(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 202210436022.7 (22)申请日 2022.04.24 (71)申请人 国网上海市电力公司 地址 200122 上海市浦东 新区自由贸易试 验区源深路1 122号 申请人 上海茗旭智能科技有限公司 (72)发明人 张逸峰　施天宇　孙颖　谢励耘　 杨建平　颜楠楠　 (74)专利代理 机构 上海科盛知识产权代理有限 公司 312 25 专利代理师 夏健君 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06V 10/74(2022.01) G06V 10/80(2022.01)G06V 10/82(2022.01) G01R 31/12(2006.01) G01N 25/72(2006.01) G01N 21/88(2006.01) (54)发明名称 一种红外紫外可见光融合电网设备状态检 测系统 (57)摘要 本发明涉及一种红外紫外可见光融合电网 设备状态检测系统， 包括依次连接的前端、 边缘 计算端、 接入网管侧和服务器云端； 前端包括红 外光传感器、 紫外光传感器和可见光传感器； 红 外光传感器、 紫外光传感器和可见光传感器均用 于获取电网设备的图像信息； 边缘计算端用于对 红外光传感器、 紫外光传感器和可见光传感器探 测到的图像数据进行数据融合； 接入网管侧用于 边缘计算端与服务器云端之间的数据通信； 服务 器云端用于通过深度学习算法根据输入的图像 数据进行故障分析。 与现有技术相比， 本发明能 够自动融合设备状态在不同光谱段下的特征信 息， 建立联合分析， 降低电网运行风险， 提高传感 终端智能水平。 权利要求书1页 说明书4页 附图1页 CN 114998199 A 2022.09.02 CN 114998199 A 1.一种红外紫外可见光融合电网设备状态检测系统， 其特征在于， 包括依次连接的前 端、 边缘计算端、 接入网管侧 和服务器云端； 所述前端包括红外光传感器、 紫外光传感器和可见光传感器； 所述红外光传感器、 紫外 光传感器和可 见光传感器均用于获取电网设备的图像信息； 所述边缘计算端用于对红外光传感器、 紫外光传感器和可见光传感器探测到的图像数 据进行数据融合； 所述接入网管侧用于边 缘计算端与服 务器云端之间的数据通信； 所述服务器云端用于通过深度 学习算法根据输入的图像数据进行故障分析， 并对获取 的数据进行参数量 化、 对深度学习算法的网络结构进行设置以及进行硬件加速 。 2.根据权利要求1所述的一种红外紫外可见光融合电网设备状态检测系统， 其特征在 于， 所述数据融合包括对红外光传感器、 紫外光传感器和可见光传感器探测到的图像数据 进行多模态融合、 多层次融合以及感知与知识推理融合， 所述多层次融合包括决策结果融 合、 特征融合和像素融合。 3.根据权利要求1所述的一种红外紫外可见光融合电网设备状态检测系统， 其特征在 于， 所述边缘计算端还用于采用SIFT匹配法和SURF匹配法， 对红外光传感器、 紫外光传感器 和可见光传感器探测到的图像数据进行时域关联。 4.根据权利要求3所述的一种红外紫外可见光融合电网设备状态检测系统， 其特征在 于， 所述边缘计算端还用于根据图像数据的时域关联 结果进行时域演化态 势感知。 5.根据权利要求4所述的一种红外紫外可见光融合电网设备状态检测系统， 其特征在 于， 所述服务器云端还用于根据图像数据的时域关联结果和时域演化态势感知结果进 行时 序演化趋势分析。 6.根据权利要求1所述的一种红外紫外可见光融合电网设备状态检测系统， 其特征在 于， 所述服务器云端通过深度学习算法参照预先获取的故障图像分析库中的故障特征图谱 获取故障分析 结果。 7.根据权利要求6所述的一种红外紫外可见光融合电网设备状态检测系统， 其特征在 于， 所述故障分析 结果包括红外发热缺陷、 紫外放电缺陷和可 见光外损缺陷。 8.根据权利要求1所述的一种红外紫外可见光融合电网设备状态检测系统， 其特征在 于， 所述电网设备包括： 变压器、 断路器、 电流电压互感器、 避 雷器、 电抗器、 母线、 电容器、 组 合电器和线路耐张塔。 9.根据权利要求1所述的一种红外紫外可见光融合电网设备状态检测系统， 其特征在 于， 对所述前端采集的数据进行 预处理、 数据清洗和自动标注后进行 数据处理。 10.根据权利要求1所述的一种红外紫外可见光融合电网设备状态检测系统， 其特征在 于， 所述红外光传感器、 紫外光传感器和可 见光传感器相互连接， 进行物理耦合。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 114998199 A 2一种红外紫外可见光融合电网 设备状态检测系统 技术领域 [0001]本发明涉及电网设备检修技术领域， 尤其是涉及 一种红外紫外可见光融合电网设 备状态检测系统。 背景技术 [0002]为了准确测量和 分析输变电设备的缺陷信息， 大量基于光电传感的成像技术、 图 像检测装置应用到电网设备运行维护与状态检修中。 但现有图像检测设备多采用一种或两 种光谱谱段开展电力 设备缺陷检测， 图像传感器感知维度覆盖不足， 无法表征事件视觉信 号特征。 不同设备获取数据的时空关联较弱， 难以实现融合共用。 例如， 如果希望检测一台 电力设备的多谱段图像信息， 需要采用至少两台设备进 行检测， 而且 无法获得相同时间、 相 同观测位置的多谱段图像信息， 未实现多种检测技术交叉互补， 忽略了缺陷/故障发生过程 的协同效应， 造成现场检测效率不高。 此外， 图像传感数据维度低关联性弱， 导致现有应用 系统分析技 术能力不足。 发明内容 [0003]本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在电力传感器面临传感数据获取维 度及关联性低， 多谱段时序数据智能分析能力弱， 海量数据输入与计算系统有效反馈实时 性差的缺陷而基于电力设备状态在不同谱段下的特征分布及时域关联关系提供一种红外 紫外可见光融合电网设备状态检测系统。 [0004]本发明的目的可以通过以下技 术方案来实现： [0005]一种红外紫外可见光融合电网设备状态检测系统， 包括依次连接的前端、 边缘计 算端、 接入网管侧 和服务器云端； [0006]所述前端包括红外光传感器、 紫外光传感器和可见光传感器； 所述红外光传感器、 紫外光传感器和可 见光传感器均用于获取电网设备的图像信息； [0007]所述边缘计算端用于对红外光传感器、 紫外光传感器和可见光传感器探测到的图 像数据进行 数据融合； [0008]所述接入网管侧用于边 缘计算端与服 务器云端之间的数据通信； [0009]所述服务器云端用于通过深度学习算法根据 输入的图像数据进行故障分析， 并对 获取的数据进行参数量 化、 对深度学习算法的网络结构进行设置以及进行硬件加速 。 [0010]进一步地， 所述数据 融合包括对红外光传感器、 紫外光传感器和可见光传感器探 测到的图像数据进行多模态融合、 多层次融合以及感知与知识推理融合， 所述多层次融合 包括决策 结果融合、 特 征融合和像素融合。 [0011]进一步地， 所述边缘计算端还用于采用SIFT匹配法和SURF匹配法， 对红外光传感 器、 紫外光传感器和可 见光传感器探测到的图像数据进行时域关联。 [0012]进一步地， 所述边缘计算端还用于根据图像数据的时域关联结果进行时域演化态 势感知。说　明　书 1/4 页 3 CN 114998199 A 3