Haokun Lin · Jiajun Liu · Na Zhi · IEEE Transactions on Power Delivery · 2024年10月

隔离开关的故障检测对电力系统安全至关重要。现有目标检测算法大多仅实现红外图像中的目标识别，难以准确判别设备故障，且易受复杂背景和隔离开关大长宽比结构干扰。为此，提出一种融合旋转机制的红外目标检测方法Yolov7-DROT。通过在预测部分引入旋转机制，有效抑制背景干扰，提升预测框质量；结合可变形卷积增强对大长宽比结构的特征提取能力；并提出全局-局部分布式的故障检测策略，利用全局检测结果引导局部模型学习故障特征。实验表明，该方法在目标检测中对隔离开关与刀闸的平均检测精度达96.28%，热故障识别准确...

解读: 该红外故障检测技术对阳光电源储能及光伏系统的智能运维具有重要应用价值。在PowerTitan大型储能系统和光伏电站中，隔离开关作为关键一次设备，其热故障直接影响系统安全。Yolov7-DROT的旋转机制和可变形卷积可有效应对变电站复杂场景，96%的故障识别准确率可集成至iSolarCloud平台，实...