[发明专利]基于微气象感知的电力设备状态监测预警方法与系统

权利要求书

1.一种基于微气象感知的电力设备状态监测预警方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、实时获取电力设备环境图像，利用训练好的目标识别算法模型，提取图像中的目标电力设备，得到目标电力设备的三维深度图像；

S2、计算所提取目标电力设备的三维深度图像中的坐标，对所述目标电力设备的坐标进行积分，计算相邻两时刻的积分差值，得出目标电力设备的覆冰量；

S3、获取目标电力设备的微气象环境数据，结合得出的覆冰量，判断目标电力设备的当前覆冰类型；

S4、获取目标电力设备的历史故障数据和当前电力数据，根据当前电力数据与历史故障数据的拟合曲线，预测目标电力设备在当前覆冰类型下的潜在故障；根据故障发生的可能性大小发出预警信息。

2.根据权利要求1所述的基于微气象感知的电力设备状态监测预警方法，其特征在于，在S2中，采用以下步骤计算所提取目标电力设备的三维深度图像中的坐标：

S201、在深度图像成像前对双目摄像头的内参数矩阵与外参数矩阵进行标定，得出相机内外参矩阵；

S202、根据得出的相机内外参矩阵，对双目摄像头拍摄的目标电力设备进行立体匹配；

S203、根据二维图像坐标与三维图像坐标的对应关系，获得在三维深度图像中目标电力设备的坐标。

3.根据权利要求1所述的基于微气象感知的电力设备状态监测预警方法，其特征在于，所述S2中，采用如下公式求取相邻两时刻目标电力设备的三维深度图像中的坐标的积分差值：

其中，V₁＝f(x₁,y₁,z₁)表示前一时刻目标电力设备三维深度图的坐标；V₂＝f(x₂,y₂,z₂)表示当前时刻目标电力设备三维深度图的坐标。

4.根据权利要求1所述的基于微气象感知的电力设备状态监测预警方法，其特征在于，所述微气象环境数据包括温度值、湿度值、风速值、风向、拉力值和地理位置。

5.根据权利要求4所述的基于微气象感知的电力设备状态监测预警方法，其特征在于，在S3中，判断目标电力设备的覆冰类型，包括以下方法：

从微气象环境数据中获取温度值、湿度值、风速值结合计算得出的覆冰量；按照预设优先级依次判断是否满足任一覆冰类型的预设阈值范围，所述阈值范围包括温度范围、湿度范围、风速范围和覆冰量范围；

如果温度值、湿度值、风速值和覆冰量均满足同一种覆冰类型的阈值范围，则属于该类型覆冰。

6.根据权利要求1所述的基于微气象感知的电力设备状态监测预警方法，其特征在于，在S4中，预测目标电力设备在当前覆冰类型下的潜在故障，包括如下方法：

根据历史故障数据中提取故障时的放电电压和放电时间，绘制不同覆冰类型的放电电压时间的历史经验曲线；

根据当前目标电力设备的电力数据进行曲线拟合，结合当前目标电力设备所属的覆冰类型和当前为气象环境数据，判断当前目标电力设备的拟合曲线与相同覆冰类型下历史经验曲线的拟合度；

判断拟合度是否符合预设阈值，若符合预设阈值，根据历史经验曲线的故障，预测当前目标电力设备的潜在故障。

7.根据权利要求6所述的基于微气象感知的电力设备状态监测预警方法，其特征在于，在S4中，根据如下方法计算故障发生的可能性大小：

根据不同覆冰类型的放电电压时间的历史经验曲线，得出目标电力设备的覆冰闪络放电时间，并依据该放电时间对应的放电电压的大小判断放电严重程度，所述放电严重程度与故障发生可能性线性对应，得出故障发生的可能性大小。