一种基于人工智能图像识别的电厂故障维护调配系统的制作方法

本发明涉及图像识别技术应用领域，更具体地说，涉及一种基于人工智能图像识别的电厂故障维护调配系统。

背景技术：

电网调度系统是电力系统运行的一个重要工作平台。随着计算机技术、通信技术、数据库技术和电力系统分析理论的不断发展和完善，同时为了满足电网调度监视与控制的需要，逐渐在监控和数据采集系统的基础上增加了自动发电控制、经济调度、调度员培训模拟以及安全分析、状态估计、负荷预测等高级应用软件，电网调度运行工作从经验型阶段上升为分析型调度阶段，提高了电力系统运行的可靠性、稳定性和经济性，图像识别，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术，是应用深度学习算法的一种实践应用。

目前大数据分析、人工智能、机器学习、图像识别等新技术正在蓬勃发展、方兴未艾，并逐渐进入到各个行业开始发挥作用，在电力系统方面也有巨大的应用潜力。

电厂设备可分为电气设备和旋转机械，它们的故障往往是复杂的，且有可能是多个故障源导致一个故障或者是一个故障源导致多个故障。而目前的故障处理时故障点详细信息获取不便，目前的故障诊断方法大多是技术人员根据设备监控数据和实地情况进行诊断判断，判断时间长，且不同技术人员的技术水平不同，对故障的处理速度也不同，可能使维修工作进展缓慢，从而降低维修效率，而多个技术人员同时进行故障处理又浪费人力。

技术实现要素：

1.要解决的技术问题

针对现有技术中存在的问题，本发明的目的在于提供一种基于人工智能图像识别的电厂故障维护调配系统，它可以实现通过人工智能故障诊断系统判断故障信息，并根据故障信息快速调配合适的工程师进行维修，维修过程实时监控，智能调配维修人员，易于故障的快速诊断和快速处理，大幅提高工作效率。

2.技术方案

为解决上述问题，本发明采用如下的技术方案。

一种基于人工智能图像识别的电厂故障维护调配系统，包括综合监控系统，所述综合监控系统包括图像管理服务平台、调控云电力系统和电力d5000系统，所述图像管理服务系统上连接有安装电厂内的多个电力设备监控装置，所述综合监控系统上连接有员工定位管理系统，其特征在于：所述综合监控系统上连接有人工智能故障诊断系统，所述人工智能故障诊断系统上连接有故障维修预案数据库，所述员工定位管理系统上连接有多个智能安全帽，所述智能安全帽包括安全帽主体，所述安全帽主体的上表面固定连接有高清摄像头，所述安全帽主体的侧壁上固定连接有壳体，所述壳体内固定连接有集成电路板，所述集成电路板上连接有5g通信模块、导航模块、定位器和蓝牙模块，所述壳体的外壁上转动连接有耳机主体，所述安全帽主体的顶端固定连接有电池仓，所述电池仓内安装有蓄电池，所述蓄电池与高清摄像头和导航模块均电性连接，可以实现通过人工智能故障诊断系统判断故障信息，并根据故障信息快速调配合适的工程师进行维修，维修过程实时监控，智能调配维修人员，易于故障的快速诊断和快速处理，大幅提高工作效率。

进一步的，所述耳机主体与壳体之间连接有柔性连接杆，所述柔性连接杆的上端固定连接有空心插杆，所述空心插杆与壳体之间连接有轴承，所述耳机主体与集成电路板之间连接有导线，且导线贯穿柔性连接杆和空心插杆，使耳机主体可在壳体上转动，使耳机主体可转动至不同方位，方便不同头型大小的人使用，不使用耳机主体时也可直接将耳机主体选择至壳体上方。

进一步的，所述壳体内安装有身份识别模块，所述身份识别模块与蓝牙模块电性连接，所述员工定位管理系统内设置有与身份识别模块相匹配的员工身份数据库，使工程师在使用智能安全帽时可使用手机通过蓝牙与身份识别模块连接，验证自己的身份数据，方便员工定位管理系统对工程师进行定位管理。

进一步的，所述高清摄像头在技术人员抵达故障点前处于关闭状态，所述导航模块和耳机主体在接受到维修指令信号前处于关闭状态，减少电量消耗，提高智能安全帽的使用时间。

进一步的，所述图像管理服务系统上连接有视频管理服务器和流媒体服务器，所述电力设备监控装置上连接有视频监控主机，所述视频管理服务器和流媒体服务器均与视频监控主机连接，所述视频管理服务器上连接有站端监控工作站，使图像管理服务系统可通过多个摄像头对电力设备进行监控管理。

进一步的，所述图像管理服务系统设置在开发式的云端服务器上，其实现内容主要包括：设备状态智能识别、作为调度操作接发令的设备状态辅助验证和告警结合的图像智能推送。

一种基于人工智能图像识别的电厂故障维护调配系统其使用方法为：

s1、通过综合监控系统对电力设备进行监测，设备出现故障时，图像管理服务系统获得将变电站视频信息、三维实景模型和图像识别结果，人工智能系统结合对图像识别结果进行分析；

s2、人工智能故障诊断系统根据电力d5000系统的检测结果和图像识别结果以及故障情况数据库进行故障判断；

s3，判断出现故障时，人工智能故障诊断系统结合实际故障情况调取数据库中的故障维修预案，生成故障维修指令并发送给员工定位管理系统，员工定位管理系统根据故障类型和故障点，选择故障区域的合适工程师并发送故障维修指令；

s3、工程师所带的智能安全帽智能安全帽通过故障维修预案数据库5g信息通信模块接收到故障维修指令后，通过耳机主体播报故障信息和故障处理预案，并通过导航模块和耳机主体进行语音导航，辅助工程师抵达故障位置点；

s4、工程师进故障维修时，高清摄像头进行图像采集，电力设备监控装置进行辅助监控，确认工程师的施工状态，图像信息发送至综合监控系统，待工程师维修完毕后，综合监控系统根据维修后故障点的视频信息、三维实景模型和图像识别结果判断故障点是否正常运行。

进一步的，所述故障维修指令包括故障点定位信息、故障类型和故障处理预案信息，使工程师接受到故障维修指令时可快速了解故障点的详细信息，使工程师可提前做出判断，并根据故障处理预案信息做好维修前的准备，易于使工程师抵达故障点时可直接对诊断故障点的问题进行处理。

3.有益效果

相比于现有技术，本发明的优点在于：

(1)本发明方案采用基于深度学习的图像识别算法来判断开关刀闸的分合状态，该系统通过智能分析ied判断刀闸的分、合状态，并根据电力d5000的检测数据和人工智能故障诊断系统识别判断是否故障，然后通过人工智能故障诊断系统调取对应的维修预案，然后通过员工定位管理系统选择合适的工程师推送维修指令，使距离故障点最近的工程师可快速抵达故障点并根据维修预案进行维修，根据故障类型智能调配维修人员，易于故障的快速诊断和快速处理，大幅提高工作效率。

(2)本发明通过通过智能安全帽内的身份识别模块与员工定位管理系统连接实现对员工的定位和管理，本方案中人工智能故障诊断系统所发出的故障维修指令包括故障点定位信息、故障类型和故障处理预案信息，通过智能安全帽对故障点位置进行导航和播报故障情况以及维修预案，使工程师接受到故障维修指令时可快速了解故障点的详细信息，使工程师可提前做出判断，并根据故障处理预案信息做好维修前的准备，易于使工程师抵达故障点时可直接对诊断故障点的问题进行处理，减少工程师抵达故障点后的诊断时间和应急准备，提高工程师的维修效率使工程师可及时对故障进行针对性处理。

(3)本方案根据故障类型和故障位置选取通过员工定位管理系统选取合适位置和资历的工程师进行进行维修，提高人员调配效率和人员利用率。

(4)本方案在电力设备发生故障时通过电力设备监控装置监控电力设备工作环境，且在工程师维修时也可监控工程师工作状态，并通过工程师所戴智能安全帽上的高清摄像头详细采集故障点图像信息，使系统在维修过程中对故障点进行实施监控，方便其他技术人员远程协助进行维修。

附图说明

图1为本发明的电路原理图；

图2为本发明的智能安全帽立体图；

图3为本发明的智能安全帽剖视图；

图4为本发明的工作流程图；

图5为本发明的图像管理服务系统工作流程图。

1图像管理服务系统、2调控云电力系统、3电力d5000系统、4人工智能故障诊断系统、5故障维修预案数据库、6员工定位管理系统、7智能安全帽、701安全帽主体、702集成电路板、703导航模块、704定位器、705高清摄像头、706蓝牙模块、707蓄电池、8耳机主体。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图；对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述；显然；所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例；而不是全部的实施例，基于本发明中的实施例；本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例；都属于本发明保护的范围。

在本发明的描述中，需要说明的是，术语“上”、“下”、“内”、“外”、“顶/底端”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“设置有”、“套设/接”、“连接”等，应做广义理解，例如“连接”，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

实施例1：请参阅图1，一种基于人工智能图像识别的电厂故障维护调配系统，包括综合监控系统，综合监控系统包括图像管理服务平台1、调控云电力系统2和电力d5000系统3，电力d5000系统3用于监控电力设备的各项数据，图像管理服务系统1上连接有安装电厂内的多个电力设备监控装置，综合监控系统上连接有员工定位管理系统6，员工定位管理系统6内储存有员工职位信息和身份信息，员工定位管理系统6可通过数据信号进行连接访问，综合监控系统上连接有人工智能故障诊断系统4，人工智能故障诊断系统4上连接有故障维修预案数据库5；

请参阅图1和图5，图像管理服务系统1上连接有视频管理服务器和流媒体服务器，电力设备监控装置上连接有视频监控主机，视频管理服务器和流媒体服务器均与视频监控主机连接，视频管理服务器上连接有站端监控工作站，使图像管理服务系统1可通过多个摄像头对电力设备进行监控管理，图像管理服务系统1设置在开发式的云端服务器上，其实现内容主要包括：设备状态智能识别、作为调度操作接发令的设备状态辅助验证和告警结合的图像智能推送，图像管理服务系统1设置在开发式的云端服务器上，其实现内容主要包括：设备状态智能识别、作为调度操作接发令的设备状态辅助验证和告警结合的图像智能推送。

请参阅图1-2，员工定位管理系统6上连接有多个智能安全帽7，智能安全帽7包括安全帽主体701，安全帽主体701的上表面固定连接有高清摄像头705，安全帽主体701的侧壁上固定连接有壳体，壳体内固定连接有集成电路板702，集成电路板702上连接有5g通信模块、导航模块703、定位器704和蓝牙模块706，壳体的外壁上转动连接有耳机主体8，安全帽主体701的顶端固定连接有电池仓，电池仓内安装有蓄电池707，蓄电池707可拆卸更换，蓄电池707与高清摄像头705和导航模块703均电性连接，高清摄像头705在技术人员抵达故障点前处于关闭状态，导航模块703和耳机主体8在接受到维修指令信号前处于关闭状态，减少电量消耗，提高智能安全帽7的使用时间。

本方案在电力设备发生故障时通过电力设备监控装置监控电力设备工作环境，且在工程师维修时也可监控工程师工作状态，并通过工程师所戴智能安全帽7上的高清摄像头705详细采集故障点图像信息，使系统在维修过程中对故障点进行实施监控，方便其他技术人员远程协助进行维修。

请参阅图2-3，耳机主体8与壳体之间连接有柔性连接杆，柔性连接杆的上端固定连接有空心插杆，空心插杆与壳体之间连接有轴承，耳机主体8与集成电路板702之间连接有导线，且导线贯穿柔性连接杆和空心插杆，使耳机主体8可在壳体上转动，使耳机主体8可转动至不同方位，方便不同头型大小的人使用，不使用耳机主体8时也可直接将耳机主体8选择至壳体上方。

本发明通过通过智能安全帽7内的身份识别模块与员工定位管理系统6连接实现对员工的定位和管理，本方案中人工智能故障诊断系统4所发出的故障维修指令包括故障点定位信息、故障类型和故障处理预案信息，通过智能安全帽7对故障点位置进行导航和播报故障情况以及维修预案，使工程师接受到故障维修指令时可快速了解故障点的详细信息，使工程师可提前做出判断，并根据故障处理预案信息做好维修前的准备，易于使工程师抵达故障点时可直接对诊断故障点的问题进行处理，减少工程师抵达故障点后的诊断时间和应急准备，提高工程师的维修效率使工程师可及时对故障进行针对性处理。

请参阅图1，壳体内安装有身份识别模块，身份识别模块与蓝牙模块706电性连接，员工定位管理系统6内设置有与身份识别模块相匹配的员工身份数据库，使工程师在使用智能安全帽7时可使用手机通过蓝牙与身份识别模块连接，验证自己的身份数据，方便员工定位管理系统6对工程师进行定位管理，本方案根据故障类型和故障位置选取通过员工定位管理系统选取合适位置和资历的工程师进行进行维修，提高人员调配效率和人员利用率。

请参阅图4，一种基于人工智能图像识别的电厂故障维护调配系统其使用方法为：

s1、通过综合监控系统对电力设备进行监测，设备出现故障时，图像管理服务系统1获得将变电站视频信息、三维实景模型和图像识别结果，人工智能系统结合对图像识别结果进行分析，

本方案中的图像管理服务系统1采用基于深度学习的人工智能图像识别算法来判断开关刀闸的分合状态，包括刀闸分合状态识别、刀闸(开关)分合指示牌的开闭状态识别等相关内容。该系统通过智能分析ied，能够判断刀闸的分、合状态，并根据预置的其他信息或条件判断是否报警。同时，通过智能分析ied，可以判断刀闸翻牌器的开、闭状态，并根据预置的其他信息或条件判断是否报警，上述人工智能图像识别算法为现有技术，本方案不详细进行赘述；

s2、人工智能故障诊断系统4根据电力d5000系统3的检测结果和图像识别结果以及故障情况数据库进行故障判断，人工智能故障诊断系统4根据图像识别结果进行故障的预诊断，再根据电力d5000系统3的电力设备检测数据进行验证判断，最后与故障情况数据库中的历史故障记录对比分析，生成故障点的故障诊断；

s3，判断出现故障时，人工智能故障诊断系统4结合实际故障情况调取数据库中的故障维修预案，(若故障情况没有维修预案，则之间通过员工定位管理系统6将故障报警信息推送给电厂总工程师)生成故障维修指令并发送给员工定位管理系统6，员工定位管理系统6根据故障类型和故障点，选择故障区域的合适工程师并发送故障维修指令(根据故障类型发送信息给不同分工的工程师，根据故障复杂情况发送给不同等级的工程师)；

故障维修指令包括故障点定位信息、故障类型和故障处理预案信息，使工程师接受到故障维修指令时可快速了解故障点的详细信息，使工程师可提前做出判断，并根据故障处理预案信息做好维修前的准备，易于使工程师抵达故障点时可直接对诊断故障点的问题进行处理；

s3、工程师所带的智能安全帽智能安全帽7通过故障维修预案数据库5g信息通信模块接收到故障维修指令后，通过耳机主体播报故障信息和故障处理预案，并通过导航模块703和耳机主体8进行语音导航，辅助工程师抵达故障位置点；

s4、工程师进故障维修时，高清摄像头705进行图像采集，电力设备监控装置进行辅助监控，确认工程师的施工状态，图像信息发送至综合监控系统，待工程师维修完毕后，综合监控系统根据维修后故障点的视频信息、三维实景模型和图像识别结果判断故障点是否正常运行。

本发明方案采用基于深度学习的图像识别算法来判断开关刀闸的分合状态，该系统通过智能分析ied判断刀闸的分、合状态，并根据电力d5000的检测数据和人工智能故障诊断系统4识别判断是否故障，然后通过人工智能故障诊断系统4调取对应的维修预案，然后通过员工定位管理系统6选择合适的工程师推送维修指令，使距离故障点最近的工程师可快速抵达故障点并根据维修预案进行维修，根据故障类型智能调配维修人员，易于故障的快速诊断和快速处理，大幅提高工作效率。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式；但本发明的保护范围并不局限于此。任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其改进构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围内。