[发明专利]电力系统设备故障诊断方法及系统

摘要

发明公开了一种电力系统设备故障诊断方法，首先采用二维模糊划分最大熵分割红外图像，对采集到的电力设备故障点的红外热像图进行降噪与目标分割；然后采用人工神经网络对收集的全部电力设备图像目标进行分类与存储；最后根据阶段型融合方式模型对分离出的故障图像或者故障预测点图像与电力设备图像目标进行对比融合分析，给出诊断结果；将电力设备常见故障点经验数据并结合检测出的故障点图像数据进行数据融合给出最终的电力设备故障结果或者预测故障位置。本发明融合了多种算法，制定了精确地诊断步骤，并采用模块化与系统化的设计，从而为电力系统设备故障诊断的建立找到了一条完整又精确的途径，提高了电力系统运行的可靠性与稳定性。

主权项

电力系统设备故障诊断方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：获取电力设备物理结构参数信息；S2：获取电力设备红外图像信息；S3：通过图像处理方法从电力设备红外图像信息中分割出故障点图像；S4：根据故障点图像从电力设备物理结构参数信息中进行匹配获取具有故障的目标电力设备的物理结构参数信息；S5：根据目标电力设备的物理结构参数信息结合故障点图像采用数据融合分析法分析出目标电力设备故障结果。