周威振:基于图像分析的气体继电器积气体积辨识及自动取气方法
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。