本發(fā)明涉及設(shè)備故障診斷，具體涉及智慧電箱的故障自診斷預(yù)警方法、設(shè)備及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、智慧電箱是一種基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的電力管理系統(tǒng)，其核心功能在于通過集成傳感器、通信設(shè)備以及智能算法，實現(xiàn)對電能的實時監(jiān)測、精確控制和高效管理。該設(shè)備的主要目標(biāo)是確保電力資源的合理分配和使用，從而提高能源利用效率，降低能源浪費。具體而言，智慧電箱能夠?qū)崟r監(jiān)測包括電流、電壓、功率在內(nèi)的多種關(guān)鍵參數(shù)，使用戶能夠全面掌握用電情況，從而做出相應(yīng)的調(diào)整和優(yōu)化。通過這些實時數(shù)據(jù)，用戶可以更好地了解電力消耗的模式和趨勢，進(jìn)而采取措施減少不必要的電力浪費。此外，智慧電箱還具備異常檢測功能，能夠及時發(fā)現(xiàn)電流過載、電壓異常以及其他潛在的電力問題，并迅速發(fā)出警報，以便用戶能夠及時采取措施，避免設(shè)備損壞或電力事故的發(fā)生。這種預(yù)防性的措施大大提高了電力系統(tǒng)的安全性和可靠性。

2、然而，盡管智慧電箱在電力管理方面具有諸多優(yōu)勢，但當(dāng)其內(nèi)部線路發(fā)生老化時，可能會出現(xiàn)一些問題。盡管電流、電壓和功率參數(shù)可能在表面上看起來正常，沒有達(dá)到異常檢測功能的觸發(fā)條件，但這種線路的老化實際上可能已經(jīng)為設(shè)備故障埋下了隱患?，F(xiàn)有的技術(shù)手段往往無法準(zhǔn)確地診斷和預(yù)警這些老化線路的具體位置和潛在故障風(fēng)險。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明的目的在于提供一種智慧電箱的故障自診斷預(yù)警方法、設(shè)備及系統(tǒng)。為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采取的技術(shù)方案如下：

2、第一方面，本申請?zhí)峁┝艘环N智慧電箱的故障自診斷預(yù)警方法，所述方法包括：實時獲取智慧電箱內(nèi)部的紅外熱成像圖像；對當(dāng)前時刻的紅外熱成像圖像進(jìn)行輪廓提取，得到至少一個輪廓區(qū)域；根據(jù)每個所述輪廓區(qū)域內(nèi)的溫度差異篩選老化疑似區(qū)域；根據(jù)所述老化疑似區(qū)域在歷史時間段內(nèi)的發(fā)熱表現(xiàn)篩選得到老化區(qū)域；根據(jù)所述老化區(qū)域?qū)?yīng)的坐標(biāo)信息計算得到所述老化區(qū)域的面積和位置；將在當(dāng)前時刻老化區(qū)域的溫度平均值、所述老化區(qū)域的面積和位置發(fā)送至預(yù)設(shè)終端，所述溫度平均值由所述老化區(qū)域在當(dāng)前時刻的紅外熱成像圖像的灰度值計算得到。

3、結(jié)合第一方面，在一種可能的實現(xiàn)方式中，對當(dāng)前時刻的紅外熱成像圖像進(jìn)行輪廓提取，得到至少一個輪廓區(qū)域，包括：利用邊緣檢測數(shù)學(xué)模型對當(dāng)前時刻的紅外熱成像圖像進(jìn)行邊緣檢測，得到若干個邊緣像素點；基于所有所述邊緣像素點在當(dāng)前時刻的紅外熱成像圖像中進(jìn)行區(qū)域提取，得到至少一個輪廓區(qū)域。

4、結(jié)合第一方面，在一種可能的實現(xiàn)方式中，所述邊緣檢測數(shù)學(xué)模型為sobel邊緣檢測算法。

5、結(jié)合第一方面，在一種可能的實現(xiàn)方式中，根據(jù)每個所述輪廓區(qū)域內(nèi)的溫度差異篩選老化疑似區(qū)域，包括：根據(jù)預(yù)設(shè)的溫度映射公式逐個將每個所述輪廓區(qū)域內(nèi)包含的灰度值轉(zhuǎn)化為溫度值；根據(jù)所述輪廓區(qū)域內(nèi)的溫度值計算得到每個所述輪廓區(qū)域的溫度差異性；根據(jù)預(yù)設(shè)的第一閾值逐個對每個所述輪廓區(qū)域的溫度差異性進(jìn)行判斷得到老化疑似區(qū)域。

6、結(jié)合第一方面，在一種可能的實現(xiàn)方式中，根據(jù)所述輪廓區(qū)域內(nèi)的溫度值計算得到每個所述輪廓區(qū)域的溫度差異性，包括：統(tǒng)計當(dāng)前時刻的紅外熱成像圖像內(nèi)輪廓區(qū)域的總數(shù)目和每個所述輪廓區(qū)域內(nèi)的最大溫度值；基于每個所述輪廓區(qū)域內(nèi)的溫度值進(jìn)行均值計算得到每個所述輪廓區(qū)域?qū)?yīng)的溫度平均值；根據(jù)第一預(yù)設(shè)公式、紅外熱成像圖像內(nèi)輪廓區(qū)域的總數(shù)目、每個所述輪廓區(qū)域內(nèi)的最大溫度值和每個所述輪廓區(qū)域?qū)?yīng)的溫度平均值計算得到每個所述輪廓區(qū)域的溫度差異性。

7、結(jié)合第一方面，在一種可能的實現(xiàn)方式中，預(yù)設(shè)的所述第一閾值為0.8。

8、結(jié)合第一方面，在一種可能的實現(xiàn)方式中，根據(jù)所述老化疑似區(qū)域在歷史時間段內(nèi)的發(fā)熱表現(xiàn)篩選得到老化區(qū)域，包括：根據(jù)預(yù)設(shè)的溫度映射公式逐個將每個所述老化疑似區(qū)域內(nèi)包含的灰度值轉(zhuǎn)化為溫度值；基于每個所述老化疑似區(qū)域內(nèi)的溫度值進(jìn)行均值計算得到每個所述老化疑似區(qū)域?qū)?yīng)的溫度平均值；統(tǒng)計所述智慧電箱的運行天數(shù)以及每個所述老化疑似區(qū)域在歷史時間段內(nèi)的每個歷史時刻對應(yīng)的溫度值；根據(jù)所述智慧電箱的運行天數(shù)、每個所述老化疑似區(qū)域?qū)?yīng)的溫度平均值以及在每個歷史時刻中溫度值計算得到每個所述老化疑似區(qū)域?qū)?yīng)的輔助判別值；基于每個所述老化疑似區(qū)域?qū)?yīng)的輔助判別值判斷得到老化疑似區(qū)域是否為老化區(qū)域。

9、結(jié)合第一方面，在一種可能的實現(xiàn)方式中，基于每個所述老化疑似區(qū)域?qū)?yīng)的輔助判別值判斷得到老化疑似區(qū)域是否為老化區(qū)域，之前還包括：統(tǒng)計所述老化疑似區(qū)域內(nèi)溫度值的數(shù)量；基于所述老化疑似區(qū)域內(nèi)的溫度值進(jìn)行均值計算得到所述老化疑似區(qū)域?qū)?yīng)的溫度平均值；基于所述老化疑似區(qū)域內(nèi)的溫度值進(jìn)行方差計算得到所述老化疑似區(qū)域?qū)?yīng)的方差；根據(jù)所述老化疑似區(qū)域?qū)?yīng)的溫度值的數(shù)量、溫度平均值和方差計算得到所述老化疑似區(qū)域?qū)?yīng)的溫度混亂程度；基于所述老化疑似區(qū)域?qū)?yīng)的溫度混亂程度更新所述輔助判別值。

10、第二方面，本申請還提供了一種智慧電箱的故障自診斷預(yù)警系統(tǒng)，包括：獲取模塊，用于實時獲取智慧電箱內(nèi)部的紅外熱成像圖像；輪廓提取模塊，用于對當(dāng)前時刻的紅外熱成像圖像進(jìn)行輪廓提取，得到至少一個輪廓區(qū)域；第一篩選模塊，用于根據(jù)每個所述輪廓區(qū)域內(nèi)的溫度差異篩選老化疑似區(qū)域；第二篩選模塊，用于根據(jù)所述老化疑似區(qū)域在歷史時間段內(nèi)的發(fā)熱表現(xiàn)篩選得到老化區(qū)域；信息計算模塊，用于根據(jù)所述老化區(qū)域?qū)?yīng)的坐標(biāo)信息計算得到所述老化區(qū)域的面積和位置；預(yù)警模塊，用于將在當(dāng)前時刻老化區(qū)域的溫度平均值、所述老化區(qū)域的面積和位置發(fā)送至預(yù)設(shè)終端，所述溫度平均值由所述老化區(qū)域在當(dāng)前時刻的紅外熱成像圖像的灰度值計算得到。

11、第三方面，本申請還提供了一種智慧電箱的故障自診斷預(yù)警設(shè)備，包括：存儲器，用于存儲計算機(jī)程序；處理器，用于執(zhí)行所述計算機(jī)程序時實現(xiàn)所述智慧電箱的故障自診斷預(yù)警方法的步驟。

12、本發(fā)明具有如下有益效果：

13、在本發(fā)明中，首先通過獲取當(dāng)前時刻的紅外熱成像圖像，識別并提取出圖像中的若干個輪廓區(qū)域。接著，根據(jù)當(dāng)前時刻的紅外熱成像圖像中所有輪廓區(qū)域的溫度差異，對每個輪廓區(qū)域進(jìn)行詳細(xì)的溫度差異性分析和計算。通過這種方式，可以有效地篩選出若干個可能的老化疑似區(qū)域。隨后，根據(jù)老化區(qū)域在真實情況下的發(fā)熱特征，對每個疑似老化區(qū)域進(jìn)行進(jìn)一步的篩選和驗證，以確定其是否真正屬于老化區(qū)域?；谏鲜霾襟E獲得的老化區(qū)域，其可行度較高，因此可以利用這些信息來計算得到老化區(qū)域的面積、位置和平均溫度。最終，利用這些準(zhǔn)確且可靠的老化區(qū)域信息，為故障自診斷預(yù)警系統(tǒng)提供有力的支持和保障，確保預(yù)警的準(zhǔn)確性和及時性，有效避免了線路老化帶來高溫危害。

技術(shù)特征：

1.一種智慧電箱的故障自診斷預(yù)警方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的智慧電箱的故障自診斷預(yù)警方法，其特征在于，所述邊緣檢測數(shù)學(xué)模型為sobel邊緣檢測算法。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的智慧電箱的故障自診斷預(yù)警方法，其特征在于，根據(jù)每個所述輪廓區(qū)域內(nèi)的溫度差異篩選老化疑似區(qū)域，包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的智慧電箱的故障自診斷預(yù)警方法，其特征在于，根據(jù)所述輪廓區(qū)域內(nèi)的溫度值計算得到每個所述輪廓區(qū)域的溫度差異性，包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的智慧電箱的故障自診斷預(yù)警方法，其特征在于，預(yù)設(shè)的所述第一閾值為0.8。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的智慧電箱的故障自診斷預(yù)警方法，其特征在于，基于每個所述老化疑似區(qū)域?qū)?yīng)的輔助判別值判斷得到老化疑似區(qū)域是否為老化區(qū)域，之前還包括：

7.一種智慧電箱的故障自診斷預(yù)警系統(tǒng)，其特征在于，包括：

8.一種智慧電箱的故障自診斷預(yù)警設(shè)備，其特征在于，包括：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明設(shè)備故障診斷技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及智慧電箱的故障自診斷預(yù)警方法、設(shè)備及系統(tǒng)，包括實時獲取智慧電箱內(nèi)部的紅外熱成像圖像；對當(dāng)前時刻的紅外熱成像圖像進(jìn)行輪廓提取，得到至少一個輪廓區(qū)域；根據(jù)每個輪廓區(qū)域內(nèi)的溫度差異篩選老化疑似區(qū)域；根據(jù)老化疑似區(qū)域在歷史時間段內(nèi)的發(fā)熱表現(xiàn)篩選得到老化區(qū)域；根據(jù)老化區(qū)域?qū)?yīng)的坐標(biāo)信息計算得到老化區(qū)域的面積和位置；將在當(dāng)前時刻老化區(qū)域的溫度平均值、老化區(qū)域的面積和位置發(fā)送至預(yù)設(shè)終端。本發(fā)明通過獲取紅外熱成像圖像中的輪廓區(qū)域，并篩選出老化疑似區(qū)域。然后，依據(jù)老化區(qū)域的發(fā)熱特征進(jìn)行驗證，以確定其是否為老化區(qū)域，從而實現(xiàn)智慧電箱內(nèi)部異常溫度區(qū)域的識別。

技術(shù)研發(fā)人員：董成魯
受保護(hù)的技術(shù)使用者：杭州抱抱堂傳媒有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/19