一种绝缘子状态检测方法、设备及存储介质技术

本发明专利技术公开了一种绝缘子状态检测方法、设备及存储介质，方法包括：获取绝缘子工况数据以及绝缘子图像数据；根据绝缘子工况数据生成第一特征数据矩阵，根据绝缘子图像数据生成第二特征数据矩阵；采用第一神经网络模型确定第一特征数据矩阵的权重矩阵，根据第一特征数据矩阵和权重矩阵生成第三特征数据矩阵；将第三特征数据矩阵作为输入，通过第二神经网络模型生成第四特征数据矩阵；将第四特征数据矩阵和第二特征数据矩阵进行拼接，生成第五特征数据矩阵；将第五特征数据矩阵作为输入，通过第三神经网络模型生成第六特征数据矩阵；将第六特征数据矩阵作为输入，通过第四神经网络模型生成绝缘子状态检测结果。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术实施例涉及检测，尤其涉及一种绝缘子状态检测方法、设备及存储介质。

技术介绍

1、绝缘子在输电线路中广泛使用，但是当绝缘子发生污秽闪络，它会严重威胁电力系统的安全稳定运行。为了预防污闪事故，有必要对绝缘子表面的污秽程度进行在线检测，这样可以及时发现并处理绝缘子上的问题，确保电力系统的可靠运行。

2、迄今为止，已有的基于相关系数对绝缘子表面盐密度影响因素进行量化的方法难以对不同环境进行自适应量化，使得绝缘子表面盐密度预测精度较低。同时，在状态检测时但使用传感器测量的泄漏电流数据难以完整反映绝缘子表面状态。

技术实现思路

1、本专利技术提供一种绝缘子状态检测方法、设备及存储介质，以达到准确的实现绝缘子状态检测的目的。

2、第一方面，本专利技术实施例提供了一种绝缘子状态检测方法，包括：

3、获取绝缘子工况数据以及绝缘子图像数据；

4、根据所述绝缘子工况数据生成第一特征数据矩阵，根据所述绝缘子图像数据生成第二特征数据矩阵；

5、采用第一神经网络模型确本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种绝缘子状态检测方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的绝缘子状态检测方法，其特征在于，采用第一神经网络模型确定所述第一特征数据矩阵的权重矩阵包括：

3.如权利要求1所述的绝缘子状态检测方法，其特征在于，所述第二神经网络模型采用第一LSTM模型层，所述第三神经网络模型采用第二LSTM模型层，所述第四神经网络模型采用浅层神经网络层；

4.如权利要求3所述的绝缘子状态检测方法，其特征在于，所述第一LSTM模型层和所述第二LSTM模型层的结构相同；

5.一种绝缘子状态检测方法，其特征在于，包括：

6.如权利要求5所述的绝...

【技术特征摘要】

1.一种绝缘子状态检测方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的绝缘子状态检测方法，其特征在于，采用第一神经网络模型确定所述第一特征数据矩阵的权重矩阵包括：

3.如权利要求1所述的绝缘子状态检测方法，其特征在于，所述第二神经网络模型采用第一lstm模型层，所述第三神经网络模型采用第二lstm模型层，所述第四神经网络模型采用浅层神经网络层；

4.如权利要求3所述的绝缘子状态检测方法，其特征在于，所述第一lstm模型层和所述第二lstm模型层的结构相同；

5.一种绝缘子状态检测方法，其特征在于，包括：

6.如权利要求5所述的绝缘子状态检...

【专利技术属性】
技术研发人员：张建峰，赵晓宁，温惠康，李牧轩，万康，古俊馥，魏存良，温惠婷，叶常锋，吴鉴，王忠宇，刘永兴，王杜鑫，王晓琪，邱树立，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：