本文關(guān)鍵詞：基于視頻監(jiān)控的輸電線路風(fēng)偏檢測(cè)研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：輸電線路風(fēng)偏事故是經(jīng)常發(fā)生的電網(wǎng)事故之一,常導(dǎo)致線路跳閘、風(fēng)偏放電、導(dǎo)線電弧燒傷、斷線等問題,嚴(yán)重影響電力系統(tǒng)運(yùn)行,一旦出現(xiàn)事故將會(huì)導(dǎo)致巨大的經(jīng)濟(jì)損失。通過(guò)研究顯示輸電線路風(fēng)偏檢測(cè)方法還存在很多問題:基于風(fēng)偏計(jì)算模型的方法,需要建立復(fù)雜的風(fēng)偏模型,其模型不能將各種影響參數(shù)都考慮詳盡,且測(cè)量的參數(shù)誤差較大、計(jì)算復(fù)雜,計(jì)算出的風(fēng)偏角準(zhǔn)確度低;基于傳感器檢測(cè)的方法,其傳感器一般安裝在絕緣子串接地端,容易導(dǎo)致誤判,且要求傳感器長(zhǎng)時(shí)間工作在高壓、強(qiáng)磁場(chǎng)等惡劣環(huán)境下;除此外,現(xiàn)有方法都忽略了絕緣子串柔性的事實(shí),計(jì)算出的偏移量與實(shí)際相差一個(gè)偏移系數(shù)�；谏鲜隹紤],提出一種基于攝像機(jī)測(cè)距的輸電線路風(fēng)偏檢測(cè)方法。通過(guò)攝像頭采集絕緣子串圖像,對(duì)圖像進(jìn)行相關(guān)預(yù)處理,利用圖像分割實(shí)現(xiàn)絕緣子串前景與背景的分離。在此基礎(chǔ)上,根據(jù)形態(tài)學(xué)腐蝕,去除極小面積的噪聲,通過(guò)標(biāo)記連通區(qū)域,根據(jù)連通區(qū)域面積剔除小面積區(qū)域,成功獲得絕緣子串區(qū)域。對(duì)其進(jìn)行骨架提取,確定絕緣子串兩端端點(diǎn)坐標(biāo),根據(jù)攝像機(jī)測(cè)量原理及攝像機(jī)標(biāo)定結(jié)果,實(shí)現(xiàn)絕緣子串實(shí)際偏移量的計(jì)算。本文的主要工作及創(chuàng)新點(diǎn)總結(jié)如下:(1)深入分析了輸電線路風(fēng)偏相關(guān)理論,對(duì)比現(xiàn)有幾種風(fēng)偏檢測(cè)方法優(yōu)缺點(diǎn),設(shè)計(jì)一種輸電線路風(fēng)偏視頻監(jiān)測(cè)系統(tǒng)方案,并對(duì)系統(tǒng)硬件的主要部分進(jìn)行比較選擇。(2)對(duì)視頻監(jiān)控中由于環(huán)境、噪聲、光照等導(dǎo)致的圖像問題,采用圖像預(yù)處理方法,主要對(duì)圖像增強(qiáng)和特殊場(chǎng)合下的圖像預(yù)處理方法進(jìn)行研究,研究對(duì)比多種霧天圖像的處理算法后,選擇暗通道算法進(jìn)行霧天圖像的處理。(3)研究了針對(duì)絕緣子串的圖像特征的絕緣子串區(qū)域提取。利用圖像分割、形態(tài)學(xué)處理、標(biāo)記連通區(qū)域等方法對(duì)絕緣子串圖像進(jìn)行處理,提取絕緣子串區(qū)域。(4)提出一種基于攝像機(jī)標(biāo)定相的風(fēng)偏檢測(cè)方法,通過(guò)攝像機(jī)標(biāo)定實(shí)驗(yàn)測(cè)得攝像機(jī)的相應(yīng)參數(shù),針對(duì)風(fēng)偏測(cè)量建立相應(yīng)計(jì)算模型,推導(dǎo)風(fēng)偏量計(jì)算表達(dá)式。對(duì)識(shí)別出來(lái)的絕緣子串進(jìn)行骨架提取,成功獲得絕緣子串兩個(gè)端點(diǎn)坐標(biāo),繼而計(jì)算相應(yīng)的風(fēng)偏量,本文計(jì)算的風(fēng)偏量考慮到了絕緣子串柔性的事實(shí),理論上計(jì)算結(jié)果比直接視為剛體更為準(zhǔn)確。
【關(guān)鍵詞】：絕緣子串 風(fēng)偏 圖像預(yù)處理 圖像分割 攝像機(jī)測(cè)距
【學(xué)位授予單位】：西華大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TM75;TN948.6
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 緒論9-14
• 1.1 研究背景及意義9-10
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)10-12
• 1.3 論文研究?jī)?nèi)容及結(jié)構(gòu)安排12-14
• 2 輸電線路風(fēng)偏理論14-21
• 2.1 風(fēng)偏角計(jì)算方法14-17
• 2.1.1 常規(guī)計(jì)算法14
• 2.1.2 剛性直桿模型法14-15
• 2.1.3 弦多邊形法15-17
• 2.2 輸電線路風(fēng)偏檢測(cè)方法17-20
• 2.2.1 基于風(fēng)偏角計(jì)算模型的檢測(cè)方法17
• 2.2.2 基于傳感器的風(fēng)偏檢測(cè)方法17-19
• 2.2.3 基于視頻的風(fēng)偏檢測(cè)方法19-20
• 2.3 本章小結(jié)20-21
• 3 基于視頻的輸電線路風(fēng)偏監(jiān)測(cè)系統(tǒng)方案21-26
• 3.1 傳統(tǒng)輸電線路風(fēng)偏在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)21-22
• 3.2 輸電線路風(fēng)偏視頻監(jiān)控系統(tǒng)22-25
• 3.2.1 主控單元23
• 3.2.2 攝像機(jī)23-24
• 3.2.3 電源供電24-25
• 3.2.4 數(shù)據(jù)傳輸25
• 3.3 本章小結(jié)25-26
• 4 視頻監(jiān)控中圖像預(yù)處理26-35
• 4.1 圖像增強(qiáng)27-29
• 4.1.1 直方圖均衡化27-28
• 4.1.2 圖像濾波28-29
• 4.2 特殊場(chǎng)合的預(yù)處理29-34
• 4.2.1 霧天圖像處理29-33
• 4.2.2 暗光圖像處理33-34
• 4.3 本章小結(jié)34-35
• 5 絕緣子串圖像分割及提取35-51
• 5.1 圖像分割36-38
• 5.2 基于HSI彩色空間的絕緣子串圖像分割38-41
• 5.3 絕緣子串圖像邊緣檢測(cè)41-43
• 5.4 基于二維最大熵的絕緣子串圖像分割43-47
• 5.4.1 圖像的熵43
• 5.4.2 二維最大熵圖像分割法43-47
• 5.5 形態(tài)學(xué)處理47-50
• 5.6 本章小結(jié)50-51
• 6 基于攝像機(jī)測(cè)距的風(fēng)偏檢測(cè)研究51-68
• 6.1 攝像機(jī)標(biāo)定51-59
• 6.1.1 攝像機(jī)標(biāo)定原理51-53
• 6.1.2 攝像機(jī)標(biāo)定實(shí)驗(yàn)53-59
• 6.2 風(fēng)偏測(cè)量模型59-61
• 6.3 本文輸電線路風(fēng)偏檢測(cè)總體流程61-63
• 6.4 絕緣子串風(fēng)偏檢測(cè)63-67
• 6.5 本章小結(jié)67-68
• 7 總結(jié)與展望68-70
• 7.1 總結(jié)68
• 7.2 展望68-70
• 參考 文獻(xiàn)70-74
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表論文及科研成果74-75
• 致謝75-76

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