絕緣子是電力系統(tǒng)中最重要的外絕緣設備之其絕緣性能的優(yōu)劣直接影響著輸電線路能否安全穩(wěn)定運行。發(fā)生污穢閃絡時線路重合閘概率低，易造成長時間、大面積停電，會對電力系統(tǒng)造成巨大損失。污穢絕緣子在雨雪、霧露等潮濕天氣下，由于表面受潮后絕緣性能大幅下降，極易發(fā)污閃事故。為減少污閃事故發(fā)生，運維人員通過申報停電檢修計劃，經(jīng)由人工或者無人機的方式對在運污穢絕緣子進行清洗。但高電壓等級的輸電線路停電清洗將帶來較大的經(jīng)濟損失。且通過清洗的方式不能確定絕緣子表面的污穢成分及污穢等級，無法根據(jù)實際染污情況指導線路絕緣子的選型。基于高光譜成像技術，通過對不同材質絕緣子表面污穢成分進行檢測，獲取不同污穢成分下的高光譜圖像，建立絕緣子污穢識別高光譜圖庫，以期為絕緣子表面污穢成分在線監(jiān)測與診斷提供理論參考。

1.污穢成分的高光譜分類識別原理

1.1高光譜技術原理

高光譜技術是集信息采集、信息處理、光譜捕捉及分析等多領域于一體的新型綜合性影像技術，能夠同時記錄目標圖像及光譜數(shù)據(jù)。其中，成像光譜儀的光譜輻射、校準和光譜信息處理是光譜成像的關鍵技術。高光譜成像的分光原理包括干涉型、濾光片型和色散型。其中，色散型光譜分辨率高、成像穩(wěn)定，可對直線上所有像素點同時計算，因此本實驗選用了基于光柵色散原理的高光譜成像儀。圖１為光柵色散成像原理：光經(jīng)過光柵后，因波長差異產(chǎn)生不同的衍射角，進而使光發(fā)生色散，將同一點的入射光分解成不同波長處的能量分布，并由傳感器像元進行測量，同時獲得目標物體一條線上的光譜信息，通過移動待測樣品或鏡頭可實現(xiàn)整體成像。

圖１光柵色散成像原理

絕緣子表面污穢成分復雜多樣，其中可溶性成分主要為CaSO₄，近海地區(qū)絕緣子污穢中NaCl含量較高，不溶物則主要為Al₂O₃和SiO₂。污穢成分的微觀結構不同，在不同波段下對光的吸收和反射程度也不同，因此不同物質的反射光入射到探測器后，波段之間的能量存在差異，進而可生成該物質獨有的“指紋”曲線，依據(jù)此特性能夠對物質實現(xiàn)精準識別。高光譜技術由于其具有廣泛波段及高分辨率特性，能夠遠遠距離、高精確度、無損地對污穢成分進行識別。

１.２反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡原理

反向傳播(BP)神經(jīng)網(wǎng)絡是通過對誤差進行逆向傳播從而校正結果的方法，利用梯度下降法實現(xiàn)網(wǎng)絡輸出值與真實值誤差均方差最小化，對解決非線性工程問題有較好的效果。圖２為BP神經(jīng)網(wǎng)絡示意圖。如圖２所示，通過輸入層將原始數(shù)據(jù)讀取至系統(tǒng)內，經(jīng)隱藏層進行計算，最后獲得對應的輸出結果，訓練時輸出層與實際的誤差經(jīng)過反向傳播用于提高結果精度。BP神經(jīng)網(wǎng)絡的計算主要分為兩個過程，首先進行網(wǎng)絡狀態(tài)初始化，而后按照規(guī)則前向計算。在建立絕緣子表面污穢成分。識別模型時，可以將不同污穢成分譜線的特征波段作為輸入層信息，經(jīng)過訓練函數(shù)得出對應的結果，通過與標簽進行對比減小誤差，從而提高分類識別的精確度。BP神經(jīng)網(wǎng)絡具有較好的非線性映射能力，并且能夠快速開展現(xiàn)場檢測，因此本實驗利用該算法建立污穢成分的分類識別模型。

圖２ 反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡示意圖

實驗樣品和數(shù)據(jù)

圖３ 高光譜線掃描平臺

圖４ 背景基材

圖５ 試驗樣品

陶瓷基材底色為較光滑的純白色，當涂覆污穢量較少時，背景基材對光線的反射效果更明顯，從而影響了實際污穢成分的光譜檢測結果。此外，部分單一污穢例如NaCl、MgCl_２、KCl和Al₂O₃在污層干燥后會析出細小顆粒，不能完全覆蓋基材。當基材為硅橡膠片時，上述４種污穢成分受到基材背景像素的譜線影響，整體趨勢相似。而CaSO₄與高嶺土呈現(xiàn)細密的白色顆粒，基材對其影響較小，此兩種污穢成分的譜線更相近；而當基材為陶瓷片時，由于NaCl、MgCl_２、KCl和Al₂O₃的覆蓋面小，陶瓷片的反射率高，影響著整體的譜線趨勢，整體均與CaSO₄和高嶺土譜線接近，因此造成了識別準確率的下降。為此，在對陶瓷絕緣子進行高光譜成分檢測時，需要注意污層較薄的位置數(shù)據(jù)可能與真實值存在明顯差距，檢測時應盡量避免檢測污層較稀薄的位置。

圖７ 單一污穢成分標準譜線

如圖７所示，不同物質的標準譜線差別較大，因此可作為污穢物質分類識別的基礎。此外，由于不同波段上的反射強度和峰谷特征不同，則需通過機器學習的方式更好地捕捉細微特征，從而進行物質區(qū)分。

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