气体继电器是油浸式变压器的重要保护装置，通过收集油中分解气体触发报警信号及产生保护动作，然而难以动态掌握积气容量情况而且需要人工参与后续处理。为此提出了一种基于图像分析的积气体积动态辨识及自动检测方法，自动将气体引入气体传感器系统进行特征气体的成分分析，从而实时监测变压器的运行状态，排查安全隐患，提高可靠性。首先，在气体继电器观测窗安装内窥摄像头获取油位图像，通过图像分析算法检测油面位置；其次，通过BP神经网络建立油位与积气容量的非线性映射关系，从而计算出积气容量。实验结果显示，本方法检测误差率仅为3.61%，且绝大部分测试样本的预测误差都在2%以内，准确度高，能够可靠地实现对于油浸式变压器的的自动保护。
暂无评论！