力图像，判断电力设备运行状态提供了有力支撑。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：基于分层结构的电力设备多光谱数据中心模型建立方法，包括如下步骤：

1）进行基于电力设备多光谱数据结构的分析，包括对数据中心服务框架的分析和对影像识别分析算法的分析；