一种基于Q-learning的变电设备热缺陷检测方法

一种基于Q‑learning的变电设备热缺陷检测方法，为了实现变电设备热缺陷的高效、准确检测的技术问题，所述的热缺陷检测方法是在服务器的CPU接收到的变电设备的发热区域以及发热区域对应的红外温度数据后进行的，通过对环境数据的处理与分析，最终判断发热区域的红外温度数据是否具有热缺陷，通过自动化数据采集与分析，减少了人工操作的负担，避免了传统检测方法中依赖手持设备和人工记录的繁琐过程，大幅提升了检测效率。同时，该方法无需依赖高技能型人员的经验判断，降低了对检测人员的技术要求，解决了人力资源不足的问题。