基于大数据和深度学习的变电站在线智能巡视系统及方法.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115663999A(43)申请公布日2023.01.31(21)申请号202211142633.7(51)Int.Cl.(22)申请日2022.09.20H02J13/00(2006.01)G06N3/0464(2023.01)(71)申请人国网山东省电力公司淄博供电公司G06N3/08(2023.01)地址255000山东省淄博市张店区北北京路67号(72)发明人魏文震李垚王强巩方伟杨超张晶罗兵张扬耿晓辉赵鑫王欣刘海萍吕健窦维亮张元标于俊海侯月民崔向荣王磊谢德杰王明波弓帅(74)专利代理机构淄博川诚知识产权代理事务所(特殊普通合伙)37275专利代理师高鹏飞权利要求书2页说明书6页附图4页(54)发明名称基于大数据和深度学习的变电站在线智能巡视系统及方法(57)摘要本发明公开了基于大数据和深度学习的变电站在线智能巡视系统及方法，涉及变电站在线智能巡视技术领域，包括：监控终端、边缘侧物联分析终端、云平台和web界面，所述监控终端包括高清红外摄像头、智能机器人、变电站巡视无线摄像机、温湿度传感器和烟雾传感器，所述边缘侧物联分析终端包括视频主机、辅控主机和机器人主机，所述云平台接收边缘侧物联分析终端上传的数据，所述web界面用于显示巡视结果，形成巡视报告。该基于大数据和深度学习的变电站在线智能巡视系统及方法为变电站在线智能巡视系统建设提供了技术支撑，通过增补变电站巡视无线摄像机消除巡视盲区，实现变电站巡视点位的全覆盖，提高了变电站在线智能巡视系统的建设速度。CN115663999ACN115663999A权利要求书1/2页1.基于大数据和深度学习的变电站在线智能巡视系统，其特征在于，包括：监控终端、边缘侧物联分析终端、云平台和web界面，所述监控终端包括高清红外摄像头、智能机器人、变电站巡视无线摄像机、温湿度传感器和烟雾传感器，所述监控终端用于对数据的采集、预处理以及特征分析，所述边缘侧物联分析终端包括视频主机、辅控主机和机器人主机，且边缘侧物联分析终端内置人工智能算法，所述云平台接收边缘侧物联分析终端上传的数据，并进行分析确认，所述web界面用于显示巡视结果，形成巡视报告，并对异常进行告警提示，且web界面还用于人机可视化操作交互，控制现场监控终端。2.根据权利要求1所述的基于大数据和深度学习的变电站在线智能巡视系统，其特征在于，所述高清红外摄像头为变电站现有的双光谱、红外、云台球机和枪机监控设备，用于抓拍并实时监测设备状态；所述智能机器人为变电站GIS室、高压室、保护室安装的轨道机器人，用于获得设备的信号和位置，所述变电站巡视无线摄像机采用无线技术上传监测数据和视频，采用宽窄带融合技术传输视频、图像，通过窄带传输检测信号。3.基于大数据和深度学习的变电站在线智能巡视方法，其特征在于，所述巡视方法包括：步骤a、监控终端将变电站人员、设备、环境状态数据和图像数据实时上传到边缘侧物联分析终端；步骤b、利用边缘侧物联分析终端的状态识别模型对监测数据进行边缘实时分析，所述状态识别模型包括不同检测场景的识别模型，用于后期模型的重建和补充，所述监测数据进行边缘实时分析是指对监控终端获取的数据进行分析，通过对变电站的设备指示灯、空开状态、压板状态的监测对比，当设备运行状态异常时向云平台发送告警，云平台读取告警信息字段并与设定值进行二次分析对比，并在web界面中显示；步骤c、云平台接收边缘侧物联分析终端的数据并进行二次分析确认，并将巡视结果在web界面中显示；步骤d、web界面用于显示巡视结果，形成巡视报告，并对异常进行告警提示，且告警提示包括web界面提示和移动APP提示。4.根据权利要求3所述的基于大数据和深度学习的变电站在线智能巡视方法，其特征在于，所述巡视方法还包括：通过web界面对变电站设备进行可视化监控，下发巡视任务，变电站远程在线巡视功能并查阅历史信息。5.根据权利要求3所述的基于大数据和深度学习的变电站在线智能巡视方法，其特征在于，步骤a中所述变电站人员、设备、环境状态数据和图像数据传输形式是指采用宽窄带融合技术，宽带传输视频和图像，窄带传输命令和信号，所述人员、设备、环境状态数据和图像数据是指现场采集的设备状态数据和抓拍的图像数据。6.根据权利要求3所述的基于大数据和深度学习的变电站在线智能巡视方法，其特征在于，步骤b中所述状态识别模型是指，基于边缘侧物联分析终端平台搭建的深度学习模型，采集现场数据进行迭代升级得到的模型，并根据场景人工实时优化。7.根据权利要求6所述的基于大数据和深度学习的变电站在线智能巡视方法，其特征在于，所述深度学习模型具体步骤如下：步骤一：数据获取，具体为，通过变电站内部署的监控终端获取人员、设备、环境的图像数据；2CN115663999