[发明专利]一种基于热成像监测风机组电缆功率传输的方法及装置

说明书

本发明提供一种基于热成像监测风机组电缆功率传输的方法及装置，通过利用卷积神经网络学习，利用热成像仪对光缆进行温度图像采集，对采集的温度图像信息进行预处理，对预处理后的温度图像进行温度判定，对传输功率进行预测，通过一级预警、二级预警，实现了提前预警的功能，避免的火灾发生的可能性，同时本发明可外置在电缆上，简单易操作，更换难度极低。

技术领域

本发明涉及风力发电技术领域，具体涉及一种基于热成像监测风机组电缆功率传输的方法及装置。

背景技术

风力发电机是把风的动能转变成机械动能，再把机械能转化为电力动能，这就是风力发电。风力发电的原理，是利用风力带动风车叶片旋转，再透过增速机将旋转的速度提升，来促使发电机发电，风力发电正在世界上形成一股热潮，因为风力发电不需要使用燃料，也不会产生辐射或空气污染，风力发电所需要的装置，称作风力发电机组。电力电缆基本上是通过直埋、拉管或者管道的方式进行敷设，国家电网5OOKV电缆全部采用隧道敷设，66KV-220KV电缆主要敷设方式为隧道和排管，10KV-35KV电缆主要敷设方式为排管和直埋，这便导致了难以对电力电缆的运行情况进行直观巡视检查，对运行中出现的故障也难以监测和定位；电力电缆在发生故障之前以及故障中一般都会伴随着局部温度的升高，温度是反映电力电缆运行情况的重要参数，因此对电力电缆的温度监测是监测电力电缆运行情况，保障电力电缆安全运行的重要手段。

现有技术中，电缆沟温度烟雾报警系统，主要在电缆沟对重点监测区域布放温度与烟雾报警装置，其只能在电力电缆着火后减轻事故范围作用，不能从根本上防止、减少电力电缆的火灾事故的发生，在功率传输检测方面，通常采用光电模块，光电模块需内置在电缆内，在安装拆卸时十分困难。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于热成像监测风机组电缆功率传输的方法及装置，以解决只能在电力电缆着火后减轻事故范围作用，不能从根本上防止、减少电力电缆的火灾事故的发生；采用光电模块，光电模块需内置在电缆内，在安装拆卸时十分困难的问题。

一方面，本发明提供一种基于热成像监测风机组电缆功率传输的方法，包括：

通过光转电处理单元，将光信号转换成电信号，通过数据及数据结果进行卷积神经网络的学习，在数据模型中加入接收方向光信号强度、发送方向光信号强度、自身温度、环境温度多种先验信息，以学习温度与光信号传输功率之间的关系，采用深度卷积神经网络DCNN进行自适应学习，其中，数据模型中的数据均应为正常范围内的数据；

利用热成像仪对光缆进行温度图像采集；

对采集的温度图像信息进行预处理；

对预处理后的温度图像进行温度判定；

对传输功率进行预测。

进一步的，利用卷积神经网络学习，包括：

通过光转电处理单元，将光信号转换成电信号，通过数据及数据结果进行卷积神经网络的学习，在数据模型中加入接收方向光信号强度、发送方向光信号强度、自身温度、环境温度多种先验信息，以学习温度与光信号传输功率之间的关系，采用深度卷积神经网络DCNN进行自适应学习，其中，数据模型中的数据均应为正常范围内的数据。

进一步的，利用热成像仪对光缆进行温度图像采集，包括：

将热成像仪可拆卸式放置在需要测量的位置处，热成像仪具有夜视功能，热成像仪对风机组电缆的温度信息进行实时图像采集，将检测的画面设为一个区域，一个区域由多个子区域组成，控制热成像仪对监测区域中多个子区域一一进行探测，设定采集频率为五秒一次。

进一步的，对采集的温度图像信息进行预处理，包括：