基于紫外图像相对光斑面积的绝缘子表面放电量化评估方法研究

绝缘子在运行过程中会由于表面污秽、凝露等发生表面放电,紫外成像技术作为一种绝缘子表面放电非接触式检测方法,可对绝缘子表面放电进行有效检测。常用的紫外成像光子数、光斑面积等参数会随着检测距离的变化而变化,无法实现不同检测距离时对绝缘子表面放电紫外检测的统一量化描述。本文基于紫外图像处理算法,研究了紫外图像相对光斑面积的计算方法,通过不同检测距离下复合绝缘子和玻璃绝缘子的紫外成像检测,验证了相对光斑面积这一参数基本不随检测距离的变化而变化,可有效实现绝缘子表面放电的量化评估。

基于紫外图像相对光斑面积的绝缘子表面放电量化评估方法研究

绝缘子在运行过程中会由于表面污秽、凝露等发生表面放电,紫外成像技术作为一种绝缘子表面放电非接触式检测方法,可对绝缘子表面放电进行有效检测。常用的紫外成像光子数、光斑面积等参数会随着检测距离的变化而变化,无法实现不同检测距离时对绝缘子表面放电紫外检测的统一量化描述。基于紫外图像处理算法,研究了紫外图像相对光斑面积的计算方法,通过不同检测距离下复合绝缘子和玻璃绝缘子的紫外成像检测,验证了相对光斑面积这一参数基本不随检测距离的变化而变化,可有效实现绝缘子表面放电的量化评估。

基于改进SSD算法和紫外成像的悬式绝缘子放电严重程度评估

为实现基于边缘检测的悬式绝缘子放电日盲紫外成像智能评估,论文搭建了悬式绝缘子污秽放电试验平台,获得了相对光斑面积等紫外参数并提出了放电严重程度判据,建立了不同放电程度的紫外图像样本数据库;采用改进的SSD模型对紫外放电视频流进行训练,实现了模型参数缩减以及训练收敛速度的提升。研究结果表明:采用改进后的SSD模型对放电图像进行训练,模型文件大小为4.5MB,具有良好的嵌入式检测性能;在模型训练过程中,设计了自主更新学习率机制,使得模型的收敛速度提升约3.5倍,收敛值降低1/2。可将绝缘子的放电严重程度智能评估为“slight”、“moderate”、“heavy”、“worse”四个等级,论文的研究成果为边缘侧基于紫外成像的电力设备放电严重程度的实时评估提供了新思路。