[发明专利]一种复合绝缘子智能诊断方法

说明书

本发明公开了一种复合绝缘子智能诊断方法，属于电力系统设备检测领域。为了应对输电线路上的复合绝缘子运行环境恶劣，事故不断发生的现象，解决基层巡检人员人工判断故障的低效率问题。通过FasterRCNN网络从无人机航拍图像中定位到目标复合绝缘子，经过图像增强等预处理方法之后，使用椭圆检测找到绝缘子伞裙，分割出只包含复合绝缘子伞裙的区域，对其破损、污秽、粉化等外部缺陷采取不同处理方法进行识别与分级。该方法与传统的图像处理算法相比较可以获得更好的效果，具有普适性，能够对不同类型的复合绝缘子进行识别，响应速度快，漏检率较少等优点。

技术领域

本发明属于电力系统设备检测技术领域，具体涉及一种复合绝缘子智能诊断方法。

背景技术

绝缘子是输电线路中用量庞大、种类最多的零部件之一，不仅对输电线路起绝缘作用，也要起悬挂稳固作用。随着投运时间的增长，绝缘子容易受到外界环境而产生故障，其安全运行问题也会直接决定整个电力系统的安全性和可靠性。

根据不完全统计，2015年至今，江西电网共发生9次瓷绝缘子掉串事件，主要是因为产品的质量导致的。从电压等级看，110kV线路4次,220kV线路5次，500kV线路没有出现。当复合绝缘子端部压接式工艺的推广应用与内楔式工艺复合绝缘子的全面排查更换，如今江西公司还未出现复合绝缘子掉串故障。

与传统的瓷绝缘子、玻璃绝缘子等相比，桂橡胶复合绝缘子具有重量轻、机械强度高、耐污闪性能强、憎水性能力优秀、无零值与维护少等诸多优点，在电力系统中应用程度越来越高。一旦绝缘子的运行年限增加且在不利的工作环境影响下，复合绝缘子出现缺陷使输电线路的安全性显著降低。运行中的复合绝缘子主要受到局放、热老化、紫外老化、大气腐蚀等影响，材料将不可避免出现各种问题，而且投运时间过长，复合绝缘子的安全性能将进一步下降，出现异常状态的可能也在逐渐上升，将会严重影响到电网的安全稳定运行。以复合绝缘子为突破口，掌握电力设备的智能检测技术，实现复合绝缘子的自主识别、缺陷检测与评级，解决输电线路当中绝缘子检测费时费力且容易误判、评价无法定量的问题。

发明内容

本发明的目的是针对现有方法的不足，提出一种复合绝缘子智能诊断方法。该方法充分分析了评价复合绝缘子状态的困难与重要性，通过图像处理技术和深度学习算法，实现绝缘子本体识别；使用图像增强技术解决航拍图像的过曝光现象；利用椭圆检测实现复合绝缘子的伞裙定位与分割。研究了复合绝缘子典型缺陷的智能检测与分级，分别对复合绝缘子伞裙破损、污秽程度、老化粉化等典型问题进行分析，并搭建学习网络，实现了缺陷的智能识别与分级。

本发明的技术方案是：利用神经网络自主定位航拍图像中的复合绝缘子，使用图像增强等操作，减少航拍过程中经常发生的过曝光、反光等现象所带来的影响，然后通过椭圆检测把复合绝缘子伞裙区域分割出来，最后通过不同手段分别对复合绝缘子伞裙的破损、污秽及粉化现象进行检测，探究这些故障的智能识别方法与故障的分级规则，以确定是否需要及时更换设备，减少威胁。

本发明的一种复合绝缘子智能诊断方法，该方法包括以下步骤：

S1：获取当地的历史无人机航拍图像，建立好复合绝缘子本体数据库和复合绝缘子故障数据库，建立Faster RCNN网络模型，对复合绝缘子进行检测；

S2：对新拍摄的航拍图像进行图像增强等预处理，以去除亮度不均与反光等影响；

S3：边缘检测确定伞裙的大致位置，采用随机Hough变换进行椭圆检测，得到只含有伞裙的图像；

S4：对伞裙图像分别进行破损检测、污秽检测与粉化检测，以确定目标绝缘子是否具有缺陷。

本发明的有益效果是：

(1)该方法分别考虑了复合绝缘子与瓷、玻璃绝缘子的区别，其破损评价考虑到了整体的轮廓性，用裂纹与伞裙椭圆的交点作为评价指标，能够精准的判断复合绝缘子破损的程度。