用于监测开关设备的系统的制作方法

1.本发明涉及一种用于监测开关设备的系统、一种用于监测开关设备的方法、一种具有这种系统的开关设备以及一种计算机程序元件。


背景技术：

2.诸如开关设备的电气设备可能遭受改变系统的电阻的小故障。这些故障表现为热点，最终会导致灾难性的故障。这里，开关设备可以是高压、中压或低压开关设备。
3.一种解决方案是利用红外热成像相机来监测开关设备的部件，例如相(phase)，以检测热点。这是因为红外(ir)图像可用于识别电气设备(例如开关设备)内导致部件过热的技术问题，并且识别热点本身。
4.然而，虽然人能够从红外图像中识别热点，但是需要每天24小时的监测，这意味着需要自动化系统，并且自动化系统从红外图像中确定是否存在热点并不简单。
5.需要解决这些问题。


技术实现要素：

6.因此，具有用于监测开关设备的改进系统将是有利的。
7.本发明的目的通过独立权利要求的主题来解决，其中在从属权利要求中并入了另外的实施例。应当注意，该系统是相对于开关设备来描述的，但是发现该系统可用于可能遭受过热的部件的其它电气系统。
8.在一个方面，提供了一种用于监测开关设备的系统。所述系统包括：
[0009]-红外相机；
[0010]-处理单元；以及
[0011]-输出单元。
[0012]
红外相机被配置为获取开关设备的第一红外图像，其中第一红外图像中的像素总数目等于第一数目。处理单元被配置为确定第一红外图像中具有第一红外图像中的最大温度的像素。该处理单元被配置为利用小于该第一数目的第二数目来确定该第一红外图像的温度间隔，该温度间隔等于该第一红外图像中的最大温度与该第一红外图像中的阈值温度之间的差。所述处理单元被配置为将所述第一红外图像中的所述阈值温度确定为所述第一红外图像中的像素温度，以使所述第一红外图像中的具有在所述第一红外图像中的所述阈值温度与所述第一红外图像中的最大温度之间的温度的像素数目最接近地匹配所述第二数目。处理单元被配置为确定开关设备中存在热点。热点存在的确定包括利用第一红外图像的温度间隔。输出单元被配置为当已经确定在开关设备中存在热点时输出开关设备中的故障的指示。
[0013]
换句话说，例如三相的开关设备的红外图像被获取。每个图像可以具有1024个像素。选择诸如300的数目。然后图像被分析以确定图像中的最大或最热温度。例如，这可以是60.5℃。那么对于59
°
c的温度阈值，在59℃和60.5℃之间将存在a个像素，并且对于58℃的
温度阈值，在58℃和60.5℃之间将存在b个像素(其中b大于a)。因此，处理单元确定温度阈值，例如51.5℃，其导致在51.5℃和60.5℃之间的像素数目(例如302)尽可能接近所选择的数目(300)。例如，52℃的温度阈值可能导致等于295的像素数目，因此51.5℃的阈值温度是所确定的温度阈值。相关的温度间隔于是为60.5℃-51.5℃等于9℃。并且该温度间隔可用于确定图像中是否存在热点。
[0014]
换言之，例如开关设备的载流相的温度跨度可以指示是否存在热点，而不需要对图像结构的详细理解。
[0015]
以这种方式，新的温度监测系统可用于确定图像中是否存在指示开关设备系统中的故障的热点。
[0016]
而且，相对于实现这种开关设备监测系统，需要最小量的相机系统配置。
[0017]
在一个示例中，第二数目是固定数目。
[0018]
在一个示例中，第二数目是预定数目。
[0019]
在一个示例中，第二数目根据开关设备或相似开关设备的一个或多个校准红外图像被确定。
[0020]
在一个示例中，热点存在的确定包括利用第一红外图像中的最大温度。
[0021]
这样，随着开关设备变热，最大温度将逐渐增加，并且对于每个最大温度，可以知道针对没有热点的开关设备，温度间隔应该是什么。然后，如果对于最大温度，温度间隔高于预期，则可以确定存在热点。因此，不需要知道最大温度是否正常，例如需要知道在加热阶段中的哪个时间点开关设备是正常的，仅仅是指示温度间隔高于对于该最大温度预期的温度间隔足以指示存在热点。
[0022]
在一个示例中，热点存在的确定包括确定第一红外图像的温度间隔大于阈值温度间隔值。
[0023]
在一个示例中，阈值温度间隔值根据第一红外图像中的最大温度被确定。
[0024]
在一个示例中，红外相机被配置为在获取开关设备的第一红外图像之后获取开关设备的第二红外图像，并且第二红外图像中的像素总数目等于第一数目。处理单元被配置为确定第二红外图像中具有第二红外图像中的最大温度的像素。该处理单元被配置为利用该第二数目来确定该第二红外图像的温度间隔，该温度间隔等于该第二红外图像中的最大温度与该第二红外图像中的阈值温度之间的差。所述处理单元被配置为将所述第二红外图像中的所述阈值温度确定为所述第二红外图像中的像素温度，以使所述第二红外图像中的具有在所述第二红外图像中的所述阈值温度与所述第二红外图像中的最大温度之间的温度的像素数目最接近匹配所述第二数目。处理单元被配置为基于第二红外图像的温度间隔大于第一红外图像的温度间隔来确定在开关设备中存在热点。
[0025]
因此，例如，在具有恒定电流的稳定状态下的操作中，通过监测图像之间的温度间隔，可以确定在没有产生热点的情况下存在热点，所述恒定电流应导致恒定的最大温度或具有可导致最大温度变化的轻微电流变化的伪稳定状态。可以识别热点并发出警报，同时可以识别由于增加的电流而导致的健康系统的最大温度的增加，因为温度间隔没有增加或者没有增加指示存在热点所需的量。
[0026]
在一个示例中，红外相机被配置为在获取开关设备的第一红外图像之后获取开关设备的多个红外图像，并且多个红外图像中的每个红外图像中的像素总数目等于第一数
目。所述处理单元被配置为确定所述多个红外图像中的每个红外图像中的具有所述多个红外图像中的每个红外图像中的最大温度的像素。所述处理单元被配置为利用所述第二数目来确定所述多个红外图像中的每个红外图像的温度间隔，所述温度间隔等于所述多个红外图像中的每个红外图像中的最大温度与所述多个红外图像中的每个红外图像中的阈值温度之间的差。所述处理单元被配置为将所述多个红外图像中的每个红外图像中的所述阈值温度确定为所述多个红外图像中的每个红外图像中的像素温度，以使所述多个红外图像中的每个红外图像中的具有在所述多个红外图像中的每个红外图像中的所述阈值温度与所述多个红外图像中的每个红外图像中最大温度之间的温度的像素数目最接近地匹配所述第二数目。所述处理单元被配置为基于所述第一红外图像的温度间隔与所述多个红外图像的温度间隔的相邻温度间隔之间的变化率来确定在所述开关设备中存在所述热点。
[0027]
在一个示例中，热点存在的确定包括利用机器学习算法。
[0028]
在一个示例中，机器学习算法是经训练的神经网络。
[0029]
在一个示例中，该系统包括可视相机，该可视相机被配置为获取开关设备的可见图像。处理单元被配置为将红外图像中的最大温度的位置叠加到可见图像中的对应位置上。
[0030]
在一个示例中，处理单元被配置为将红外图像中的具有在阈值温度和最大温度之间的温度的像素的位置叠加到可见图像中的对应位置上。
[0031]
换句话说，热像素的位置可以被映射到可见图像，以便允许人检查情况以确定是否存在故障。
[0032]
在第二方面，提供了一种包括根据第一方面的系统的开关设备。
[0033]
在第三方面，提供了一种用于监测开关设备的方法。该方法包括：
[0034]-由红外相机获取开关设备的第一红外图像，其中所述第一红外图像中的像素总数目等于第一数目；
[0035]-由处理单元确定第一红外图像中具有第一红外图像中的最大温度的像素；
[0036]-由所述处理单元利用小于所述第一数目的第二数目来确定所述第一红外图像的温度间隔，所述温度间隔等于所述第一红外图像中的所述最大温度与所述第一红外图像中的阈值温度之间的差，其中所述利用包括由所述处理单元将所述第一红外图像中的所述阈值温度确定为所述第一红外图像中的像素温度，以使所述第一红外图像中的具有在所述第一红外图像中的所述阈值温度与所述第一红外图像中的所述最大温度之间的温度的像素数目最接近地匹配所述第二数目；
[0037]-由处理单元确定在开关设备中存在热点，其中确定热点存在包括利用第一红外图像的温度间隔；以及
[0038]-当已经确定在所述开关设备中存在热点时，由输出单元输出所述开关设备中的故障的指示。
[0039]
根据另一方面，提供了一种控制一个或多个如前所述的装置和/或系统的计算机程序元件，如果该计算机程序元件由处理器执行，则该计算机程序元件适于执行如前所述的方法。
[0040]
根据另一方面，提供了一种计算机可读介质，其存储了如前所述的计算机元件。
[0041]
计算机程序元件例如可以是软件程序，但也可以是fpga、pld或任何其它适当的数
字装置。
[0042]
参考下文描述的实施例，上述方面和示例将变得显而易见并被阐明。
附图说明
[0043]
将参考以下附图在下文中描述示例性实施例：
[0044]
图1示出了开关设备的示例性红外图像；
[0045]
图2示出了开关设备的示例性红外图像以及应用于红外图像的两个不同阈值的示例；
[0046]
图3示出了具有热点的开关设备的示例性红外图像，并且相对于图2应用的两个不同阈值的示例现在应用于具有热点的红外图像；以及
[0047]
图4示出了具有如图3所示的热点的开关设备的示例性红外图像以及所应用的阈值的示例，其以与图2所示的用于健康开关设备的方式类似的方式示出了三相；
[0048]
图5示出了具有如图3所示但强度增加的热点的开关设备的示例性红外图像以及所应用的阈值的示例，其以与图2所示的用于健康开关设备的方式类似的方式示出了三相；
[0049]
图6示出了健康开关设备和具有发展热点的开关设备的最大温度对温度间隔的曲线图。
具体实施方式
[0050]
图1-图6提供了解释用于监测开关设备的新系统的细节。该系统包括红外相机、处理单元和输出单元。红外相机被配置为获取开关设备的第一红外图像。第一红外图像中的像素总数目等于第一数目。处理单元被配置为确定第一红外图像中具有第一红外图像中的最大温度的像素。该处理单元被配置为利用小于该第一数目的第二数目来确定该第一红外图像的温度间隔，该温度间隔等于该第一红外图像中的最大温度与该第一红外图像中的阈值温度之间的差。第二个数目的使用包括：所述处理单元被配置为将所述第一红外图像中的所述阈值温度确定为所述第一红外图像中的像素温度，以使所述第一红外图像中的具有在所述第一红外图像中的所述阈值温度与所述第一红外图像中的最大温度之间的温度的像素数目最接近地匹配所述第二数目。处理单元被配置为确定开关设备中存在热点。热点存在的确定包括利用第一红外图像的温度间隔。输出单元被配置为当确定在开关设备中存在热点时输出开关设备中的故障的指示。
[0051]
在一个示例中，第二数目根据由开关设备或等效开关设备的红外相机或等效红外相机所捕获的红外图像来被确定，使得第二数目是红外图像中的具有最大温度值并且覆盖开关设备的需要被监测的部分(例如相或相的部分)的像素的数目。
[0052]
根据一个示例，第二数目是固定数目。
[0053]
根据一个示例，第二数目是预定数目。
[0054]
根据一个示例，第二数目根据开关设备或相似开关设备的一个或多个校准红外图像被确定。
[0055]
根据一个示例，热点存在的确定包括利用第一红外图像中的最大温度。
[0056]
根据一个示例，热点存在的确定包括确定第一红外图像的温度间隔大于阈值温度间隔值。
[0057]
根据一个示例，阈值温度间隔值被确定为第一红外图像中的最大温度的函数。
[0058]
根据一个示例，红外相机被配置为在获取开关设备的第一红外图像之后获取开关设备的第二红外图像。第二红外图像中的像素总数目等于第一数目。处理单元被配置为确定第二红外图像中具有第二红外图像中的最大温度的像素。该处理单元被配置为利用该第二数目来确定该第二红外图像的温度间隔，该温度间隔等于该第二红外图像中的最大温度与该第二红外图像中的阈值温度之间的差。第二个数目的利用包括：所述处理单元被配置为将所述第二红外图像中的所述阈值温度确定为所述第二红外图像中的像素温度，以使所述第二红外图像中的具有在所述第二红外图像中的所述阈值温度与所述第二红外图像中的最大温度之间的温度的像素数目最接近地匹配所述第二数目。处理单元被配置为基于第二红外图像的温度间隔大于第一红外图像的温度间隔来确定在开关设备中存在热点。
[0059]
在一个示例中，处理单元被配置为基于第二红外图像的温度间隔比第一红外图像的温度间隔大设定量来确定在开关设备中存在热点。
[0060]
在一个示例中，该设定量为0.5℃、1℃、1.5℃、
…
、3℃。
[0061]
在一个示例中，该设定量被确定为最大温度的函数。
[0062]
根据一个示例，红外相机被配置为在获取开关设备的第一红外图像之后获取开关设备的多个红外图像。多个红外图像的每个红外图像中的像素总数目等于第一数目。所述处理单元被配置为确定所述多个红外图像中的每个红外图像中的具有所述多个红外图像中的每个红外图像中的最大温度的像素。所述处理单元被配置为利用所述第二数目来确定所述多个红外图像中的每个红外图像的温度间隔，所述温度间隔等于所述多个红外图像中的每个红外图像中的最大温度与所述多个红外图像中的每个红外图像中的阈值温度之间的差。第二数目的利用包括：所述处理单元被配置为将所述多个红外图像中的每个红外图像中的所述阈值温度确定为所述多个红外图像中的每个红外图像中的像素温度，以使所述多个红外图像中的每个红外图像中的具有所述多个红外图像中的每个红外图像中的所述阈值温度与所述多个红外图像中的每个红外图像中的最大温度之间的温度的像素数目最接近地匹配所述第二数目。所述处理单元被配置为基于所述第一红外图像的温度间隔与所述多个红外图像的温度间隔的相邻温度间隔之间的变化率来确定在所述开关设备中存在所述热点。
[0063]
根据一个示例，热点存在的确定包括利用机器学习算法。
[0064]
根据一个示例，机器学习算法是经训练的神经网络。
[0065]
根据一个示例，所述系统包括被配置为可见相机，该可见相机被配置为获取所述开关设备的可见图像，并且其中所述处理单元被配置为将红外图像中的最大温度的位置叠加到所述可见图像中的对应位置上。
[0066]
根据一个示例，处理单元被配置为将红外图像中具有在阈值温度和最大温度之间的温度的像素的位置叠加到可见图像中的对应位置上。
[0067]
从上面可以清楚地看出，开关设备可以被构造成具有如上所述的这种监测系统，或者现有的开关设备可以被改装有如上所述的用于监测开关设备的这种系统。
[0068]
此外，清楚的是，用于监测开关设备的相关方法包括：
[0069]-由红外相机获取开关设备的第一红外图像，其中所述第一红外图像中的像素总数目等于第一数目；
[0070]-由处理单元确定第一红外图像中具有第一红外图像中的最大温度的像素；
[0071]-由所述处理单元利用小于所述第一数目的第二数目来确定所述第一红外图像的温度间隔，所述温度间隔等于所述第一红外图像中的所述最大温度与所述第一红外图像中的阈值温度之间的差，其中所述利用包括由所述处理单元将所述第一红外图像中的所述阈值温度确定为所述第一红外图像中的像素温度，以使所述第一红外图像中的具有在所述第一红外图像中的所述阈值温度与所述第一红外图像中的所述最大温度之间的温度的像素数目最接近地匹配所述第二数目；
[0072]-由处理单元确定在开关设备中存在热点，其中热点存在的确定包括利用第一红外图像的温度间隔；以及
[0073]-当已经确定在所述开关设备中存在热点时，由输出单元输出所述开关设备中的故障的指示。
[0074]
在一个示例中，第二数目根据由开关设备或等效开关设备的红外相机或等效红外相机所捕获的红外图像被确定，使得第二数目是红外图像中具有最高温度值并且覆盖开关设备的需要被监测的部分(例如相或相的部分)的像素的数目。
[0075]
在一个示例中，第二数目是固定数目。
[0076]
在一个示例中，第二数目是预定数目。
[0077]
在一个示例中，第二数目根据开关设备或相似开关设备的一个或多个校准红外图像被确定。
[0078]
在一个示例中，确定热点存在包括利用第一红外图像中的最大温度。
[0079]
在一个示例中，确定热点存在包括确定第一红外图像的温度间隔大于阈值温度间隔值。
[0080]
在一个示例中，阈值温度间隔值被确定为第一红外图像中的最大温度的函数。
[0081]
在一个示例中，该方法包括：
[0082]-在获取所述开关设备的第一红外图像之后，由所述红外相机获取所述开关设备的第二红外图像，其中所述第二红外图像中的像素总数目等于所述第一数目，
[0083]-由所述处理单元确定所述第二红外图像中具有第二红外图像中的最大温度的像素，
[0084]-由所述处理单元利用该第二数目来确定该第二红外图像的温度间隔，该温度间隔等于该第二红外图像中的最大温度与该第二红外图像中的阈值温度之间的差，其中该利用包括由该处理单元将该第二红外图像中的阈值温度确定为该第二红外图像中的像素温度，以使该第二红外图像中的具有在该第二红外图像中的阈值温度与该第二红外图像中的最大温度之间的温度的像素数目最接近地匹配该第二数目，并且
[0085]-基于第二红外图像的温度间隔大于第一红外图像的温度间隔，由所述处理单元确定在所述开关设备中存在热点。
[0086]
在一个示例中，该方法包括由处理单元基于第二红外图像的温度间隔比第一红外图像的温度间隔大设定量来确定开关设备中存在热点。
[0087]
在一个示例中，设定量为0.5℃、1℃、1.5℃、
…
、3℃。
[0088]
在一个示例中，设定量被确定为最大温度的函数。
[0089]
在一个示例中，该方法包括：
[0090]-在获取所述开关设备的所述第一红外图像之后，由所述红外相机获取所述开关设备的多个红外图像，其中所述多个红外图像中的每个红外图像中的像素总数目等于所述第一数目，
[0091]-由所述处理单元确定所述多个红外图像中的每个红外图像中具有每个红外图像中的最大温度的像素，
[0092]-由所述处理单元利用该第二数目来确定该多个红外图像中的每个红外图像的温度间隔，该温度间隔等于该多个红外图像中的每个红外图像中的最大温度与该多个红外图像中的每个红外图像中的阈值温度之间的差，其中该利用包括由该处理单元将该多个红外图像中的每个红外图像中的阈值温度确定为该多个红外图像中的每个红外图像中的像素温度，以使该多个红外图像中的每个红外图像中的具有在该多个红外图像中的每个红外图像中的阈值温度与该多个红外图像中的每个红外图像中的最大温度之间的温度的像素数目最接近地匹配该第二数目，并且
[0093]-由所述处理单元基于所述第一红外图像的温度间隔与所述多个红外图像的温度间隔的相邻温度间隔之间的变化率来确定在所述开关设备中存在热点。
[0094]
在一个示例中，确定热点存在包括利用机器学习算法。
[0095]
在一个示例中，机器学习算法是经训练的神经网络。
[0096]
在一个示例中，该方法包括由可见相机获取开关设备的可见图像，以及由处理单元将红外图像中的最大温度的位置叠加到可见图像中的对应位置上。
[0097]
在一个示例中，该方法包括由处理单元将红外图像中具有在阈值温度和最大温度之间的温度的像素的位置叠加到可见图像中的对应位置上。
[0098]
继续参照附图，针对具体实施例进一步详细描述用于监测开关设备的系统和方法。
[0099]
应当注意，用于监测开关设备的新系统和方法的基础是基于称为逆像素计数算法的新算法。
[0100]
红外热成像(irt)图像基本上是温度值的矩阵或灰度图像。图1中示出了一个示例。该图像示出了中压开关设备的相位，该中压开关设备由于电流流过而发热。这同样适用于高压开关设备和低压开关设备。
[0101]
通过对图像应用阈值，图像可以被分成两个区域：温度高于阈值(t)的区域和温度低于t的区域。在图2中，示出了来自另一开关设备隔室的irt图像，其中最大温度为约50℃。中间的图像显示了应用42℃阈值的结果。所有像素都比标记为白色的像素热或者与标记为白色的像素一样热，其它任何像素都标记为黑色。在右侧的图像中，使用35℃的阈值。阈值越低，将包括越多的像素。因此，图2实际上示出了应用阈值的效果。
[0102]
在图2的示例中，左侧的物体(由焦耳热加热的相)和irt图像中的背景之间存在相对清楚的区别。约42℃的阈值(比最大温度低约8k)粗略地再现相，同时去除背景(参见中间图像)。当相完全可见时，在该示例中阈值之上的像素数目是373。(该值称为像素计数。)右侧的较低阈值具有较高的像素计数：768。
[0103]
用于获得图2中的“适当”中间图像的阈值可以用于计算相区域中的温度差。在该实施例中，相中的温度为42℃至几乎50℃，因此温度间隔为8k。
[0104]
当将相同的阈值应用于具有热点但大致相同的最大温度的图像时(图3，左)，对于
具有相同最大温度和相同阈值水平的图像，像素计数将较低。原因是需要更大的温度间隔来包括所有相，因为根据定义，热点具有比其它相更高的温度。换句话说，当温度中的热点尖峰开始出现时，该最大温度变得与开关设备的其它部分的温度更加分开，使得在最大值的固定阈值内的像素数目随着热点温度的增加而变得越来越小。如果对于相同的最大温度和相同的温度间隔，像素计数较低，则存在热点。
[0105]
然而，已经认识到，对于新系统，不需要定义温度间隔。因此，在新的逆像素计数算法中，没有温度间隔和像素计数的定义。相反，在逆像素计数算法中，定义固定的像素计数，并确定所需的间隔大小。在示出与图3相同的热点图像的图4中，已经选择阈值使得像素计数尽可能接近完全示出所有三个相的值。图像看起来类似于图2中的中间图像，图2示出了健康图像。
[0106]
然而，主要差别在于温度间隔稍大(9k对8k)。当热点强度增加时，所需的间隔也增加，在图5中上升到21k。因此，间隔的大小可以用于分类有缺陷的和健康的病例。如果固定像素计数处的温度间隔低，则相的温度是均匀的。如果间隔高，则存在热点。
[0107]
如图6所示，逆像素计数算法可用于区分故障和健康情况。一种简单的算法将使用线来在45℃以上的温度分离健康和故障，其中该线上方的每个间隔将被分类为故障而下方的任何东西被分类为健康。在图6中可以看出，在增加最大温度的一种情况下，在大约45℃以上，温度间隔向上发散，在健康开关设备的通常单调增加的情况下，由此指示存在热点。更复杂的算法可以在不同的温度下应用不同的规则。间隔大小也可以用作若干机器学习特征中的一个机器学习特征，包括例如最大图像温度，以及最大温度的导数和温度间隔的导数。
[0108]
在另一示例性实施例中，提供了一种计算机程序或计算机程序元件，其特征在于被配置为在适当的处理器或系统上执行根据前述实施例之一的方法的方法步骤。
[0109]
因此，计算机程序元件可以被存储在计算机单元上，该计算机单元也可以是实施例的一部分。该计算单元可以被配置为执行或引起执行上述方法的步骤。此外，其可被配置为操作上述系统的组件。计算单元可以被配置为自动操作和/或执行用户的命令。计算机程序可以被加载到数据处理器的工作存储器中。因此，数据处理器可以被配备成执行根据前述实施例之一的方法。
[0110]
本发明的该示例性实施例包括从一开始就使用本发明的计算机程序和通过更新将现有程序转变为使用本发明的程序的计算机程序。
[0111]
此外，计算机程序单元能够提供所有必要的步骤以实现如上所述的方法的示例性实施例的过程。
[0112]
根据本发明的另一示例性实施例，提供了一种计算机可读介质，例如cd-rom、usb棒等，其中该计算机可读介质具有存储在其上的计算机程序单元，该计算机程序单元由前面的部分描述。
[0113]
计算机程序可以存储和/或分布在合适的介质上，例如与其他硬件一起提供或作为其他硬件的一部分提供的光学存储介质或固态介质，但是也可以以其他形式分布，例如经由因特网或其他有线或无线电信系统。
[0114]
然而，计算机程序也可以通过类似万维网的网络提供，并且可以从这样的网络下载到数据处理器的工作存储器中。根据本发明的另一示例性实施例，提供了一种用于使计
算机程序元件可用于下载的介质，该计算机程序元件被布置为执行根据本发明的前述实施例之一的方法。

技术特征：
1.一种用于监测开关设备的系统，所述系统包括：-红外相机；-处理单元；以及-输出单元；其中所述红外相机被配置为获取所述开关设备的第一红外图像，其中所述第一红外图像中的像素总数目等于第一数目；其中所述处理单元被配置为确定所述第一红外图像中具有所述第一红外图像中的最大温度的像素；其中所述处理单元被配置为利用小于所述第一数目的第二数目来确定所述第一红外图像的温度间隔，所述温度间隔等于所述第一红外图像中的所述最大温度与所述第一红外图像中的阈值温度之间的差；其中所述处理单元被配置为将所述第一红外图像中的所述阈值温度确定为所述第一红外图像中的像素温度，以使所述第一红外图像中的具有在所述第一红外图像中的所述阈值温度与所述第一红外图像中的所述最大温度之间的温度的像素数目最接近地匹配所述第二数目；其中所述处理单元被配置为确定所述开关设备中存在热点，其中所述热点存在的确定包括利用所述第一红外图像的温度间隔；以及其中所述输出单元被配置为：当已经确定在所述开关设备中存在热点时，输出所述开关设备中的故障的指示。2.根据权利要求1所述的系统，其中所述第二数目是固定数目。3.根据权利要求2所述的系统，其中所述第二数目是预定数目。4.根据权利要求1-3中任一项所述的系统，其中所述第二数目根据所述开关设备或相似开关设备的一个或多个校准红外图像来被确定。5.根据权利要求1-4中任一项所述的系统，其中确定所述热点存在包括：利用所述第一红外图像中的所述最大温度。6.根据权利要求1-5中任一项所述的系统，其中确定所述热点存在包括：确定所述第一红外图像的所述温度间隔大于阈值温度间隔值。7.根据权利要求6所述的系统，其中所述阈值温度间隔值被确定为所述第一红外图像中的所述最大温度的函数。8.根据权利要求1-7中任一项所述的系统，其中所述红外相机被配置为在获取所述开关设备的所述第一红外图像之后获取所述开关设备的第二红外图像，其中所述第二红外图像中的像素总数目等于所述第一数目，其中所述处理单元被配置为确定所述第二红外图像中具有所述第二红外图像中的最大温度的像素，其中所述处理单元被配置为利用所述第二数目来确定所述第二红外图像的温度间隔，所述温度间隔等于所述第二红外图像中的所述最大温度与所述第二红外图像中的阈值温度之间的差，其中所述处理单元被配置为将所述第二红外图像中的所述阈值温度确定为所述第二红外图像中的像素温度，以使所述第二红外图像中的具有在所述第二红外图像中的所述阈值温度和所述第二红外图像中的所述最大温度之间的温度的像素数目最接近地匹配所述第二数目，其中所述处理单元被配置为：基于所述第二红外图像的所述温度间隔大于所述第一红外图像的所述温度间隔，来确定所
述开关设备中存在所述热点。9.根据权利要求1-8中任一项所述的系统，其中所述红外相机被配置为在获取所述开关设备的所述第一红外图像之后获取所述开关设备的多个红外图像，其中所述多个红外图像中的每个红外图像的像素的总数目等于所述第一数目，其中所述处理单元被配置为确定所述多个红外图像中的每个红外图像的具有所述多个红外图像中的每个红外图像的最大温度的像素，其中所述处理单元被配置为利用所述第二数目来确定所述多个红外图像中的每个红外图像的温度间隔，所述温度间隔等于所述多个红外图像中的每个红外图像的所述最大温度与所述多个红外图像中的每个红外图像的阈值温度之间的差，其中所述处理单元被配置为将所述多个红外图像中的每个红外图像中的所述阈值温度确定为所述多个红外图像中的每个红外图像中的像素温度，以使所述多个红外图像中的每个红外图像中的具有在所述多个红外图像中的每个红外图像中的所述阈值温度与所述多个红外图像中的每个红外图像中的所述最大温度之间的温度的像素数目最接近地匹配所述第二数目，其中所述处理单元被配置为基于所述第一红外图像的所述温度间隔与所述多个红外图像的所述温度间隔的相邻温度间隔之间的变化率来确定所述开关设备中存在所述热点。10.根据权利要求1-9中任一项所述的系统，其中确定所述热点存在包括利用机器学习算法。11.根据权利要求10所述的系统，其中所述机器学习算法是经训练的神经网络。12.根据权利要求1-11中任一项所述的系统，其中所述系统包括可见相机，所述可见相机被配置为获取所述开关设备的可见图像，并且其中所述处理单元被配置为将红外图像中的最大温度的位置叠加到所述可见图像中的对应位置上。13.根据权利要求12所述的系统，其中所述处理单元被配置为将红外图像中具有在阈值温度和所述最大温度之间的温度的像素的位置叠加到所述可见图像中的对应位置上。14.一种开关设备，包括根据权利要求1-13中任一项所述的系统。15.一种用于监测开关设备的方法，所述方法包括：由红外相机获取开关设备的第一红外图像，其中所述第一红外图像中的像素总数目等于第一数目；由处理单元确定所述第一红外图像中具有所述第一红外图像中的最大温度的像素；由所述处理单元利用小于所述第一数目的第二数目来确定所述第一红外图像的温度间隔，所述温度间隔等于所述第一红外图像中的所述最大温度与所述第一红外图像中的阈值温度之间的差，其中所述利用包括由所述处理单元将所述第一红外图像中的所述阈值温度确定为所述第一红外图像中的像素温度，以使所述第一红外图像中的具有在所述第一红外图像中的所述阈值温度与所述第一红外图像中的所述最大温度之间的温度的像素数目最接近地匹配所述第二数目；由所述处理单元确定所述开关设备中存在热点，其中确定所述热点存在包括利用所述第一红外图像的温度间隔；以及当已经确定所述开关设备中存在热点时，由输出单元输出所述开关设备中的故障的指示。16.一种计算机程序元件，用于控制根据权利要求1-14中任一项所述的系统，所述计算机程序元件在由处理器执行时被配置为执行根据权利要求15所述的方法。

技术总结
本发明涉及一种用于监测开关设备的系统，系统包括：红外相机；处理单元；以及输出单元。红外相机被配置为获取开关设备的第一红外图像，其中第一红外图像中的像素总数目等于第一数目。处理单元被配置为：确定第一红外图像中具有最大温度的像素；利用小于该第一数目的第二数目来确定该第一红外图像的温度间隔，该温度间隔等于最大温度与阈值温度之间的差；将阈值温度确定为第一红外图像中的像素温度，以使所述第一红外图像中的具有在阈值温度与最大温度之间的温度的像素数目最接近地匹配所述第二数目；确定开关设备中存在热点。确定热点存在包括利用温度间隔。输出单元被配置为当确定在开关设备中存在热点时输出开关设备中的故障的指示。故障的指示。故障的指示。


技术研发人员：拉尔夫
受保护的技术使用者：ABB瑞士股份有限公司
技术研发日：2023.01.12
技术公布日：2023/7/22