[发明专利]一种输电线路红外巡检数据智能处理方法

说明书

本发明涉及一种输电线路红外巡检数据智能处理方法，包括：S1：输入红外巡检图片；S2：输入的图片进行重命名；S3：对重命名图片进行部件识别和区域温度检测分析；S4：人工审核缺陷；S5：利用缺陷生成器生成缺陷信息；S6：利用RPA机器人录入缺陷并通知班组管理人员。本发明自动分析红外巡检照片，检测相关部件是否发热，并将缺陷自动录入系统，可节省大量的人力物力资源，减轻人员工作负担，缩短工作时间，提高工作效率；通过重命名提高输电线路红外巡检数据智能处理的针对性与准确性；本发明可有效增加输电线路红外巡检数据处理的效率。

技术领域

本发明涉及高压输电线路运检领域，更具体地，涉及一种输电线路红外巡检 数据智能处理方法。

背景技术

近年来，随着经济发展电力供应需求也逐年增加，高压输电线路作为保证电 网稳定运行的大动脉，其重要意义不言而喻。然而高压输电线路大多运行在户外， 常年受高温恶劣天气、高压运行工况等影响，再加上人为施工不规范等原因造成 的部件隐患，容易造成输电设备发热缺陷，进而危及线路的安全稳定运行。为了 保证高压输电线路的安全，输电线路运维单位制定了严格的运行维护措施，需对 输电线路进行定期的红外测温。现输电线路红外测温主要依靠无人机进行，即运 用搭载红外摄像机的无人机进行输电设备红外测温巡检，查找设备发热缺陷。但 无论是无人机红外测温巡检作业，还是人工手持红外成像仪红外测温作业，均采 集了大量的红外照片，现有红外照片主要依靠人工查看，测量分析，重命名归档 并将缺陷隐患录入公司系统，开启缺陷隐患流程。人工处理方法存在着以下三方 面的问题：一、工作量巨大，浪费了大量的人力物力资源。根据统计一个负责管 理五千公里输电线路的地市局运维单位每年采集的无人机红外巡检照片有十万 张以上，传统的方法需要人工重命名归档，再运用温度分析软件进行检测分析， 并将发热缺陷录入公司系统，这就造成运维人员工作量巨大，而且为了保证处理 信息的准确可靠往往需要专门负责人员与线路运维人员反复沟通核实发热缺陷 信息，反复核实工作既占用了运维人员的时间，造成不必要的工作负担，还浪费 了大量的人力物力资源；二、耗时过长，效率低，不能及时处理线路发热缺陷， 保证线路的安全稳定运行。巡检数据人工处理不仅工作量大，而且操作繁琐、耗 时长。人工利用温度分析软件检测分析红外图片操作繁琐，每年需要耗费上万工 作小时，过长的处理时间造成了不能及时发现发热缺陷，进而影响输电线路缺陷整改，无法保证线路的安全稳定运行；三、容易出错遗漏，造成存在缺陷而实际 没有录入系统、整改处理。人工利用温度分析软件检测分析红外图片方法较为繁 琐，复合绝缘子等部分细微发热缺陷难以发现，再加上运维人员素质参差不齐， 部分人员对红外缺陷分析不甚了解，因此很容易造成线路发热缺陷发现、录入不 齐全。根据统计每年上百条发热缺陷，人工处理错漏大概接近20％，影响线路的 安全稳定运行。

上海大学韩军等提出了一种基于红外图像智能诊断高压输电线路缺陷的方 法，主要通过两步诊断发热缺陷，即第一步采用基于线对象感知聚类识别线路中 的部件，第二步对识别的线路部件采用相对温差法诊断该部件是否存在发热缺陷。 虽然该方法在一定程度上可以达到自动检测输电线路红外图像、分析发热缺陷的 效果，但是仍然存在以下三个方面的问题。一、识别结果不太准确，容易出错遗 漏。由于现场作业红外图像中物体较多，基于线对象感知聚类识别线路部件方法 容易导致部件分类错误或部件有所遗漏的情况，即使分类正确采用相对温差法诊 断发热缺陷也会导致诊断结果不准确，因为有的发热部件整体温度较高，如果采 用相对温差很容易误判成不存在缺陷，进而导致发热缺陷遗漏。二、温度提取方 法不适用于部分红外测温图像，比如菲力尔FLIR公司的红外热成像仪拍摄的红 外图像，其并不能直接读取图像中的温度值，因此该方法不具有普适性。三、该方法仍然需要人工处理缺陷，对于检测的缺陷仍然需要人工录入公司系统，因此 该方法自动化水平不够高。

发明内容

本发明为克服上述现有技术所述的输电线路红外巡检效率不够高的缺陷，提 供一种输电线路红外巡检数据智能处理方法。

所述方法包括以下步骤：

S1：将日常运维输电线路红外巡检图片输入到系统中；