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申请/专利权人：国网江西省电力有限公司电力科学研究院;国网江西省电力有限公司;国家电网有限公司

摘要：本发明公开一种基于复杂网络与PageRank随机游走的多点温度融合监测方法，通过对设备测温点复杂网络组网分析以及使用PageRank进行温度稳态点求解，解决了电力设备多点温度融合监测问题，实现对不同电力设备温度变化趋势分析，实现设备风险分类，降低了传统测温方法的成本，提高了站内安全性。

主权项：1.基于复杂网络与PageRank随机游走的多点温度融合监测方法，其特征在于步骤如下：步骤1：通过红外摄像头反馈影像，以秒为时间间隔，采集多个设备温度测量红外成像图，并编码为{1,2,3…t…}；步骤2：对电力设备进行分割和区域划分，形成α个部件模块并编号[1,...,α]；步骤3：对于每个单独的区域模块，随机确定n个温度测量点，获取n个测量点的红外测温数据，选取δ为邻近温度间隔，连在临近间隔内的温度点，获得m条边，完成形成本地温度点的组网，并形成图GV＝{1,...,n}，V表示顶点，E表示边，则形成温度点的邻接矩阵： 式中，i表示第i行，j表示第j列，aij表示邻接矩阵里第i行第j列的元素；步骤4：定义第i节点的距离di＝∑jaij，定义对角矩阵D＝diagd1,…,dn，定义权值矩阵W，则有：W＝D-1权值矩阵的元素步骤5：应用主方程获取第i个节点在图像t时的概率i、j为邻接矩阵的行号和列号，也是节点号，i、j的取值范围为1……n，pjt表示点j在时刻t的概率，则可获得概率分布为： πi指的就是漫步系列落在i点的稳定概率，∑kdk用字母k只是为了区别于字母i，无其他实际含义；则可以获得稳态时的概率分布为π＝WTπ式中，WT表示权值矩阵W的转置矩阵；步骤6：选取概率v为PageRank随机概率，求取节点i到j的跳跃概率为 则由步骤5中主方程可以得到 定义第t红外成像图的跳跃概率： 递推得到 其中U为n维单位列向量可以得到平衡点解析式为： 即可解得严格正定非奇异平衡点概率为： 步骤7：根据平衡点概率，获得最大概率坐标对应在部件位置，溯源该点温度作为该区域内的温度趋势点，则可获得由当前时间区间[1,t]的节点温度朝该区域温度趋势点的变化趋势；步骤8：选取另一区域，重复步骤1-7，直至循环完成该电力设备所有区域温度趋势点的测量，得到所有区域的温度趋势点，进行从高到低排序，即可得到不同区域的趋势温度点；步骤9：将α个趋势温度点按照步骤3进行组网，形成设备整体温度点图，并按照步骤4-8求得温度稳态平衡概率点，即可溯源至最高概率点得到设备整体温度趋势点处温度，该点温度即为由时间段[1,t]内的设备整体趋势温度；步骤10：选取不同时间段内的数据重复步骤1-9，即可获得不同时间段内的设备整体趋势温度。

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