基于高光谱成像技术的绝缘子污秽度预测

高光谱成像技术能对绝缘子进行非接触式成像,且具有多波段、图谱合一等特点.为此,本文提出一种基于高光谱成像技术的绝缘子污秽度预测方法.首先,利用高光谱成像仪对绝缘子进行成像,得到400~1 000 nm波段范围内的高光谱图像数据,并进行黑白校正;然后,获取感兴趣区域(region of interest,ROI)的反射率光谱曲线,进行Savitzky-Golay平滑、对数或一阶导数变换的预处理.最后,联合部分的真实样本标签数据分别建立基于支持向量机的绝缘子污秽度预测(support vector machines-insulator contamination degree prediction,SVM-ICDP)和基于偏最小二乘回归的绝缘子污秽度预测(partial least squares regression-insulator contamination degreeprediction,PLSR-ICDP)模型.从实验结果中可知,当预处理方法采用一阶导数变换时,所建立的绝缘子污秽度预测模型效果最佳,即SVM-ICDP模型准确率达到91.84%;PLSR-ICDP模型的均方根误差(root mean square error,RMSE)为0.024 1.

层次极限学习机用于高光谱图像预测绝缘子污秽度

高光谱图像具有图谱合一、光谱范围广及分辨率高等优势,能精细化地反映物质微观特性.为此,引入高光谱成像技术以非接触式预测绝缘子污秽度.考虑到极限学习机具有学习效率高和泛化能力强等优点,提出基于正则化约束极限学习机的绝缘子污秽度预测(extreme learning machine-insulator pollution degree prediction,ELMIPDP)模型.此外,为进一步提升预测性能,引入层次极限学习机从复杂的高光谱图像中学习出有效、抽象、判决性特征表示,继而建立基于层次极限学习机的绝缘子污秽度预测(hierarchical ELM-IPDP,HELM-IPDP)模型.在不同的训练集与测试集比例和不同隐含层神经元个数的情况下分别进行实验,从实验结果可知:ELM-IPDP模型和HELM-IPDP模型的预测性能基本上随着隐含层神经元个数和训练样本的增加而不断提高;当训练集与测试集比例为9∶1时,ELM-IPDP模型的均方根误差和相关系数分别为0.040 3和0.944 7,而HELM-IPDP模型的均方根误差和相关系数分别提升到0.022 3和0.972 0.

基于全卷积神经网络的绝缘设备紫外图像评估算法研究

针对绝缘子表面沉积污秽容易导致闪络的问题,文中分析了全卷积神经网络(fully convolutional networks,FCN)的典型结构和训练方法,提出了基于全卷积神经网络的绝缘子紫外图像污秽度评估方法 .该方法首先采用全卷积神经网络进行绝缘子放电紫外图像光斑分割提取,然后将分割的紫外光斑图像作为卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)的输入,实现绝缘子污秽度的评估.仿真算例的计算结果表明,FCN-16s模型融合浅层细节特征适中,应用于绝缘子放电紫外图像光斑分割的效果更优;验证了文中所提FCN-CNN算法能够实现绝缘子污秽度的评估,具有更高的准确度,为输变电系统的智能化运维提供了参考.

江苏电网输变电在线监测装置现状分析及应用建议

文中以变压器油色谱、直流偏磁、绝缘子污秽度三类成熟度和数据有效性较高的在线监测装置为主,对其监测应用原理进行阐述,并结合实例对江苏电网输变电在线监测装置的现状和应用情况展开分析。分析认为需提高在线监测装置的可靠性并加强在线监测数据与故障缺陷的关联性,推进在线监测装置智能化发展。