一种配电网架空线路缺陷检测方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种配电网架空线路缺陷检测方法及系统，属于配电网技术领域，方法包括：基于历史架空线路巡检数据集构建训练集和校正集；基于所述训练集对缺陷检测模型进行训练，得到训练好的所述缺陷检测模型；基于所述校正集对训练好的所述缺陷检测模型进行校正，得到校正后的所述缺陷检测模型；获取架空线路的实时图像数据，结合校正后的所述缺陷检测模型，得到架空线路的实时缺陷检测结果。本发明专利技术提高了配电网架空线路缺陷检测的准确率和速度。了配电网架空线路缺陷检测的准确率和速度。了配电网架空线路缺陷检测的准确率和速度。

【技术实现步骤摘要】
一种配电网架空线路缺陷检测方法及系统


[0001]本专利技术涉及配电网
，特别是涉及一种配电网架空线路缺陷检测方法及系统。

技术介绍

[0002]目前，配电网的运维主要依靠周期性巡检或特巡，运维人员与支撑手段不足，巡检工作目的性与指向性缺乏技术支撑，运维管理水平仍停留在故障检修与计划检修阶段，存在时效性差、覆盖面不足、工作流程繁琐和运检效率低下等问题，不能满足配电网高可靠运行以及供电保障的要求。
[0003]随着智能化的发展，红外测温、超声波局部放电和暂态录波法逐渐应用于配电网缺陷识别中，但是，局部放电所产生热量比较微小，通常红外测温不能发现。而红外测温发现高电阻处产生的热点未必存在放电，需要将暂态录波数据的异常研判结果、红外测温结果和超声超声波局部放电检测结果进行结合，才能实现高精度的架空线路缺陷检测，从而导致巡检效率低。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是提供一种配电网架空线路缺陷检测方法及系统，以提高配电网架空线路缺陷检测的准确率和速度。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：
[0006]一种配电网架空线路缺陷检测方法，包括：
[0007]基于历史架空线路巡检数据集构建训练集和校正集；
[0008]基于所述训练集对缺陷检测模型进行训练，得到训练好的所述缺陷检测模型；
[0009]基于所述校正集对训练好的所述缺陷检测模型进行校正，得到校正后的所述缺陷检测模型；
[0010]获取架空线路的实时图像数据，结合校正后的所述缺陷检测模型，得到架空线路的实时缺陷检测结果。
[0011]优选地，所述基于历史架空线路巡检数据集构建训练集和校正集，包括：
[0012]获取历史架空线路巡检数据集；所述历史架空线路巡检数据集包括历史图像数据集和历史缺陷结果集；所述历史图像数据集与所述历史缺陷结果集相对应；
[0013]对所述历史图像数据集进行分割得到第一图像集和第二图像集；对所述历史缺陷结果集进行分割得到第一缺陷集和第二缺陷集；所述第一图像集与所述第一缺陷集相对应，所述第二图像集与所述第二缺陷集相对应；
[0014]基于所述所述第一图像集与所述第一缺陷集构建所述校正集；
[0015]对所述第二图像集进行数据增强，得到增强数据集；
[0016]基于所述增强数据集构建所述训练集；所述训练集包括训练数据和测试数据。
[0017]优选地，所述对所述第二图像集进行数据增强，得到增强数据集，包括：
[0018]对所述第二图像集进行随机擦除，得到擦除数据集；
[0019]对所述第二图像集进行剪切处理，得到剪切数据集；
[0020]对所述第二图像集进行马赛克添加，得到马赛克数据集；所述增强数据集包括所述第二图像集、所述擦除数据集、所述剪切数据集和所述马赛克数据集。
[0021]优选地，所述缺陷检测模型选用改进的Faster RCNN网络；
[0022]基于Transformer编码器和Transformer解码器构建特征提取融合层；
[0023]用所述特征提取融合层替换原始Faster RCNN网络中的特征提取层，得到所述改进的FasterRCNN网络。
[0024]优选地，所述获取架空线路的实时图像数据，结合校正后的所述缺陷检测模型，得到架空线路的实时缺陷检测结果，包括：
[0025]基于无人机对架空线路进行多角度拍摄，得到所述实时图像数据；
[0026]将所述实时图像数据输入到校正后的所述缺陷检测模型，得到架空线路的所述实时缺陷检测结果。
[0027]优选地，所述基于所述校正集对训练好的所述缺陷检测模型进行校正，得到校正后的所述缺陷检测模型，具体为：
[0028]将所述校正集输入到训练好的所述缺陷检测模型，得到校正缺陷检测结果；
[0029]基于所述校正缺陷检测结果进行校正，得到校正信息；
[0030]基于所述校正集和所述校正信息使训练好的所述缺陷检测模型重新学习，得到校正后的所述缺陷检测模型。
[0031]优选地，所述改进的Faster RCNN网络包括：
[0032]特征提取融合层，用于进行特征提取及融合，得到融合特征图；
[0033]区域生成网络RPN层，用于基于所述融合特征图，采用一组设定尺寸和设定比例得到锚点集，并通过softmax对所述锚点集进行划分，得到前景集和背景集，再利用区域回归对所述前景集进行修正得到候选区域；
[0034]RoIAlign层，用于将所述候选区域映射到所述融合特征图中并池化为设定大小的区域特征图；
[0035]检测层，用于基于所述区域特征图得到缺陷检测结果；所述缺陷检测结果包括存在缺陷和不存在缺陷，所述缺陷包括绝缘子破损、绝缘皮破损、绝缘子裂纹和绝缘子断股。
[0036]本专利技术还提供了一种配电网架空线路缺陷检测系统，包括：
[0037]数据构建模块，用于基于历史架空线路巡检数据集构建训练集和校正集；
[0038]模型训练模块，用于基于所述训练集对缺陷检测模型进行训练，得到训练好的所述缺陷检测模型；
[0039]模型校正模块，用于基于所述校正集对训练好的所述缺陷检测模型进行校正，得到校正后的所述缺陷检测模型；
[0040]缺陷检测模块，用于获取架空线路的实时图像数据，结合校正后的所述缺陷检测模型，得到架空线路的实时缺陷检测结果。
[0041]根据本专利技术提供的具体实施例，本专利技术公开了以下技术效果：
[0042]本专利技术涉及一种配电网架空线路缺陷检测方法及系统，方法包括：基于历史架空线路巡检数据集构建训练集和校正集；基于所述训练集对缺陷检测模型进行训练，得到训
练好的所述缺陷检测模型；基于所述校正集对训练好的所述缺陷检测模型进行校正，得到校正后的所述缺陷检测模型；获取架空线路的实时图像数据，结合校正后的所述缺陷检测模型，得到架空线路的实时缺陷检测结果。本专利技术提高了配电网架空线路缺陷检测的准确率和速度。
附图说明
[0043]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0044]图1为本专利技术配电网架空线路缺陷检测方法流程图；
[0045]图2为本专利技术配电网架空线路缺陷检测系统结构图；
[0046]图3为本专利技术改进的Faster RCNN网络结构图；
[0047]图4为本专利技术实时缺陷检测结果示意图。
[0048]符号说明：1、数据构建模块；2、模型训练模块；3、模型校正模块；4、缺陷检测模块。
具体实施方式
[0049]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种配电网架空线路缺陷检测方法，其特征在于，包括：基于历史架空线路巡检数据集构建训练集和校正集；基于所述训练集对缺陷检测模型进行训练，得到训练好的所述缺陷检测模型；基于所述校正集对训练好的所述缺陷检测模型进行校正，得到校正后的所述缺陷检测模型；获取架空线路的实时图像数据，结合校正后的所述缺陷检测模型，得到架空线路的实时缺陷检测结果。2.根据权利要求1所述的配电网架空线路缺陷检测方法，其特征在于，所述基于历史架空线路巡检数据集构建训练集和校正集，包括：获取历史架空线路巡检数据集；所述历史架空线路巡检数据集包括历史图像数据集和历史缺陷结果集；所述历史图像数据集与所述历史缺陷结果集相对应；对所述历史图像数据集进行分割得到第一图像集和第二图像集；对所述历史缺陷结果集进行分割得到第一缺陷集和第二缺陷集；所述第一图像集与所述第一缺陷集相对应，所述第二图像集与所述第二缺陷集相对应；基于所述所述第一图像集与所述第一缺陷集构建所述校正集；对所述第二图像集进行数据增强，得到增强数据集；基于所述增强数据集构建所述训练集；所述训练集包括训练数据和测试数据。3.根据权利要求2所述的配电网架空线路缺陷检测方法，其特征在于，所述对所述第二图像集进行数据增强，得到增强数据集，包括：对所述第二图像集进行随机擦除，得到擦除数据集；对所述第二图像集进行剪切处理，得到剪切数据集；对所述第二图像集进行马赛克添加，得到马赛克数据集；所述增强数据集包括所述第二图像集、所述擦除数据集、所述剪切数据集和所述马赛克数据集。4.根据权利要求1所述的配电网架空线路缺陷检测方法，其特征在于，所述缺陷检测模型选用改进的FasterRCNN网络；基于Transformer编码器和Transformer解码器构建特征提取融合层；用所述特征提取融合层替换原始FasterRCNN网络中的特征提取层，得到所述改进的FasterRCNN网络。5.根据权利要求1所述的配电网架空线路缺陷检测方法...

【专利技术属性】
技术研发人员：桂菲菲，雍珑庚，黄广，杜学月，成喆，熊鹏，何红太，马晓光，焦石柱，张晓军，张凯，武斌，黄志勇，
申请(专利权)人：北京国网富达科技发展有限责任公司，
类型：发明
国别省市：