一种紫外成像与红外成像协同检测电力设备故障的方法及系统

摘要

本发明涉及一种紫外成像与红外成像协同检测电力设备故障的方法，包括以下步骤：(1)、分别对电力设备的红外图像与紫外图像进行降噪处理；(2)、对降噪后的红外图像进行快速区域生长计算，确定待检测区域；(3)、获得降噪后红外图像上待检测区域的温度F_c；(4)、获得降噪后紫外图像上的异常放电光斑面积T_G；(5)、根据温度F_c、异常放电光斑面积T_G及电力设备环境信息，结合电力设备环境信息选择合适的协同匹配规则，对电力设备故障进行定量分析；本发明还涉及一种紫外成像与红外成像协同检测电力设备故障的系统。本发明对电力设备的异常发热及异常放电进行协同分析，能够更为直观、准确、全面地反映出电力设备的故障点及故障程度。

主权项

一种紫外成像与红外成像协同检测电力设备故障的方法，其特征在于：包括如下步骤：(1)、采集电力设备的红外图像与紫外图像，分别对所述红外图像与紫外图像进行降噪处理，得到降噪红外图像、降噪紫外图像；(2)、对所述降噪红外图像进行快速区域生长计算，确定待检测区域；(3)、计算所述待检测区域的像素平均值并根据红外温度标定数据，确定所述像素平均值对应的温度，即为所述待检测区域的温度F_c；(4)、在所述降噪紫外图像上提取出所有的待检测区域，利用邻域灰度差投票算法在所述待检测区域中分割出异常放电光斑，并计算所述异常放电光斑的面积T_G；(5)、将当前待检测区域的温度F_c与环境温度F_h的差值后作为异常发热评定参数M，计算异常放电光斑面积T_G与当前待检测区域面积T_D的比值，并将所述比值结合电力设备环境数据进行修正后得到异常放电评定标准Q，根据公式F＝k₁M+k₂Q确定电力设备故障定量值F，并将检测结果存储至数据库中，其中，k₁、k₂为权重系数，可在实际操作中根据情况做适当调整。