何祥桢 张峻豪 刘力友 勾中益

摘  要：随着用电需求增长，电力系统运行压力越来越大。为维护设备安全，必须加大对系统的监控力度，实现电力设备智能化检测。电力设备状态检测通过对图像预处理、特征提取、故障识别等完成对电力系统设备的状态检测。其中，图像预处理质量将直接决定检测结果。因此，该文主要讨论图像去噪预处理。该检测方法灵活，稳定性好，符合未来智能化检测系统的发展趋势。

关键词：电力设备   智能检测   图像处理   小波变换

中图分类号：TP391.4                       文献标识码：A文章编号：1672-3791（2021）07（b）-0022-03

Research on Preprocessing Method of Power Equipment State Detection

He Xiangzhen   Zhang Junhao   Liu Liyou   Gou Zhongyi

（School of Electrical Engineering and Electronic Information， Xihua University， Chengdu， Sichuan Province， 610039  China）

Abstract： With the growth of power demand， the operation pressure of power system is increasing. In order to maintain equipment safety， we must strengthen the monitoring of the system and realize the intelligent detection of power equipment. Power equipment state detection completes the state detection of power system equipment through image preprocessing， feature extraction and fault recognition. Among them， the quality of image preprocessing will directly determine the detection results. Therefore， this paper mainly discusses image denoising preprocessing. The detection method is flexible and stable， which is in line with the development trend of intelligent detection system in the future.

Key Words： Power equipment; Intelligent detection; Image processing; Wavelet transform

隨着图像处理技术和计算机视觉技术的快速发展，计算机视觉识别电力设备、分析电力设备的运行状态在电力系统监测中发挥着越来越重要的作用。电力设备的状态是电网安全可靠运行的关键因素，所以实时监测电力设备的运行状态对变电站安全可靠运行至关重要。基于图像处理技术的电路设备状态检测，具有算法简单、识别稳定性好、识别能力强等特点[1]，能够及时发现问题，为解决问题提供了很大的帮助，是电力系统安全运行的重要保障。图1为电力设备状态检测流程图。

在图1中，系统采用基于图像处理技术的电力设备状态检测方法，通过对图像预处理、特征提取、故障识别等完成对电力系统设备的状态检测[2]。目前，电力设备运行状态监测系统还不够完善，尤其是外界噪声对监测系统的影响研究较少。而图像预处理质量的高低直接决定检测结果，因此有必要对电路设备图像去噪预处理进行详细分析，以便更好地实现对电力设备的状态检测[3]。……