[发明专利]一种基于Hadoop的电力系统巡检方法和系统

说明书

本申请涉及一种基于Hadoop的电力系统巡检方法和系统，属于电力工程技术领域，所述方法包括：周期性从Hadoop服务器处获取目标设备区域的目标视频数据；Hadoop服务器存储有由预先安装在电力系统各个设备区域的摄录设备实时上传的视频数据；利用预设故障检测模型对目标视频数据进行检测；预设故障检测模型根据预设样本集训练得到，预设样本集包括电力系统中所有电力设备的故障图片；当检测到存在故障的电力设备时，生成对目标设备区域的告警信息。采用本申请可以自动对电力系统进行巡检，及时发现电力系统中存在的故障，保障电力系统的正常运行。

技术领域

本申请属于电力工程技术领域，尤其涉及一种基于Hadoop的电力系统巡检方法和系统。

背景技术

随着电力系统规模的日益增长，对电力系统的安全运行及可靠性的要求越来越高。为了保障电力系统的正常运行，可以对电力系统进行巡检，排查并解决电力系统中可能存在的故障。

目前，存在现场巡检和视频巡检两种巡检方式。现场巡检方式，是指由专门的巡检人员按照巡检计划，到巡检区域进行现场巡检，如果在巡检过程中发现故障，可以记录存在故障的设备名称，并告知维修人员处理。视频巡检方式，是指在电力系统中部署视频监控系统，如在电力系统的各区域安装摄像头，然后由巡检人员按照巡检计划回溯巡检区域的视频数据，以排查故障。

在实现本申请的过程中，发明人发现上述技术至少存在以下问题：

由于不同巡检人员的巡检经验和责任心不同，巡检人员常常不能及时在现场或者视频数据中发现故障。

发明内容

为了及时发现电力系统中存在的故障，保障电力系统的正常运行，本申请实施例提供了一种基于Hadoop的电力系统巡检方法和系统。所述技术方案如下：

第一方面，本申请实施例提供了一种基于Hadoop的电力系统巡检方法，所述方法包括：

周期性从Hadoop服务器处获取目标设备区域的目标视频数据，所述Hadoop服务器存储有由预先安装在所述电力系统各个设备区域的摄录设备实时上传的视频数据；

利用预设故障检测模型对所述目标视频数据进行检测，所述预设故障检测模型根据预设样本集训练得到，所述预设样本集包括所述电力系统中所有电力设备的故障图片；

当检测到存在故障的电力设备时，生成对所述目标设备区域的告警信息。

基于上述技术方案，可以利用从不同设备的故障图片中学习到的检测经验，自动完成电力系统的各个设备区域的巡检，避免了由巡检人员进行巡检时存在的不能及时发现故障的问题，有效保障了电力系统的正常运行，并且节省了大量的人力成本。

可选的，所述周期性从Hadoop服务器处获取目标设备区域的目标视频数据，包括：

周期性将所述目标设备区域的区域标识发送至所述Hadoop服务器，以使所述Hadoop服务器查找并返回与所述区域标识相对应的目标视频数据。

基于上述技术方案，可以通过区域标识获取目标视频数据，缩短数据获取时间，提高数据获取效率。

可选的，所述目标视频数据为预设时长的视频数据，所述预设时长包含所述Hadoop服务器接收所述区域标识的时刻。

基于上述技术方案，可以预先约定Hadoop服务器返回的视频数据的时长，减少Hadoop服务器返回的数据量，进一步提升数据获取效率。

可选的，所述利用预设故障检测模型对所述目标视频数据进行检测，包括：

依次将所述目标视频数据中的每个视频帧输入至所述预设故障检测模型，得到相应视频帧与任一所述故障图片的匹配度；

在所述匹配度大于预设阈值的情况下，判断所述目标设备区域存在故障的电力设备。