输电线路绝缘子污秽程度及分布的高光谱检测方法研究

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我国地域辽阔、能源分布与需求存在不平衡,亟需远距离输电解决我国的能源需求问题。输电线路绝缘子长期处在室外环境中,其表面污秽日渐累积。输电线路绝缘子的闪络一直是电网安全稳定运行亟待解决的关键问题,其中绝缘子污秽闪络对电力系统具有极强破坏性。随着雾霾、盐雾等恶劣天气情况增多,输电线路绝缘子积污问题愈加严重,同时随着特高压输电线路的大力建设,一旦发生污闪事故将造成更大的危害。因此本文提出了一种基于高光谱技术的绝缘子污秽检测方法,以实现输电线路绝缘子污秽程度检测及分布可视化。本文首先研究了基于高光谱技术的输电线路绝缘子污秽程度分类及分布可视化方法。首先对高光谱技术应用于绝缘子污秽程度分类的原理进行阐述,对高光谱谱线进行了多元散射校正预处理,在人工浸污样品高光谱数据的基础上建立了基于随机森林算法的污秽程度分类模型,验证了多元散射校正对于高光谱数据分类的优化作用,实现了人工浸污样品、人工积污绝缘子的污秽程度检测,基于随机森林的污秽程度分类模型对人工浸污NaCl、CaSO4污秽程度的划分准确率均为97.5%,对人工积污NaCl、CaSO4绝缘子样品伞裙不同区域的污秽程度的划分准确率分别为82.5%和87.5%,并基于上述模型实现了积污绝缘子表面不均匀污秽的分布可视化。在此基础上,进一步提出同时精细检测绝缘子表面污秽盐/灰密的高光谱方法。首先分别提出了基于高光谱技术检测污秽盐/灰密的光谱特征和原理,通过颜色分离提取了绝缘片样品的G颜色分量,基于竞争性自适应重加权采样算法提取了污秽样品谱线特征,结合随机森林和多元线性回归算法分别建立了基于原始数据和特征谱线数据的绝缘子污秽盐/灰密检测模型,基于特征谱线数据建立的检测模型评价指标R2相较于基于原始数据建立的模型评价指标均呈正增长,MAPE均呈负增长,预测效果更好,对4组不同灰密样品高光谱数据的检测准确率相较于基于原始数据建立模型的检测准确率分别提高了12.5%、9.38%、6.25%、6.25%;最后实现了人工积污绝缘子的污秽盐/灰密准确检测,检测准确率为75.0%。本文所述输电线路绝缘子污秽程度及分布的高光谱检测方法,有利于直观检测绝缘子积污状态,有效制定针对性的绝缘子清扫方案,可为绝缘子污秽程度的现场检测提供技术参考。
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