屏幕抓取及图像识别技术在电厂数字化仪控系统功能测试中的应用分析

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核电厂数字仪控系统动态可靠性分析方法综述

第41卷第12期2020年12月自动化仪表PROCESS AUT0M\TI0N INSTRl MKNTATIONVol.41 No. 12Dec.2020核电厂数字仪控系统动态可靠性分析方法综述黄晓津，朱云龙，周树桥，郭超(淸屮大学核能与新能源技术研究院，先进反应堆丨:程与安全教部重点实验室，北京丨()()〇84)摘要：仪表~拧制（I&C)系统是核电厂的屮枢神经，对确保核电厂的安全、稳定和经济运行起矜至关®要的作It丨早期使用基于模拟技术的仪控系统对核电厂的状态进行监测和控制，®部件易老化.U维护成本高昂：W此，0前核电厂使用数卞化仪控系统（DCS) 代替模拟仪控系统对于数字化仪控系统软件、硬件耦合以及人因复杂交互等特点，传统的静态可靠性分析方法无法完全适用动态可靠性分析方法可以发现设计中的薄弱环节，改善或增强数字化仪控系统的可靠性总结了动态可靠性分析方法:①当前典型的动态可靠性分折7/法，包括动态失效模式与影响分析（FMEA)、动态故障/事件树（D FT/ET)、动态流图方法（DFM ))、马尔科夫区间映射方法（Markm/CCMT);②堪于仿K的方法，包括动态决策事忭树（〇[)KT)和连续事件树（CET)方法;③}1；他动态分析方法.包括GO- FLOW、扩展事件序列罔，P etri网该分析为该领域的进一步研究提供参％，关键词：核电厂；数字化仪控系统；动态分析：可靠性；模拟仪控系统；静态可靠性分析中图分类号：TH-86 文献标志码：A D0I： 10. 16086/j. cnki. issn 1000-0380. 2020080019Review of Dynamic Reliability Analysis Methodsfor NPP Digital Instrument and Control SystemHUANG X iao jin,Z H U Y u n lo n g,Z H O U S h u q iao,G U O Chao(Key I^ihoraton of Advanced Reactor Engineering and Safety of Ministn of Education,Institute of Nuclear and N t»w Energy Technology of Tsinghua University, Beijing 100084, China)Abstract ：Instrument and control ( l&C) system is the central nerve of nuclear power plants and plays a vital role in ensuring the safety,stability and economic operation of nuclear power plants. In the past,analog I&C system were used to monitor and control the state of nuclear power plants,but the components were prone to aging and high maintenance costs. Therefore,cunently nuclear power plants have used digital I&C systems ( DCS) to substitute analog I&C systems. Traditional static reliahililv analysis methods are not fully qualified,as DCS is rendered by the complex interactions of the software,hardware and human components. Using the dynamic reliability analysis methods, designers can find weaknesses in the DCS design, improve or strengtlien the reliability of these stages. This article summarizes dynamic reliability analysis methods：1the current typical dynamic reliability analysis methods including dynamic failure modes and effect analysis (FM KA) ,dynamic fault/event tree (D F T/E T) ,dynamic flowgraph methodology ( D F M)，Markov cell-to-cell mapping technology ( M arkov/CCM T);②simulation-based methods including dynamic decision-event tree ( DDET) and continuous event tree ( C E T) ；(3) other dynamic analysis methods including GO-FLOW, extended event sequence diagram (E SD) ,and Petri net and provide reference for further research in this field.Keywords：Nuclear power plant；Digital instrument and control system；Dynaniic analysis；Reliability；Analog instRiment control system；Static reliability analysis〇引言核电厂具有结构复杂、放射性强的特点，其典型结构具有两个冋路,运行着许多关键设备（如堆芯、蒸汽发生器、冷却杲等），一旦设备发生事故，将会对公共安全、周边环境以及核能产业发展造成巨大的负面影响~。

基于图像识别技术的电力设备故障诊断研究

基于图像识别技术的电力设备故障诊断研究电力系统是现代社会不可或缺的基础设施，而电力设备是电力系统的重要组成部分，它的安全性和可靠性对于电力系统的运行和供电质量有着至关重要的影响。

然而，在电力设备的长期运行过程中，由于人为操作不当、设备老化等原因，难免会发生故障。

这时，及时进行故障诊断，对于维护电力系统的稳定运行和保障供电质量具有重要意义。

而基于图像识别技术的电力设备故障诊断，已经成为了一个研究的热点。

一、基于图像识别技术的故障诊断优势在传统的电力设备故障诊断方法中，一般采用人工判断和仪器检测相结合的方式。

然而，在面对大规模的设备故障和复杂的故障模式时，这种方法往往存在着一定的局限性。

与传统方法不同的是，基于图像识别技术的故障诊断方法在实际应用中有着明显的优势。

1. 提高诊断的准确性和精度基于图像识别技术的故障诊断方法可以快速准确地识别出电力设备中存在的缺陷、故障等问题，能够更加精准地定位和判断故障点，从而可以更快速地进行设备维修和保护，避免了反复检测以及误判等问题。

2. 增加诊断的效率和速度基于图像识别技术的故障诊断方法可以快速处理大量的图像和数据，可以快速地进行分析和判断，提高了工作效率和速度。

在大型电力系统中，无需对每一个设备进行详细的观察和检测，而是可以通过图像识别技术快速地找出存在的问题，并加以解决。

3. 简化操作流程和降低人工成本基于图像识别技术的故障诊断方法无需对每一个设备进行详细的记录和排查，可以通过图像识别技术快速地找出存在的问题。

这样可以简化操作流程，减少人工的参与，有效降低了人工成本和维护成本。

二、基于图像识别技术的故障诊断方法分类有许多基于图像识别技术的故障诊断方法已经被开发出来，它们多种多样，下面就几种典型的方法进行介绍。

1. DWT 和 SVM 组合算法Wavelet 变换是 DWT 的缩写，它是一种多尺度信号处理技术。

在 DWT 和SVM 组合算法中，首先进行 Wavelet 变换处理，将电力设备图像转换为压缩后的低维数据，然后用这些数据来训练 SVM 算法，识别出故障类型，从而完成基于图像识别技术的故障诊断。

核电厂主要仪控系统建模研究及应用

为了验证模型的可行性和有效性，我们需要利用实际运行数据进行拟合和评估。通过将模型预测结果与实际数据进行对比，可以评价模型的精确度，进一步调整模型参数，使其更好地反映实际情况。
在总结部分，本次演示详细阐述了压水堆核电厂接入电力系统建模的方法和验证过程，并强调了建模工作对电力系统的稳定性和安全性的重要意义。本次演示还讨论了建模过程中的关键问题及其解决方案，为后续相关研究提供参考。
通过对数字化仪控系统进行仿真测试，我们获得了以下实验结果：系统响应时间缩短了20%，系统稳定性提高了15%，并且系统故障率降低了30%。这些统计数据表明，数字化技术的运用可以有效提高核电站仪控系统的性能和可靠性。
为了进一步分析实验结果，我们对数字化仪控系统的仿真测试进行了详细研究。首先，数字化技术的运用简化了系统结构，提高了系统模块化程度，使得系统更易于维护和升级。其次，数字化仪控系统具有更高的信息集成度和处理能力，可以更好地实现系统优化和自适应控制。最后，数字化仪控系统的故障诊断和预警机制可以更加及时准确地发现潜在问题，减少系统故障率。
三、核电厂主要仪控系统建模应用
通过对核电厂主要仪控系统的建模，我们可以更好地理解和优化其性能。具体应用如下：
1、系统安全性评估：通过建模分析，我们可以预测系统在各种情况下的行为，提前发现可能存在的安全隐患，从而有针对性地采取防范措施。
2、系统性能优化：通过对仪控系统的建模，我们可以找到系统性能的瓶颈，并提出相应的优化方案。
在压水堆核电厂接入电力系统建模的过程中，我们需要电力系统的稳定性、安全性和经济性。为了实现这模型被广泛应用于电力系统分析，因为它能够准确描述系统的动态行为，便于进行稳定性和安全性评估。
在模型建立阶段，我们首先需要对电力系统进行详细的分析，确定主要的电路元件和其数学描述。然后，利用电路基本理论和矩阵运算，建立压水堆核电厂接入电力系统的线性时不变模型。在这个过程中，需要合理选取模型参数，如电感、电容、电阻等，以确保模型的精确性。

图像识别技术在电力系统中的应用研究

图像识别技术在电力系统中的应用研究第一章：绪论随着科技的快速发展，图像识别技术在各个领域得到了广泛地应用。

其中，在电力系统中，图像识别技术也开始发挥重要作用，可以通过图像识别技术对电力系统进行监测、预测等操作。

本文将就图像识别技术在电力系统中的应用进行深入探讨。

第二章：图像识别技术在电力系统监测中的应用电力系统中，各种设备以及线路随时都可能发生故障，多数故障在发生之前都有相关的信号，可以通过图像识别技术检测出来，从而达到监测的目的。

另外，电力系统中的设备往往十分复杂，通过人工监测来保证系统的健康运行的成本较高，可以采用图像识别技术来监测系统，降低成本并提高精度。

第三章：图像识别技术在电力系统预测中的应用在电力系统中，预测相关的信息对于保证系统稳定运行非常必要。

图像识别技术可以通过对预测数据的分析和处理，对电力设备进行预测，从而达到保护系统的目的。

第四章：图像识别技术在电力系统维护中的应用在电力系统中，设备维护非常重要。

通过图像识别技术可以检测设备是否存在故障，可以在发现设备存在故障时及时进行维护，降低维护成本。

第五章：图像识别技术在电力系统中的优越性相对于传统的手动监测和维护方式，图像识别技术有很多优越性：检测速度快，精度高，成本低等等。

通过图像识别技术可以对电力系统进行多种操作，大大提高系统的安全性以及稳定性。

第六章：图像识别技术在电力系统中的应用实例电力系统是一个复杂的系统，图像识别技术在其中的应用也十分广泛。

以变电站监测为例，电力系统中的变电站数量非常多，需要对其进行监测，以保证系统的正常运行。

利用图像识别技术可以快速高效地检测变电站中是否存在异常情况。

第七章：图像识别技术在电力系统中的发展方向图像识别技术在电力系统中的应用也在不断地发展，未来将会有更多的技术应用到其中，例如人工智能、大数据等等。

这些技术将会带来更加精确和高效的操作。

第八章：结论综上所述，图像识别技术在电力系统中的应用前景十分广阔。

试析图像识别在电力信息化中的应用

试析图像识别在电力信息化中的应用图像识别技术是一种通过计算机视觉和模式识别技术对图像进行分析和理解的技术。

它可以识别出图像中的物体、人脸、文字等特定目标，并进行分类、识别、定位等处理。

在电力信息化中，图像识别技术具有广泛的应用前景。

图像识别技术可以应用于电力设备的检测和维护。

电力设备有很多种类和规格，如变压器、开关柜、继电器等，传统的检修方式需要人工辨识设备是否正常工作。

而图像识别技术可以通过识别设备的外观特征、指示灯状态等进行智能化检测。

通过拍摄设备的照片并进行分析，可以判断设备是否存在异常情况，如温度过高、破损等，并及时发出警报。

图像识别技术可以应用于电力巡检。

传统的电力巡检采用人工巡检的方式，耗时耗力且易出错。

而图像识别技术可以利用摄像头、无人机等设备，对电力设备、线路等进行自动巡检。

通过对巡检过程中获取的图像进行处理和分析，可以识别出设备是否存在缺陷、线路是否存在异常等问题，提高巡检效率和准确性。

图像识别技术可以应用于电力事故的预警和处理。

电力事故是非常严重和危险的，往往会造成人员伤亡和财产损失。

通过图像识别技术可以对电力事故进行预警和处理。

对电力线路进一步进行监控和识别，通过对线路状态的分析和预警，可以提前发现线路被风雪压断、树木倒塌等情况，并及时采取措施进行修复，防止事故的发生。

图像识别技术还可以应用于电力数据的分析和挖掘。

电力系统涉及到大量的数据，如电压、电流、功率等。

传统的数据分析方法往往需要人工进行挖掘和分析，效率低下且易出错。

而图像识别技术可以对电力数据进行图像化处理和分析，通过对数据图像的识别和分类，可以更好地理解电力数据的规律和特点，帮助电力系统的管理和优化。

图像识别技术在电力信息化中具有很大的应用潜力。

它可以应用于电力设备的检测和维护、电力巡检、电力事故的预警和处理、电力数据的分析和挖掘等方面，为电力行业的发展和提升提供了新的途径和手段。

随着图像识别技术的不断发展和成熟，相信它将在电力信息化中发挥越来越重要的作用。

试析图像识别在电力信息化中的应用

试析图像识别在电力信息化中的应用随着信息化技术的发展，电力行业也越来越关注如何将其应用于各个领域。

图像识别技术作为信息化技术中的一项重要成果，也被广泛运用于电力信息化领域。

本文将从以下几个方面，探讨图像识别技术在电力信息化中的应用。

一、设备监控电力设备的监控一直是电力运维中的重要工作。

传统的设备监控模式，往往需要专人进行巡检，耗费人力且效率低下。

而通过图像识别技术，将设备上的摄像头、红外传感器等传感器结合起来，可以实现对设备状态的实时监控。

系统通过图像训练识别，识别出图片中的设备状态，包括设备是否损坏、运行状态是否正常等情况，实现设备的安全运行。

二、安全检测电力建设和运维过程中，安全事故的发生可能性较高。

尤其是在电力故障的抢修工作中，危险系数更高。

利用图像识别技术，可以通过检测电力设备和线路的热点，及时发现可能存在的危险隐患。

检测结果将通过实时报警、图像识别技术等方式反馈给维护人员，以便及时进行处置，避免安全事故发生。

三、地理信息在电力行业中，电网是非常复杂的。

通过地理信息统计，可以了解电力系统的整体情况，反馈电力设备、电力线路等信息，制定维护计划等。

利用图像识别技术，可以通过对电力系统进行全方位的扫描，获取电力系统中各种设备、管线、杆塔、线路等位置和布置情况，形成机器判断的数据，反馈给管理人员进行数据分析、统计和管理。

四、故障诊断在电力系统中，设备出现故障时，往往需要进行故障排查和诊断。

而图像识别技术可以通过对设备进行拍照，再通过训练模型和比对算法，自动分析出设备的故障原因。

这样可以降低故障排除的难度，缩短停电时间，提高电力运维的效率。

总结起来，图像识别技术在电力信息化中的应用是非常广泛的，可以为电力企业、电力行业带来极大的价值。

随着技术的不断发展，相信图像识别技术在电力信息化中的应用也会愈加广泛和深入。

变电站智能巡检系统的图像识别及处理技术

摘要智能电网的建设对电力系统各个环节的可靠性和安全性提出了更高的要求，巡检制度是保证变电站内关键设备安全稳定运行的主要措施之一。

智能巡检系统较传统人工作业可大幅度地提高巡检效率和作业的实时性与可靠性，节省运营成本。

图像识别算法是智能巡检系统的核心要素。

本文主要实现了智能巡检系统中的指针式仪表读数、数码管示数、保护压板状态的图像识别方法，并对不同的方法进行了对比。

指针式仪表主要通过提取到的特征点与模板图像进行匹配来完成表盘区域定位，然后二值化处理图像后后采用细化的操作得到指针骨架，探测其角度后再利用比例关系求解仪表示数。

数码管的识别中通过使用建模时标定的模板图像与样本图像进行匹配，间接地定位每个显示屏，然后对显示屏区域进行二值化操作，使用“三线扫描法”对每个数字进行识别。

保护压板的识别是根据预先设置的颜色和阈值范围，对图像进行二值化操作，进行形态学处理以得到连通区域，提取边缘并根据周长和面积淘汰掉噪声引起的短边缘，再画出边缘的最小面积外接矩形，最后根据外接矩形的倾斜角来判断各个保护压板的状态。

根据目前所得的测试样本图像及其畸变处理后的图像，指针式仪表读数的精确度和准确率已达到了电网公司的验收标准，符合工程项目应用。

当前数码管示数算法的研究虽已成熟，但由于缺乏相关的样本图像，本项目中的测试条件尚不充分，得出的结果不太具备可对比性。

目前保护压板状态的识别方法高度依赖于其种类，在当前的样本图像中已取得不错的效果，但算法的泛化性不强，仍需进一步改进。

关键词：变电站；巡检；图像识别；仪表读数AbstractGreater demands are being placed on the reliability and safety of all aspects owing to Smart Grid. Inspection is one of the most important ways to ensure the safety and stability of key equipments in the substation. Intelligent inspection can improve a lot in inspection efficiency and real-time operation than traditional manual ways, and it saves more operating costs. The methods of image recognition is pivotal element in intelligent inspection system.The recognition methods of dial instrument, digitron and protective strap in substation are implemented, and the methods are described in this thesis. The dial instrument is located by matching the feature points in target image with those of template image. Pointer skeleton can be get by thinning the binarized image, and the reading of the instrument will be calculated by angle of pointer skeleton and labeled pointes in final. The screen is located by matching with template image, reading numbers will be recognized by Three-line Scanning Method with binarized image. The image of protective strap is binarized by the pre-set color and thresholds, the edge is detected by morphological processed connected area, the status of each strap is judged by the angle of edge’s minimum area external bounding rectangle.Image recognition method’s accuracy of dial instrument reached the acceptance criteria of Power Corporation according to the sample images and their distorted derivation. Image recognition method of digitron is widely used in other fields, but it performs not well in our poor samples, the result is lack of stringency. The image recognition method of protective strap performs well in samples which obtain only one type, the method is highly dependent on the type of strap, it should be optimized to improve the degree of generalization.Keywords: S ubstation; Inspection; Image Recognition; Instrument Readout目录摘要 (I)Abstract ............................................ I I 目录 ............................................. I II 1绪论 . (1)1.1研究背景及其意义 (1)1.2国内外研究现状及发展趋势 (2)1.3论文的结构安排 (5)2项目设计概况 (6)2.1智能巡检系统简介 (6)2.2项目开发环境 (9)2.3系统的设计方案 (10)2.4本文中的设计方案 (11)2.5本章小结 (13)3指针式仪表读数的识别方法 (14)3.1仪表的建模 (15)3.2仪表读数的识别 (32)3.3实验结果 (34)3.4本章小结 (37)4数码管示数的识别方法 (39)4.1显示屏的定位 (39)4.2示数的识别 (41)4.3实验结果 (44)4.4本章小结 (45)5保护压板状态的识别方法 (46)5.1保护压板状态的识别 (46)5.2实验结果 (57)5.3本章小结 (57)6总结与展望 (58)6.1论文总结 (58)6.2未来展望 (58)致谢 (60)参考文献 (61)1绪论1.1研究背景及其意义近年来国内经济快速增长，社会对电能的需求量也大幅攀升，电力供应从总体来说仍呈现短缺的局面。

基于视觉辨识技术的视频监控系统在电力系统中的应用

基于视觉辨识技术的视频监控系统在电力系统中的应用【摘要】本文主要探讨了基于视觉辨识技术的视频监控系统在电力系统中的应用。

首先介绍了视频监控系统在电力系统中的重要性，然后分析了基于视觉辨识技术在电力系统监控中的优势。

接着提出了基于视觉辨识技术在电力系统监控中的具体应用，并详细讨论了系统设计与实现过程。

最后对系统的效果进行评估，并探讨了在电力系统中的发展前景。

通过本文的研究，可以为电力系统的安全运行提供有效的监控手段，并促进电力系统的智能化发展。

【关键词】基于视觉辨识技术、视频监控系统、电力系统、应用、优势、设计与实现、效果评估、发展前景、总结、展望1. 引言1.1 研究背景电力系统是国家经济发展和社会生活中不可或缺的重要组成部分，其安全稳定运行关乎国家经济发展和人民生活。

随着信息技术的不断发展与普及，视频监控系统在电力系统中的应用逐渐凸显其重要性。

视频监控系统通过对电力系统内部各种设备、设施和运行状态的实时监测，可以及时发现异常情况并提供预警，从而有效保障电力系统的安全运行。

传统的视频监控系统主要依靠人工巡检，存在巡检范围有限、效率低下和容易疏漏等问题。

而基于视觉辨识技术的视频监控系统则可以通过图像识别、目标检测和行为分析等技术手段，实现对电力系统中各种设备和设施的智能监测和管理。

这种技术的应用有效提高了监控系统的自动化程度和监测精度，为电力系统的安全运行提供了有力支持。

基于视觉辨识技术的视频监控系统在电力系统中的应用已逐渐成为未来发展的趋势。

通过对这一技术在电力系统监控中的优势、具体应用、设计与实现以及效果评估进行深入探讨，可以更好地发掘其潜力，为电力系统的安全稳定运行提供更加可靠的保障。

1.2 研究目的研究目的是通过探讨基于视觉辨识技术的视频监控系统在电力系统中的应用，进一步提高电力系统的安全性、可靠性和效率。

具体目的包括：1. 分析视频监控系统在电力系统中的重要性，了解其在保障电力系统正常运行和应对突发情况中的作用；2. 探讨基于视觉辨识技术在电力系统监控中的优势，包括其在识别异常情况、预测潜在故障和提高监控效率方面的优势；3. 研究基于视觉辨识技术在电力系统监控中的具体应用，探索其在电力系统设备检测、异常行为监测等方面的具体应用场景；4. 设计与实现基于视觉辨识技术的视频监控系统，并评估其在电力系统中的效果，验证其对电力系统安全运行的贡献；5. 分析基于视觉辨识技术的视频监控系统在电力系统中的发展前景，为未来电力系统监控技术的发展提供参考。

基于图像识别技术的电力设备运行状态监测系统研究

基于图像识别技术的电力设备运行状态监测系统研究近年来，随着人们的生活水平的不断提升，对电力设备运行状态的监测和管理也变得日益重要。

之前的电力设备管理主要依靠人工巡检，但是这种方式成本高、工作效率低，并且可能会存在巡检漏检等问题，而一旦发生问题，也很难及时发现。

为了解决以上问题，基于图像识别技术的电力设备运行状态监测系统便应运而生。

本文将从图像识别技术、电力设备运行状态监测系统的研究现状和发展前景等方面进行探讨和分析。

一、图像识别技术的基本原理及应用图像识别技术是一种利用计算机来模拟人类对图像信息的感知、理解和处理能力的技术。

图像识别技术主要采用机器学习算法，在大量的数据中学习模式，并预测未知数据的分类或标签。

图像识别技术可以应用于许多领域，如智能家居、智能交通、医疗健康等。

在电力设备运行状态监测方面，图像识别技术也有着广泛的应用。

图像识别技术在电力设备运行状态监测中的应用主要是通过分析电力设备的图像信息，以快速、准确地检测电力设备运行状态。

例如，利用图像识别技术可以检测电力设备的温度、电流、电压等参数，并通过算法进行分析和计算，从而检测出电力设备的运行状态是否正常。

二、电力设备运行状态监测系统的研究现状目前，国内外在电力设备运行状态监测领域已经取得了很多进展，并且已经应用于实际生产中。

例如，美国的老龄发电机监测系统可以通过音频信号和数据信号分析识别故障发电机，并对故障发电机进行分类和诊断，大大减少了人工巡检时间和成本。

在国内，也有不少企业和机构开始研究基于图像识别技术的电力设备运行状态监测系统。

例如，华为公司联合吉林电力、武汉电力等电力企业研发了电力设备智能诊断系统，该系统利用摄像头采集设备图片，通过深度学习和机器视觉分析技术，智能识别电力设备状态并提供诊断、预测和优化建议。

三、基于图像识别技术的电力设备运行状态监测系统的发展前景基于图像识别技术的电力设备运行状态监测系统具有许多优点，例如准确、高效、省时等，因此在未来的发展中，有着广泛的应用前景。

计算机视觉技术在电力行业中的实际应用案例解析

计算机视觉技术在电力行业中的实际应用案例解析随着技术的不断进步和创新，计算机视觉技术在各个行业中的应用日益广泛。

电力行业作为重要的基础产业之一，也逐渐开始应用计算机视觉技术来提高效率、降低成本以及改善工作安全等方面。

本文将围绕电力行业中的实际应用案例，介绍计算机视觉技术在电力行业中的具体应用和效果。

1. 电力设备巡检电力设备的巡检工作一直是电力行业中不可或缺的环节，而传统的巡检方式需要大量的人力和时间。

而通过计算机视觉技术的应用，可以实现自动化的设备巡检。

例如，在变电站内部，可以安装可移动的摄像头，通过计算机视觉技术对电力设备进行实时监控和检测。

当设备出现异常情况时，系统会及时发出警报，通知相关工作人员进行处理。

相比传统的巡检方式，这种方法不仅提高了巡检的效率，还能大大减少人力成本和工作风险。

2. 缺陷检测电力行业的设备在使用过程中可能会出现各种缺陷，例如绝缘子破裂、线路连接故障等。

传统的缺陷检测需要人工参与，费时费力且不准确。

而计算机视觉技术可以通过图像处理和模式识别，帮助自动检测和识别这些缺陷。

通过监控相机对设备进行全天候的实时图像采集，并结合计算机视觉算法进行分析处理，可以准确地识别出设备上的各类缺陷。

这种方式大大提高了缺陷检测的效率和准确率，有助于预防设备故障和事故的发生。

3. 安全监控电力行业中的工作环境往往存在一定的安全风险，例如高温、高压等。

为了保障员工的生命安全和工作环境的稳定，计算机视觉技术可以用于安全监控。

通过摄像头的实时监控和计算机视觉算法的应用，可以对工作现场进行远程监视和预警。

当发生危险行为或者违规操作时，系统会立即发出警报，通知相关人员进行干预和处理。

这种方式不仅提高了工作环境的安全性，还能减少事故的发生，保护员工的生命财产安全。

4. 数据分析与预测电力行业中有大量的数据需要分析和处理，例如，用电量、设备温度、负荷情况等。

通过计算机视觉技术的应用，可以实现对这些数据的快速分析和预测。

试析图像识别在电力信息化中的应用

试析图像识别在电力信息化中的应用图像识别是一种利用计算机和人工智能的技术，通过对图像进行分析和解读，识别出图像中的特定对象或特征。

随着计算机技术和人工智能的发展，图像识别在许多领域的应用越来越广泛，电力信息化也是其中之一。

图像识别可以应用于电力设备的巡检和故障诊断。

电力设备巡检是保证电力系统安全和稳定运行的重要工作之一。

传统上，巡检人员需要手动检查设备，寻找可能存在的故障。

而图像识别技术可以通过对设备的拍照或录像，自动识别设备的工作状况，快速准确地发现设备异常和潜在故障。

利用图像识别技术可以识别电力线路中的树木、鳥巢、倒伏的杆塔等隐患，及时采取措施排除隐患，确保电力线路的正常运行。

图像识别技术还可以用于故障诊断，自动识别设备故障的位置和类型，为故障排查和修复提供指导和支持。

图像识别可以应用于电力线路的巡检和维护。

电力线路是电力系统的重要组成部分，对电力系统的安全运行起着举足轻重的作用。

传统上，电力线路的巡检和维护需要大量人力资源和耗费大量时间。

通过图像识别技术，可以对电力线路进行无人机巡检，并利用图像识别算法识别电力线路中存在的问题和隐患。

利用图像识别技术可以识别电力线路中的老化绝缘子、导线弯曲、杆塔虚胖等问题，及时维修和更换，确保电力线路的正常运行。

图像识别可以应用于电力安全监控和预警。

电力安全监控是保障电力系统安全运行的重要手段之一。

通过利用图像识别技术，可以对电力系统的工作状态进行实时监控和分析，及时发现异常情况并进行预警。

利用图像识别技术可以识别电力设备的热量和温度，当温度超过安全范围时，及时发出预警信号，避免设备因过热而引发火灾等安全事故。

图像识别技术还可以识别电力线路中的鸟类和动物，及时采取措施避免发生鸟击事故。

图像识别可以应用于电力数据的采集和分析。

电力数据对于电力运行和管理的决策起着至关重要的作用。

通过利用图像识别技术，可以对电力数据进行自动化采集和分析，提高数据处理的效率和准确性。

智能控制系统中的图像识别技术研究

智能控制系统中的图像识别技术研究一、引言随着现代科技的快速发展，智能控制系统逐渐成为各行各业的热门领域。

而在这个领域中，图像识别技术则是其中不可或缺的一部分。

图像识别技术是指将数字图像中的信息转化为计算的过程，它在智能控制系统中具有广泛的应用，如人工智能、自动驾驶、医学影像等领域。

本文将探讨图像识别技术在智能控制系统中的应用，以及当前科技水平和未来发展方向。

二、图像识别技术的基本原理图像识别技术是指将数字图像转化为可计算的信息，常用的图像识别方法有三种：特征提取法、模板匹配法和神经网络法。

1. 特征提取法该方法通过对图像中的特定信息进行提取和比较来识别图像。

特征提取法主要包括：颜色、形状、纹理等方面的特征提取。

2. 模板匹配法该方法先提前制作出一个标准模板，在进行图像匹配时搜索图像中的与模板最匹配的部分，可以用于目标的定位和边缘检测。

3. 神经网络法该方法利用计算机的神经网络模拟人类的大脑进行图像的处理和识别。

神经网络法需要大量的数据用于训练，其准确度较高，在实际应用中也有很广泛的应用。

三、智能控制系统中的图像识别技术在智能控制系统中，图像识别技术常用于以下几个方面。

1. 机器视觉在工业生产中，处理质检、零部件配对、辅助操作、物流自动化等流程，对视觉工业的需求越来越高。

通过机器视觉技术，可以进行零件的分类、质检以及识别等操作。

2. 智能交通图像识别技术在智能交通领域中有很广泛的应用，在车牌识别、智能停车场系统、道路拥堵监测等方面都有应用。

通过图像识别技术，可以实现车的自动驾驶、自动泊车等操作。

3. 医疗影像在医疗领域中，图像识别技术可以用于医疗影像的处理和分析。

图像识别技术可以对医疗影像进行分割、量化、减噪等操作，从而实现对病情的准确诊断和治疗。

4. 家庭安防在家庭安防领域中，图像识别技术可以用于人脸识别、动态监测、智能报警等方面，可以让家庭更加安全可靠。

四、当前技术水平和未来发展方向当前，在图像识别技术领域已经取得了较大的发展。

基于像处理技术的电力设备识别与分类技术

基于像处理技术的电力设备识别与分类技术基于图像处理技术的电力设备识别与分类技术近年来，随着电力设备的不断发展和智能化水平的提高，如何准确、高效地识别和分类电力设备成为了一个重要的研究课题。

图像处理技术作为一种强大的工具，在电力设备领域的识别与分类中发挥着重要的作用。

本文将以基于图像处理技术的电力设备识别与分类技术为主题，探讨其原理和应用。

一、电力设备识别技术概述在电力系统中，各种不同类型的设备如变压器、隔离开关、断路器等被广泛应用。

准确地识别这些设备是保证电力系统稳定运行的关键。

传统的设备识别方法主要依靠人工观察和专业知识，效率低下且容易出错。

而基于图像处理技术的电力设备识别技术，通过对设备外形、特征等进行数字化分析，可以实现快速、准确的设备识别和分类。

二、基于图像处理技术的电力设备识别与分类原理（1）图像采集：通过摄像设备对电力设备进行拍摄，获取设备图像。

（2）预处理：对采集的图像进行去噪、增强等处理操作，提升图像质量。

（3）特征提取：利用图像处理算法提取图像中的特征信息，如纹理、轮廓等。

（4）模型训练与分类：将提取到的特征输入到训练好的分类模型中，进行设备分类。

（5）结果输出：根据分类结果，将设备名称或标签输出给用户或其他系统。

三、基于图像处理技术的电力设备识别与分类应用（1）智能巡检：利用无人机或移动设备进行电力设备巡检，通过图像处理技术自动识别设备类型，提高巡检效率。

（2）故障检测：通过对设备图像的分析，实现对电力设备的故障检测，及时预警并维修。

（3）设备管理：利用图像处理技术对电力设备进行分类、记录和管理，提高设备管理的智能化水平。

（4）远程监控：基于图像处理技术，可以对电力设备进行远程监控和识别，实时掌握设备状态。

四、基于图像处理技术的电力设备识别与分类技术前景随着图像处理技术的不断进步和电力设备识别与分类需求的增加，基于图像处理技术的电力设备识别与分类技术具有广阔的应用前景。

通过不断改进算法和提高设备识别的准确性和效率，可以为电力系统的运行与管理提供更好的支持。

基于深度学习的电力设备图像识别方法探析

248研究与探索Research and Exploration ·理论研究与实践中国设备工程 2024.04（上）近年来，随着计算机视觉和深度学习等技术的发展，自动化的电力设备图像识别方法成为一种可行的解决方案。

对于现有图形监控系统，通常是将多媒体数据信息传输至云端，无法进行智能数据分析，需专业技术人员对监控下的电力设备图形进行分析。

图形储量过大，对于设备自动化运行监测的效果会产生较大的影响，进而影响工作效率，且人工识别结果有一定的主观性，不能够及时了解设备实际运行情况。

在深度学习基础上，在高低层信号间搭建映射关系，然后借助人眼视觉效果，进行图像识别，精准提取数据流间的有效特征。

在电力设备图像识别中，深度学习的应用具有较大的挖掘空间，并且可以有效解决电网非结构化数据依赖人工、利用率不高等问题，也能够为以后电力设备状态监测等提供充足理论基础。

1 深度学习的概念分析深度学习是一种人工智能的分支，其主要任务是让计算机能够像人类一样进行智能决策。

深度学习的核心是多层神经网络，它模拟了人类大脑的神经元之间的连接。

神经网络的每层都包含若干个神经元，每个神经元都有自己的权重和偏置，它们通过输入和输出之间的连接进行信息传递。

神经网络可以通过不断的训练来优化权重和偏置，从而提高分类、识别等任务的准确率。

深度学习在多个领域得到了广泛的应用，例如，图像识别、语音识别、自然语言处理等。

在图像识别领域，深度学习可以帮助计算机识别出图片中的物体、文字等。

深度学习的优势在于它可以自动学习特征，不需要手动设计特征。

这意味着深度学习可以在大规模数据上进行训练，并从中自动学习特征。

此外，深度学习还可以处理非线性问题，甚至可以处理高维数据。

这些优势使得深度学习在许多领域中都能够取得优异的表现。

2 基于深度学习的电力设备图像识别方法2.1 特征提取电力设备图像处理的重要前提就是保证图像质量合格，如果图像质量不佳，则不利于之后目标的提出。

数字化技术在火电厂安全检修中的应用研究

交互完成后续检修步骤。

智能移动检修终端是集现场交底、修前人员确认、设备、工具、工作票信息、现场检清单。

作业包括受限空间作业、动火作业、临时用电、高处作业、脚手架管理、拆保温管理、吊装作业等。

安健环通报安健环通报是指SHE管理体系建立起的预防管理机彻底消除各种事故、环境和职业病隐患,以便最大限度地减少事故、环境污染和职业病的发生。

进行安健环通报文档上传、下载和查阅；安健环通报包括检修计划、日期、安健环通报文档、备注等信息。

问题整改问题整改是对检修计划的问题整改新建、修改、删除、闭环整个环节操作。

问题整改列表内容有检修计划、任务内容、状态、责任部门、完成期限、完成时间、完成情况说明、操作等信息。

视频监控在检修现场安装摄像头（电子围栏），实现以下功能：（1）违规视频：出现违规报警时，能调用附近的摄像头进行录像，上传到平台，与违规记录关联，可调取回放视频。

（2）实时监控：APP和PC端可通过摄像头实时查看现场情况，可控制摄像头上下左右转动。

6 结语在高度数字化时代背景下，设计方案、标准不能及时共享，检修信息反馈时效性较低，检修结果分析不到位等问题是在火电厂安全检修工作和安全管理经常存在的。

火电厂安全检修中应用数字化技术，不仅提高管理者的效率，而且还提升技术人员的效率。

因此，火电厂安全检修应充分发挥数字化技术优势，深入分析检修资料，利用质量管控智能工器具，并对检修信息反馈进行重点关注，从而搭建安全检修数字化管控平台和安全管理体系。

参考文献：[1]黄志伟.火力发电厂信息化安全建设实践探讨[J].信息化建设，2015,(12).310-311.[2]王玉宝,程广华等.火电外包业务数字化安全管理[J].企业管理，2022,(24).72-73.图1 检修中违章处理机制图中国设备工程 2023.09 （上）。

燃煤火电厂智慧电厂中的机器视觉技术研究

燃煤火电厂智慧电厂中的机器视觉技术研究摘要：随着能源需求的不断增长和环保意识的不断提高，智慧电厂逐渐成为燃煤火电厂转型升级的重要方向。

智慧电厂通过集成信息化、智能化、自动化技术，实现能源生产与环境保护的协同发展。

而机器视觉技术作为智慧电厂的重要组成部分之一，具有广泛的应用前景。

本文将从燃煤火电厂智慧电厂中的机器视觉技术入手，探讨其在智慧电厂中的应用价值，并展望未来燃煤火电厂智慧电厂中机器视觉技术的发展方向。

关键词：燃煤火电厂；智慧电厂；机器视觉技术一、燃煤火电厂智慧电厂中机器视觉技术的优势和挑战燃煤火电厂智慧电厂中机器视觉技术的优势是十分明显的。

首先，机器视觉技术可以对燃煤火电厂的生产过程进行全面监测和记录，从而提高生产效率、降低生产成本。

其次，机器视觉技术可以对燃煤火电厂的安全监测进行实时监测和预警，保障工人的安全。

此外，机器视觉技术还可以帮助燃煤火电厂实现自动化生产，提高生产效率，降低生产环境的污染。

然而，燃煤火电厂智慧电厂中机器视觉技术也面临着一些挑战。

首先，燃煤火电厂生产环境复杂，机器视觉技术需要针对不同的生产环境进行优化和改进，才能达到最佳效果。

其次，燃煤火电厂中的灰尘、烟雾等因素会影响机器视觉技术的识别精度，需要通过技术手段进行解决。

另外，机器视觉技术需要大量的数据支持，但是燃煤火电厂的数据采集和处理系统可能并不完善，需要进行改进。

为了解决燃煤火电厂智慧电厂中机器视觉技术挑战，我们可以从以下几个方面入手。

首先，需要加强对机器视觉技术的研发和应用，提高其识别精度和适应性。

其次，需要优化燃煤火电厂生产环境，降低灰尘、烟雾等因素对机器视觉技术的影响。

另外，需要建立完善的数据采集和处理系统，提供充足的数据支持。

最后，需要加强人才培养和技术交流，吸引更多的专业人才参与到机器视觉技术的研究和应用中。

总之，燃煤火电厂智慧电厂中机器视觉技术具有明显的优势，但也面临着一些挑战。

通过加强研发、优化环境、建立数据采集和处理系统以及加强人才培养和技术交流，可以有效地解决这些挑战，推动机器视觉技术在燃煤火电厂智慧电厂中的应用和发展。

核电厂数字化仪控系统的发展及应用分析

核电厂数字化仪控系统的发展及应用分析发布时间：2022-04-28T08:21:19.781Z 来源：《工程管理前沿》2022年第1月第1期作者：朱萍赵鲲鹏[导读] 仪表和控制系统是现代核电厂的重要组成内容，对核电厂稳定及安全运行有很大帮助朱萍赵鲲鹏中广核工程有限公司广东深圳 518000摘要：仪表和控制系统是现代核电厂的重要组成内容，对核电厂稳定及安全运行有很大帮助。

当前，随着科学技术发展速度的不断加快，核电厂数字化仪控系统的应用也越来越广泛，促进了核电厂各项工作的有序开展。

因此，为了可以保证核电厂长久发展，应该在综合现状的基础上，科学对这种模式加以利用，加强创新。

关键词：核电厂数字化仪控系统；发展；应用引言：近年来，我国综合国力明显提升，各行各业的发展速度也不断加快，尤其是核电厂。

在发展期间，数字化仪控系统是促进电厂稳定运行的关键因素，所以必须做好定期检查以及保养工作，以保证核电厂的发展进程能够良好推进。

但是，结合系统的实际运行现状来看，仍有部分人员不了解该系统，对操作流程掌握不规范，致使该系统在核电厂中的应用受到了很大局限。

对此，应该加强研究，深入分析，明确其未来发展模式，以保证可以为核电厂的长久发展提供依据。

1核电厂数字化仪控系统的应用特点和类型分析1.1 核电厂数字化仪控系统的应用特点核电厂数字化仪控系统在发展过程中主要经历了初创期、成长期和扩展期三个阶段，由于发展时间的不同，所以展现出来的特点也存在很大差异。

在初创期，该系统主要是对数据采集及整个过程加以管控，以单元的方式为主，对数据通道进行高速运转。

并且，在实际运行期间，硬件和软件的应用价值量较高，但在此过程中，标准性相对较低，不具备良好的开放性。

在成长期，主要以局域网络为主，能实现现场控制，可以有效管理，也可以实现网络连接。

在发展到扩展期时，系统主要以通信网络为主，整个运行过程十分平稳，开放性很强。

1.2 核电厂数字化仪控系统的应用类型（1）集散控制系统。

电气设备检测中局放模式以及红外线成像技术的应用

电气设备检测中局放模式以及红外线成像技术的应用发布时间：2022-01-10T03:32:58.497Z 来源：《科技新时代》2021年11期作者：陈关涛吴顺丽王林李幸汶李秀杰[导读] 电力系统和电气设备的稳定运行是保证人们生产生活的基础，面对经济发展新常态，经济的进步以及生活水平的提升，加强了人们对于电力的需求，而这也就增加了电力系统和电力设备的运行负担。

所以企业要重视电力设备的故障检测问题，特别是局部放电问题，要了解局放原因和模式，选择先进技术进行检测。

本次就提出红外线成像技术的应用。

河南宏博测控技术有限公司河南省郑州市 450001摘要：电力系统和电气设备的稳定运行是保证人们生产生活的基础，面对经济发展新常态，经济的进步以及生活水平的提升，加强了人们对于电力的需求，而这也就增加了电力系统和电力设备的运行负担。

所以企业要重视电力设备的故障检测问题，特别是局部放电问题，要了解局放原因和模式，选择先进技术进行检测。

本次就提出红外线成像技术的应用。

关键词：电气设备检测；局放模式；红外线成像技术1引言随着时代的发展，生产生活对于电力的需求更高，增加了电网的负荷，也增加了电气设备出现故障的可能。

而为了保证电网的稳定运行，需要准确及时的进行电气设备检测，排除和发现故障问题，以便于及时处理。

其中局部放电是电力设备的常见故障，类别较多，对其的识别也就是局放模式，成为电力企业关心的重点。

红外成像技术是应用于电力设备检测的先进技术，具有精确度高、操作简单等优势，本次就对此进行分析。

2、电力设备故障分析局部放电是电力设备的常见故障，特别是针对高压电气设备很容易出现，是导致设备出现绝缘击穿、绝缘劣化的重要原因。

出现这个故障的原因主要是存在气体/液体的固体电介质中，如果击穿场强的气体/液体的局部场强达到击穿场强的程度，这部分气体/液体就开始放电。

简单来说，这个故障是由于绝缘体内部或表面局部电场过于集中导致的。

目前的局放模式主要有PRPSA、PRPD、Δu与放电脉冲波形模式四种，其中PRPSA是最基本的模式，包含了局放测量的所有信息，是按照脉冲序列分步进行分析的；PRPD的应用广泛，是按照工频相位、放电量幅值、放电次数之间的关系进行分析的；Δu模式，由局部放电脉冲序列，通过对多个工频周期内Δun分布与电树枝长度关系进行识别；放电脉冲波形模式，是直接以这个现象产生的脉冲波形的不同特点作为识别标准的模式。

核电站仪控系统可靠性和可用性分析计算

核电站仪控系统可靠性和可用性分析计算发布时间：2021-04-02T09:57:42.609Z 来源：《建筑学研究前沿》2021年1期作者：邱华杰[导读] 所以这就导致了核电厂仪控系统在故障解决期间出现了存在着比较多的技术性问题，其中主要体现在以下两个方面。

福建福清核电有限公司福建省福州市福清市 350300摘要：核电站的高安全标准已经对相应的控制系统在工作时的安全性和运行可靠度提出了更高的要求，仪控系统在工作时应该通过采用有效的设计方式和技术解决方案等手段来改善和增强系统的工作可靠度和运行的稳定性，以达到能够满足对系统安全、可靠地运行的目标。

关键词：核电站仪控系统可靠性可用性一、核电厂核电站仪控系统检修及维护管理问题当前，核电厂仪控系统在维修期间的工作效率与排检时间的有效性相对比较高，但是由于核电站仪控系统在运行中发生的故障所造成的影响和后果却比较严重，所以这就导致了核电厂仪控系统在故障解决期间出现了存在着比较多的技术性问题，其中主要体现在以下两个方面。

1.设备管理缺乏完整的体系目前，系统应用中出现很多问题，这些问题的根本就是在设备管理中没有形成完整的体系，同时也没有一些专业性和系统性的设备管理组织对其进行管理。

从目前实施的过程来看，很多设备的管理方法和手段存在一定的问题，在操作的过程中会出现一定的小瑕疵，没有专业人员对先进的应用软件系统对其进行指导。

2.设备安全管理有所欠缺在实际施工的过程中，只有通过健全施工管理体制和制定安全管理条例才能够让整个施工的过程更好地进行。

在施工过程中对施工安全不重视，不能做到在每一条生产线上，每一个施工现场都做好安全管理。

在核电厂中，安全管理人员的管理工作并没有得到领导的重视。

在设备维修和管理中，需要建立相应的系统，利用信息科技对核电厂设备进行高效管理，保证核电厂运行的效率，同时也是保障旅客生命财产安全不受到损失。

二、可靠性研究的意义对于提高核电站仪控系统的可靠性和应用程度进行分析，有利于改善和提高核电站仪控系统的总体性，增加了核电站仪控系统的实际使用效率以及更好地提高其产品质量。

电力设备局部放电紫外成像检测中图像处理技术的运用

电力设备局部放电紫外成像检测中图像处理技术的运用发布时间：2021-11-09T07:39:22.407Z 来源：《建筑实践》2021年18期6月作者：李晓云[导读] 为加强对电力设备局部放电问题的精准监测，李晓云国家电投集团青海黄河电力技术有限责任公司青海省西宁市 810000摘要：为加强对电力设备局部放电问题的精准监测，本文主要利用紫外成像检测法中的图像处理技术，实现对电力设备局部放电问题的监测分析。

在分析过程中，通过阐明电力设备局部放电紫外成像原理，利用图像处理技术以及成像设备对捕捉到的紫外图像以及其他可见光图像进行研究分析。

并根据分析反馈结果，合理确定电力设备放电程度以及放电位置。

这样一来，基本上可以完成对局部放电问题的精准判断与定位，实用价值明显。

关键词：电力设备；局部放电；紫外成像检测；图像处理技术；应用前言：随着我国电压等级的不断提升，电力线路以及相关设备所覆盖的范围越来越广。

在这样的发展态势下，各生产行业对于电力设备安全可靠运行问题予以了高度关注。

从客观角度上来看，多数电力设备长期放置在室外环境当中，很容易受到环境因素的影响而出现绝缘损坏以及老化等一系列问题。

当这些问题表现过于明显时，很有可能会引发局部放电现象。

一般来说，过度的局部放电现象可加速电力设备绝缘损坏程度，并严重缩短绝缘寿命，会对设备安全运行效果产生不良影响。

最主要的是，局部放电现象会辐射大量光波，容易对环境安全以及人身安全构成威胁。

目前，为加强对电力设备局部放电问题的监测管理，相关工作人员主动利用紫外成像检测以及图像处理技术完成对电力设备表面局部放电以及绝缘状态的监测管理。

1 紫外成像检测原理分析高压设备发生电离放电问题时，会伴随一系列不同波长的电磁波辐射问题出现。

其中，紫外线可涉及的波长范围为100nm至400nm之间。

因阳光中含有紫外线，受到臭氧层吸收作用影响，最终可到达地球的紫外线波长一般多处于280nm及以上。