摘要
SF6气体因其优异的绝缘和灭弧性能被广泛应用于各类电力设备中,对电力设备中的SF6泄漏的监测及预警研究,不但对电力系统的安全稳定运行具有重大意义,还是建设生态文明实现碳中和的有力举措。为解决实际工程中出现的多种因素对气体泄漏监测的干扰,本文针对复杂环境建立了SF6气体泄漏实验平台,获得不同条件下的气体泄漏红外图像数据集,并结合红外数据增强的Yolov4算法实现了对SF6气体泄漏监测。实验结果表明,在复杂环境中本文提出的监测模型对SF6气体泄漏的监测精度为80%,相对于当下主流目标监测模型,表现出更好的鲁棒性。同时,将Yolov4算法与图像增强算法结合,可提升识别精度约9.08%,优化了模型稳定性。然后分析在同一红外成像视角下发生多处SF6泄漏的监测结果,结果显示多点泄漏的识别精度低于单点泄漏,但在工程中依旧具有实用性。最后对比红外相机不同安放位置对于气体泄漏识别的影响,发现当相机与泄漏点垂直时(θ=90°),本模型的识别置信度可达到0.95,而当相机处于泄漏点侧面时(θ=10°),置信度降为0.51,但该精度依然满足实际监测需要。
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