基于污秽溶液的绝缘子污秽度识别方法、系统和设备技术方案

本发明专利技术涉及绝缘子检测技术领域，具体涉及基于污秽溶液的绝缘子污秽度识别方法、系统和设备，该方法包括收集若干数量的污秽绝缘子，制作成上表面绝缘子污秽溶液和下表面绝缘子污秽溶液；拍摄上表面绝缘子污秽溶液和下表面绝缘子污秽溶液的高光谱图像，对污秽溶液的高光谱图像进行镜头校正处理，计算上、下表面污秽溶液的高光谱透射率；提取绝缘子平均高光谱透射率曲线上的特征波长，训练得到目标绝缘子污秽溶液污秽度识别模型，将污秽溶液的透射率值，输入至训练好的污秽溶液污秽度识别模型，得到污秽度等级识别结果。本发明专利技术可以缩短绝缘子污秽度检测时间，提高污秽度检测效率，同时解决了空气中水分对灰密测量存在干扰的问题。解决了空气中水分对灰密测量存在干扰的问题。解决了空气中水分对灰密测量存在干扰的问题。

【技术实现步骤摘要】
基于污秽溶液的绝缘子污秽度识别方法、系统和设备


[0001]本专利技术涉及绝缘子检测
，具体涉及基于污秽溶液的绝缘子污秽度识别方法、系统和设备。

技术介绍

[0002]绝缘子被大量使用在电网建设中，起着电气绝缘与机械固定的重要作用，而由于其工作环境是室外，积污是不可避免的，当这些污秽物质受潮溶解时，就会在绝缘子表面形成导电层，在正常运行电压的作用下，绝缘子就极有可能发生放电现象，进一步会导致停电等严重事故，这便是令电网公司十分头疼的“污闪”现象。相关研究表明，“污闪”现象与绝缘子表面污秽物质的成分与浓度有着密切的联系，如果能够准确掌握绝缘子的污秽度信息，就能够更有针对性地开展清扫工作，对“污闪”现象的防治有着十分积极的现实意义。当前电网公司相关部门的绝缘子污秽度检测手段是：首先将绝缘子污秽转移到专用擦拭布上，随后将擦拭布浸泡在蒸馏水中，紧接着通过电导率仪测得污秽溶液电导率，由此可以换算得到污秽溶液的盐密，然后将污秽溶液过滤，再称量干燥后的污秽滤纸，与干净滤纸质量求差得到不可溶污秽物的质量，由此换算得到灰密，最后综合分析盐密值与灰密值得到污秽度信息。当前测量绝缘子污秽度的流程过于繁琐，效率低、速度慢、耗时耗力。

技术实现思路

[0003]为解决现有技术所存在的技术问题，本专利技术提供基于污秽溶液的绝缘子污秽度识别方法、系统和设备，可以缩短绝缘子污秽度检测时间，提高污秽度检测效率，同时解决了空气中水分对灰密测量存在干扰的问题。
[0004]本专利技术的第一个目的在于提供基于污秽溶液的绝缘子污秽度识别方法。
[0005]本专利技术的第二个目的在于提供基于污秽溶液的绝缘子污秽度识别系统。
[0006]本专利技术的第三个目的在于提供一种计算机设备。
[0007]本专利技术的第一个目的可以通过采取如下技术方案达到：
[0008]基于污秽溶液的绝缘子污秽度识别方法，所述方法包括：
[0009]收集若干数量的污秽绝缘子，分别将污秽绝缘子上表面、下表面的污秽物质制作成上表面绝缘子污秽溶液和下表面绝缘子污秽溶液；
[0010]分别拍摄上表面绝缘子污秽溶液和下表面绝缘子污秽溶液的高光谱图像，对污秽溶液的高光谱图像进行镜头校正处理得到镜头校正结果，根据镜头校正结果分别计算上、下表面污秽溶液的高光谱透射率；
[0011]通过竞争性自适应重加权采样算法提取绝缘子平均高光谱透射率曲线上的特征波长，将平均高光谱透射率曲线上的特征波长对应的透射率作为特征，将绝缘子真实污秽度等级作为标签，应用支持向量机算法训练得到绝缘子污秽溶液污秽度识别模型。
[0012]将污秽溶液的透射率值，输入至训练好的绝缘子污秽溶液污秽度识别模型，得到污秽度等级识别结果。
[0013]本专利技术的第二个目的可以通过采取如下技术方案达到：
[0014]基于污秽溶液的绝缘子污秽度识别系统，所述系统包括：
[0015]制备模块，用于收集若干数量的污秽绝缘子，分别将污秽绝缘子上表面、下表面的污秽物质制作成上表面绝缘子污秽溶液和下表面绝缘子污秽溶液；
[0016]计算模块，用于分别拍摄上表面绝缘子污秽溶液和下表面绝缘子污秽溶液的高光谱图像，对污秽溶液的高光谱图像进行镜头校正处理得到镜头校正结果，根据镜头校正结果分别计算上、下表面污秽溶液的高光谱透射率；
[0017]识别模型模块，用于通过竞争性自适应重加权采样算法提取绝缘子平均高光谱透射率曲线上的特征波长，将平均高光谱透射率曲线上的特征波长对应的透射率作为特征，将绝缘子真实污秽度等级作为标签，应用支持向量机算法训练得到绝缘子污秽溶液污秽度识别模型；
[0018]识别输出模块，用于将污秽溶液的透射率值，输入至训练好的绝缘子污秽溶液污秽度识别模型，得到污秽度等级识别结果。
[0019]本专利技术的第三个目的可以通过采取如下技术方案达到：
[0020]一种计算机设备，包括处理器以及用于存储处理器可执行程序的存储器，所述处理器执行存储器存储的程序时，实现上述的基于污秽溶液的绝缘子污秽度识别方法。
[0021]本专利技术与现有技术相比，具有如下优点和有益效果：
[0022]本专利技术提供基于污秽溶液的绝缘子污秽度识别方法、系统和设备，相比于传统绝缘子污秽度检测流程，省略了过滤、烘干、称量、计算灰密等步骤，将极大地缩短污秽度检测时间，提高污秽度检测效率，同时，因为只针对溶液进行分析，而空气中的水分对溶液的影响极小，所以也解决了空气中水分对灰密测量存在干扰的问题。
附图说明
[0023]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图示出的结构获得其他的附图。
[0024]图1是本专利技术实施例中的基于绝缘子污秽溶液污秽度的识别方法的流程图；
[0025]图2是本专利技术实施例中的绝缘子污秽溶液高光谱图像拍摄场景示意图；
[0026]图3是本专利技术实施例中的绝缘子上、下表面污秽溶液高光谱图像效果图
[0027]图4是本专利技术实施例中的污秽溶液图像对比效果图；
[0028]图5是本专利技术实施例中的上表面、下表面、整体平均高光谱透射率曲线效果图。
具体实施方式
[0029]下面将结合附图和实施例，对本专利技术技术方案做进一步详细描述，显然所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例，本专利技术的实施方式并不限于此。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0030]实施例1：
[0031]本专利技术提供的基于污秽溶液的绝缘子污秽度识别方法和系统，将依据绝缘子污秽溶液的高光谱透射率来识别绝缘子污秽度。高光谱图像是在二维图像的基础之上，其中每个像素点还包含了在数百个连续光谱波段上的响应信息，信息量丰富。现有实验证明，污秽程度不同的绝缘子，由于对光的作用不同，其污秽溶液高光谱透射率曲线的幅值、峰值也不同。因此，通过污秽溶液高光谱透射率，能够无损、非接触地获取其对应污秽度信息。
[0032]现有通常选择的绝缘子或绝缘片，绝缘子形状不规则，导致多数污秽物质藏匿在其凹槽部分，因此对绝缘子直接进行的高光谱成像无法充分体现其实际积污状态，同时对于玻璃绝缘子，其上未积污区域可能会反光，将给后续的污秽度识别带来不确定性因素；绝缘片虽然形状规则、分析更为简单，但是形成的污秽度识别方法无法完全适用于形状不规则、积污状况更复杂的绝缘子，具有较大的局限性。而无论对于绝缘子还是绝缘片，希望通过人工积污的方式来获取实验样本时，都需要消耗大量的时间让污秽物质按照预想方式附着，而由于积污过程的不确定性，预想附着效果也很难保证。对比看来，将依据绝缘子污秽溶液的高光谱透射率来识别绝缘子污秽度具有如下优势：污秽溶液样本制备方便，对所需器材要求不高，同时操作本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于污秽溶液的绝缘子污秽度识别方法，其特征在于，包括以下步骤：收集若干数量的污秽绝缘子，分别将污秽绝缘子上表面、下表面的污秽物质制作成上表面绝缘子污秽溶液和下表面绝缘子污秽溶液；分别拍摄上表面绝缘子污秽溶液和下表面绝缘子污秽溶液的高光谱图像，对污秽溶液的高光谱图像进行镜头校正处理得到镜头校正结果，根据镜头校正结果分别计算上、下表面污秽溶液的高光谱透射率；通过竞争性自适应重加权采样算法提取绝缘子平均高光谱透射率曲线上的特征波长，将平均高光谱透射率曲线上的特征波长对应的透射率作为特征，将绝缘子真实污秽度等级作为标签，应用支持向量机算法训练得到绝缘子污秽溶液污秽度识别模型；将污秽溶液的透射率值，输入至训练好的绝缘子污秽溶液污秽度识别模型，得到污秽度等级识别结果。2.根据权利要求1所述的基于污秽溶液的绝缘子污秽度识别方法，其特征在于，所述镜头校正结果计算公式为：Y＝(X
‑
X0)*α+X0其中，X是污秽溶液原始高光谱数据，X0是背景图像数据，α是亮度拉伸系数，Y为镜头校正结果。3.根据权利要求2所述的基于污秽溶液的绝缘子污秽度识别方法，其特征在于，所述高光谱透射率计算公式为：Z＝(Y
‑
X0)/(Z0‑
X0)其中，Z0为上表面标准校正图像或下表面标准校正图像，X0是背景图像数据，Z为污秽溶液的透射率计算结果。4.根据权利要求1所述的基于污秽溶液的绝缘子污秽度识别方法，其特征在于，所述通过竞争性自适应重加权采样算法提取绝缘子平均高光谱透射率曲线上的特征波长，包括步骤：通过蒙特卡洛采样抽取设定百分比的输入样本，根据输入样本光谱矩阵建立偏最小二乘回归模型；通过衰减指数函数强制缩减波长数量，在第j次采样后得到波长变量的保存率；基于自适应重加权采样方法筛选出具竞争性的波长变量；N次采样得到N个波长变量子集，计算波长变量子集的交互验证均方根误差，得到最优特征波长变量组合。5.根据权利要求4所述的基于污秽溶液的绝缘子污秽度识别方法，其特征在于，所述偏最小二乘回归模型为：Y＝Xb+e其中，回归系数b是一个p维的系数向量，e为n维的残差，Y为样本污秽度矩阵，X为样本光谱矩阵。6.根据权利要求5所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘静，黄青丹，黄慧红，杨柳，赵崇智，宋浩永，王勇，李助亚，吴培伟，魏晓东，王婷延，李东宇，韦凯晴，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司广州供电局，
类型：发明
国别省市：