裴玉龙， 章立宗， 刘永新， 许伟国， 阮黎翔

（1.南瑞集团公司（国网电力科学研究院），南京 211106；2.国电南瑞科技股份有限公司，南京 211106; 3.国网浙江省电力公司绍兴供电公司，浙江 绍兴 312000；4.国网浙江省电力公司电力科学研究院，杭州 310014）

基于多源信息融合的设备动作状态自动识别方法的研究

裴玉龙1，2， 章立宗3， 刘永新3， 许伟国3， 阮黎翔4

（1.南瑞集团公司（国网电力科学研究院），南京 211106；2.国电南瑞科技股份有限公司，南京 211106; 3.国网浙江省电力公司绍兴供电公司，浙江 绍兴 312000；4.国网浙江省电力公司电力科学研究院，杭州 310014）

提出了一种基于多源信息融合技术对变电站高压断路器等设备的动作状态进行多层次自动识别的方法。首先介绍当前对高压断路器等设备的动作状态进行识别的方法，分别指出各方法的优缺点，在此基础上提出了针对高压断路器等设备进行多源信息融合技术的自动识别方法，即采用监控系统远程识别、巡检机器人的红外识别和视频监控联动识别的融合技术，量化高压断路器等设备的识别结果，并采用量化指标的匹配技术，实现3种方法对高压断路器等设备动作状态的联动识别，增强识别结果的准确性。实验结果表明，基于多源信息融合的变电站高压断路器等设备动作状态自动识别方法可有效、准确地识别变电站内设备的动作状态。

断路器；监控系统；机器人；视频；多源信息

0 引言

随着电力系统规模的不断扩大及其复杂程度的不断提高，电网的安全运行面临着严峻考验。……