文献类型：期刊文章

作　　者：王拓[1] 张霖[2] 唐伟晔[3] 王凯[2] 张淑敏[1] 李欣宇[1] 唐德东[1]

Wang Tuo;Zhang Lin;Tang Weiye;Wang Kai;Zhang Shumin;Li Xinyu;Tang Dedong(College of Electrical Engineering,Chongqing University of Science and Technology,Chongqing 401331,China;PetroChina Southwest Oil&Gas Field Sichuan Northwest Gas Mine,Mianyang 621700,China;School of Automation,Beijing Institute of Technology,Beijing 100081,China)

机构地区：[1]重庆科技学院电气工程学院,重庆401331 [2]中国石油西南油气田川西北气矿,四川绵阳621700 [3]北京理工大学自动化学院,北京100081

出　　处：《电子技术应用》

基　　金：重庆市技术创新与应用发展专项(cstc2019jscx-msxmX0054);重庆市重庆科技学院研究生科技创新计划项目(YKJCX2120421)。

年　　份：2023

卷　　号：49

期　　号：7

起止页码：67-71

语　　种：中文

收录情况：DOAJ、JST、RCCSE、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：目前,越来越多的高压输电线路需穿过重度覆冰区,由冰雪灾害引起的输电线路故障问题频繁发生,从而造成一定的经济损失,故需要探索一种有效识别极端条件下覆冰输电线路状态的检测算法。提出小波变换模极大值和多尺度多结构形态学两者加权融合算法,对算法的原理进行了分析,结合所采集到的图像,通过去雾、滤波、灰度增强等方法对图像预处理,对边缘检测算法进行实现。通过对比经典常用的边缘检测算子发现,该方法在极端条件下对覆冰输电线路边缘轮廓检测误差只有0.6617%,满足极端条件下覆冰输电线路识别检测,为下一步输电线路覆冰厚度计算以及故障诊断提供技术支持。

关 键 词：输电线路 覆冰 检测  极端条件  

分 类 号：TP29] TM755]