首页 期刊 电力信息与通信技术 基于kNN算法的红外测温图谱的温度数字识别研究 【正文】

基于kNN算法的红外测温图谱的温度数字识别研究

作者:李泰; 韩强; 黄银龙; 王宗宏 国网河南省电力公司检修公司; 河南郑州450000
红外测温   knn算法   机器学习   数字识别  

摘要:电力设备运维人员通过红外测温,能够及时发现设备隐患,为设备的状态检修提供依据。红外测温设备众多,数据庞大,目前依靠人工进行数据整理效率低下,且众多的红外数据无法进行整合,不便于进行大数据的综合分析处理。基于此,文章利用kNN算法,对红外测温图谱的温度识别进行了研究,并通过实际图谱对该算法的正确性和有效性进行了验证。验证结果表明,利用kNN算法不仅为实现红外测温数据自解析和图谱数据的自动诊断功能奠定基础,还可以进行大数据的积累,进一步提高变电站的智能化水平。

注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社

学术咨询 免费咨询 杂志订阅