基于MobileNetv3-Large-YOLOv3的变电站火灾检测

张永，刘明一，许庶威，马宜龙，钱惠敏

(1. 国网浙江省电力有限公司，浙江 杭州 310007；2.河海大学 能源与电气学院，江苏 南京 211106)

随着电网规模的不断扩大，变电站的无人值守可极大地降低运营和管理成本，这已经成为电网调度自动化的发展趋势，但无人值守变电站的远程监控是保障变电站安全运行亟需解决的问题。近年来，电力网络的视频监控系统已逐步搭建完成，并已实现无人值守变电站的远程监视。但是，局限于安防监控的视频监控系统存在以下问题：不具备对信息进行分析及筛选的能力；安全监控完全依赖于监控人员的不间断观察。这些都给无人值守变电站带来极大的安全隐患。

火灾是一种常见且容易发生的灾害，变电站内部及周围设备、输电线路等在运行过程中均存在发生火灾的危险。一是电力系统运行设备存在大量可燃物，如电力电缆、变压器油等；二是随着设备服役年限的增加,系统设备可能因绝缘老化、过载过流、自然或外界等多种因素引发火灾。变电站的传统火灾报警系统主要采用感温、感烟和感光探测器，探测火灾发生后产生的各种物理现象，如文献[1]提出一种基于多信息融合的电力火灾检测方法，采用多传感器动态过程信息作为火灾判断的数据基础，采用BP神经网络方法对多路探测信号进行融合处理。这类方法通常存在对环境依赖性强、覆盖范围小、成本较高等问题[2]。我国现有110 kV及以下电压等级的小型变电站仍有许多采用这些感温、感烟和感光探测器实现火灾检测，而这些变电站迫切需要实现无人值守化。……