基于改进 YOLOv11n 的电力设备放电微光智能安全监测系统设计

佳欣 岳(辽宁科技大学电子与信息工程学院，中国)
玉峰 王(辽宁科技大学电子与信息工程学院，中国)
本卿 马(辽宁科技大学电子与信息工程学院，中国)
垚 李(辽宁科技大学电子与信息工程学院，中国)
馨仪 胡(辽宁科技大学电子与信息工程学院，中国)

摘要

针对当前电力系统绝缘子缺陷放电、高压弧光、电弧老化局部放电三类放电监测中存在的巡检效率低、安全性差、漏检率高的核心痛点，本文设计了一套基于改进YOLOv11n的电力设备放电微光智能安全监测系统。通过在YOLOv11n基础架构中引入CBAM注意力机制、优化锚框比例、搭载轻量化卷积模块，提升模型对微光放电特征的提取能力与多场景适配性，实现放电区域数据提取、类型区分与等级判定。系统构建了“数据采集-模型训练-评估优化-硬件部署”全流程开发体系，适配湿热、高温、常规等多电力工况，经测试验证，三类放电检测漏检率较人工巡检降低80%以上，普通i5处理器终端单图检测时延≤120ms，可有效支撑电力设备预防性维护，为电力系统稳定运行提供智能化安全保障。

关键词

改进YOLOv11n；电力设备；放电微光监测；智能安全；CBAM注意力机制

参考

李佳宣,殷商莹,杨明祥,等. 电力设备局部放电因素分析与实时监测系统优化设计[J]. 粘接,2024,51(5):189-192.

毛柳明,黄波,李光明. 基于多源数据的电力设备状态监测预警技术[J]. 信息技术,2025(1):107-111.

黄汝坚. 电力设备状态监测与故障诊断技术[J]. 电力系统装备,2025(9):113-115.

DOI: http://dx.doi.org/10.12345/bdai.v7i2.37683