(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211213736.8 (22)申请日 2022.09.30 (71)申请人 河南福多电力工程有限公司 地址 475300 河南省开封市兰考县 谷营镇 人民政府院内6号 (72)发明人 沈洁瑾　 (74)专利代理 机构 太原高欣科创专利代理事务 所(普通合伙) 14109 专利代理师 孟肖阳　冷锦超 (51)Int.Cl. G06F 9/50(2006.01) G06V 10/80(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06Q 50/06(2012.01) G07C 1/20(2006.01) (54)发明名称 一种电力系统二次设备压板异常状态的巡 检系统及方法 (57)摘要 本发明提供了一种电力系统二次设备压板 异常状态巡检系统及方法， 属于压板异常检测技 术领域； 解决了现有的算法无法对 软硬压板均能 检测和识别且对于复杂压板状态和位置识别不 准确的技术问题； 包括便携式手持巡检作业终端 机、 人工智 能压板边缘计算主机、 压板巡检应用 分析主机及网络设备； 便携式手持巡检作业终端 机用于巡检人员完成电力系统二次设备硬压板 类图像获取、 软压板类图像获取以及压板异常状 态显示； 人工智能压板边缘计算主机用于部署 软、 硬压板算法模型并接收采集的硬压板、 软压 板图像数据进行处理， 处理结果发送至压板巡检 应用分析主机； 压板巡检应用分析主机用于管理 巡检任务流程、 存储压板正常状态和进行压板巡 检时状态的分析。 权利要求书3页 说明书8页 附图2页 CN 115454648 A 2022.12.09 CN 115454648 A 1.一种电力系统二次设备压板异常状态的巡检系统， 其特征在于： 包括便携式手持巡 检作业终端机、 人工智能压板边缘计算主机、 压板巡检应用分析主机及网络 设备， 所述便携 式手持巡检作业终端机、 人工智能压板边缘计算主机、 压板巡检应用分析主机之间通过网 络设备进行通信； 所述便携式手持巡检作业终端机用于巡检人员完成电力系统二次设备硬压板类图像 获取、 软压 板类图像获取以及软压 板、 硬压板异常状态检测报告的读取展示； 所述人工智能压板边缘计算主机用于部署软压板算法模型、 硬压板算法模型并接收便 携式手持巡检作业 终端机采集的硬压板、 软压板图像数据， 然后对采集的硬压板、 软压板图 像进行处 理， 处理结果发送至 压板巡检应用分析主机； 所述压板巡检应用分析主机用于管理巡检任务流程、 存储压板正常状态和进行压板巡 检时状态的分析， 将压 板异常数据发送给便携式手持巡检作业终端机 。 2.根据权利要求1所述的一种电力系统二次设备压板异常状态的巡检系统， 其特征在 于： 所述便携式手持巡检作业 终端机包括 继电保护屏柜二 维码识别模块、 拍照采集模块、 电 源模块、 人机交互模块、 网络模块， 所述 继电保护屏柜二 维码识别模块用于识别待检测硬压 板保护屏柜的编号， 所述拍照采集模块用于采集硬压板和软压板的图像， 所述电源模块用 于给便携式手持巡检作业终端机供电， 所述人机交互模块用于软压板、 硬压板异常状态的 显示以及巡检任务的选择、 压板分析检测报告的显示， 所述网络模块用于实现便携式手持 巡检作业终端机与人工智能压 板边缘计算主机、 压 板巡检应用分析主机的通信。 3.根据权利要求2所述的一种电力系统二次设备压板异常状态的巡检系统， 其特征在 于： 所述人工智能压板边缘计算主机包括软压板神经网络模型算法推理模块、 硬压板神经 网络模型算法推理模块、 电源模块、 网络模块， 所述软压板神经网络模型算法推理模块通过 训练好的软压板神经网络模型对将便携式手持巡检作业终端机巡检所采集的软压板图片 进行推理， 检测分析出每一个软压板当前状态是处于投入还是退出状态， 并将推理结果发 送至压板巡检应用分析主机； 所述硬压板神经网络模型算法推理模块通过训练好的硬压板神经网络模型对将便携 式手持巡检作业 终端机巡检所采集的硬压板图片进行推理， 检测分析出每一个硬压板 当前 状态是处于投入 还是退出状态， 并将推理结果发送至 压板巡检应用分析主机； 所述电源 模块用于给 人工智能压 板边缘计算主机供电； 所述网络模块用于人工智能压板边缘计算主机与便携式手持巡检作业终端机、 压板巡 检应用分析主机的通信。 4.根据权利要求3所述的一种电力系统二次设备压板异常状态的巡检系统， 其特征在 于： 所述压板巡检应用分析主机包括压板正常值存储和维护模块、 多源数据并行操作管理 模块、 神经网络模 型管理模块、 软、 硬压板神经网络智能识别分析模块、 异常状态判定模块、 异常状态告警推送模块、 电源模块和网络模块， 所述压板正常值存储和维护模块用于存储 正常状态下 软压板、 硬压板的数值或图像并且上能够可编辑更新的； 所述多源数据并行操作管理模块对多个便携式手持巡检作业终端机采集的数据进行 管理， 支持多个便携式手持巡检作业终端机并行巡检操作， 实现对便携式手持巡检作业终 端机数据源注 册、 修改、 删除操作的管理， 注 册后的数据源数据进入消息队列进行分析； 所述神经网络模型管理模块用于人工智能压板边缘计算主机内部软压板神经网络模权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115454648 A 2型、 硬压板神经网络模型的更新、 添加和删除， 并维护神经网络模型的使用配置信息和当前 可用于图像智能识别分析的模型配置信息； 所述软、 硬压板神经网络智能识别分析模块用于加载神经网络模型管理模块指定的神 经网络模型及其配置信息， 对采集的图片进行智能识别分析， 并将分析后的结果输出到智 能识别消息队列； 所述异常状态判定模块订阅来自智能识别消息队列的识别结果， 并根据软、 硬压板的 投入和退出状态判定规则对识别结果进行逻辑分析， 发现存在异常状态， 则输出异常分析 结果到异常告警消息队列； 所述异常状态告警推送模块用于将异常告警消息队列中的压板异常状态数据发送至 便携式手持巡检作业终端机； 所述电源 模块用于给压 板巡检应用分析主机供电； 所述网络模块用于压板巡检应用分析主机与人工智能压板边缘计算主机、 便携式手持 巡检作业终端机的通信。 5.根据权利要求4所述的一种电力系统二次设备压板异常状态的巡检系统， 其特征在 于： 所述软、 硬压板神经网络智能识别 分析模块通过加载 的神经网络模型对采集的图片进 行智能识别分析， 所有输入和提取 的图片按照指定的大小进行缩放操作， 所有同等尺寸的 图片批量由智能识别分析模块进行识别分析， 分析后的结果输出到智能识别消息队列； 其中神经网络模型为人工智能压板边缘计算主机中存储的软压板神经网络模型和硬 压板神经网络模型。 6.根据权利要求4所述的一种电力系统二次设备压板异常状态的巡检系统， 其特征在 于： 所述异常状态判定模块中的状态规则判定是根据压板巡检业务规则进度判定的， 需要 根据不同分类进行设定， 不同的压板巡检业务规则均需实现相同的接口， 并封装成相 应的 插件， 各种插件及业务规则判定模块需要提供插件注册接口， 各种插件调用插件注册接口 向业务规则判定模块注 册。 7.根据权利要求6所述的一种电力系统二次设备压板异常状态的巡检系统， 其特征在 于： 所述业务规则判定模块负责订阅所有插件所关注的识别元素列表， 并按照插件的依赖 关系， 调用不同的业 务规则判定插 件所注册的回调函数来实现对应业 务规则的判定 。 8.根据权利要求7所述的一种电力系统二次设备压板异常状态的巡检系统， 其特征在 于： 所述插件需要向业务规则判定模块提供如下信息： 插件所关注的元素列 表； 插件的存储 路径及插件的唯一识别号； 插件所依赖其它插件； 插件的输出消息描述； 插件的回调函数， 用于当插 件所关注的元 素出现时， 业 务规则判定模块调用插 件进行相应规则的判定 。 9.根据权利要求3所述的一种电力系统二次设备压板异常状态的巡检系统， 其特征在 于： 所述软压板神经网络模型和硬压板神经网络模型具体采用基于深度学习图像卷积深度 神经网络的目标识别算法， 包括YOL O、 Mask R‑CNN、 Faster  RCNN、 SSD或基于Tran sformer的 目标识别算法的其中一种或几种的组合。 10.一种电力系统二 次设备压板异常状态的巡检方法， 采用如权利要求1 ‑9任一项所述 的电力系统二次设备压 板异常状态的巡检系统， 其特 征在于： 包括如下步骤： S1： 先将所有携式手持巡检作业终端机进行注册， 使其数据源能够接入压板巡检应用 分析主机， 然后分配多个变电站 二次设备巡检人员通过便携式手持巡检作业 终端机并行对权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115454648 A 3