基于改进Mask R-CNN的变压器绝缘套管故障智能诊断

作者：王坚俊; 孙林涛; 刘昌标; 刘江明; 周国伟; 郭创新

来源：浙江电力, 2022, 41(08): 87-94.

DOI：10.19585/j.zjdl.202208012

• 变压器绝缘套管
• 红外图像
• 改进Mask R-CNN
• 故障诊断

绝缘套管是变压器箱外主要的绝缘装置，对变压器安全稳定运行具有重要意义。为提高绝缘套管故障诊断效率，提出了一种基于改进Mask R-CNN的变压器绝缘套管故障智能诊断方法。在运维过程中收集含绝缘套管的红外图像并标注，完成数据集的初步搭建。为缓解平衡正负样本不均衡，使用旋转缩放、裁剪平移等方法扩增负样本数量，并引入了GHM Loss函数。采用MobileNetv3作为Mask R-CNN的主干网络，以满足实时检测的要求。对比实验表明，改进后的Mask R-CNN检测速度达到216 ms每帧，故障诊断率为89.72%，误报率为6.78%，可以准确实现变压器绝缘套管故障智能诊断，对自动巡检和建设智能电站有一定应用价值。

• 单位
  浙江大学