基于带电检测的复合绝缘子憎水性评价

研究了复合绝缘子憎水性带电检测技术及其应用。基于喷水分级法和数字图像处理技术,提出一种改进形状因子法的憎水性等级判断方法,研制了由电动式自动喷水装置、微型数码摄像机和憎水性分析软件等组成的憎水性带电检测装置。利用所设计的装置在北方重污秽地区进行长达一年半的现场试验,发现了运行复合绝缘子憎水性的季节变化特性,并通过户外模拟试验验证了现场试验所发现规律的普遍性,从而提出了基于冬季憎水性下降特性测量和夏季憎水性恢复特性测量的运行复合绝缘子憎水性动态检测诊断新方法。应用扫描电镜技术和红外光谱分析技术,研究了运行复合绝缘子憎水性下降的原因,指出污秽在不同季节对复合绝缘子憎水性下降所造成的重要影响。最后,综合上述研究,探讨了基于憎水性带电检测的复合绝缘子运行维护方法。     

复合绝缘子在线检测技术的发展

简述了复合绝缘子各种在线检测技术包括直接观测法、紫外成像法、红外成像法、超声波法、电场测量法、憎水性检测、泄漏电流测量等的测量原理、适用范围、优缺点。特别介绍了一种基于便携式复合绝缘子憎水性在线检测装置的硬、软件组成部分、检测判断标准和操作程序。现场试验证明了该方法的可行性。     

复合绝缘子憎水性在线检测技术研究

文章所研究的复合绝缘子憎水性在线检测装置集合了多种技术为一体,包括数字图像处理技术、计算机软件技术和远程无线信号控制与传输等技术,将其安装到需要定期在线检测的复合绝缘子上后,每次检测均能实现自动化过程,避免了以往每次测量均由人工登塔操作的繁琐以及人为因素造成的误差。通过使用本装置和传统喷水分级法分别对三组复合绝缘子的憎水性等级进行了测试,两种方法的测试结果完全相互吻合,证明了本装置测量的准确性与可靠性。自装置研制成功以来,经为期5个月的复合绝缘子憎水性在线定期检测,综合分析所得数据并得出相关结论,最后进行了后期展望。本装置能让电力工作者及时掌握线路运行复合绝缘子憎水性变化趋势,为输电线路状态检修提供准确而有力的依据。     

基于嵌入式的复合绝缘子憎水性检测方法研究

为了客观、快速、准确地测量在线或离线复合绝缘子表面的憎水性,依据憎水性分级法(HC),设计了一套便携式绝缘子憎水性检测装置。该装置通过一系列简单、有效的图像处理和分类方法,实现了嵌入式平台上的绝缘子憎水性判断。首先采用一种基于边缘的图像分割方法提取水珠目标,然后采用一种综合决策树实现目标的训练和分类。结果表明:该装置能在无辅助光源的自然光条件下判定复合绝缘子的憎水性,且处理速度快、实现方便,避免了人工观测的主观性和不确定性,具有较高的精度和实用性。     

采用图像分析与神经网络识别绝缘子憎水性

为了快捷准确的识别复合绝缘子的憎水性等级,提出了基于图像分析与神经网络的绝缘子憎水性识别方法.试验获取各个憎水性等级的绝缘子图像,对图像进行直方图均衡增强、自适应中值滤波处理后,利用二维Otsu阈值法对图像进行分割;然后,提取4个与绝缘子憎水性相关的4个特征量,以这4个特征量作为输入向量,以相应的憎水性等级作为输出向量,通过训练得到优化的BP(back propagation)神经网络识别模型,并用于绝缘子憎水性等级的识别.试验结果表明该方法能够准确识别绝缘子的憎水性等级,总识别率超过了90％,准确度达到了实际应用的要求,为在线检测绝缘子憎水性奠定了基础.     

基于深度卷积神经网络的绝缘子憎水性图像识别方法*

针对传统的复合绝缘子憎水性检测方法效率不高、准确性差的问题,提出了一种用于绝缘子憎水性图像识别的方法。该方法基于深度卷积神经网络智能算法,结合国际复合绝缘子憎水性分级标准,构建了能自动识别出六个憎水性等级的算法,并首次在憎水性图像识别上使用了网格化剖分图像的方法,逐网格分析憎水性等级,最终形成了复合绝缘子憎水性图像自动识别算法。结果显示,应用该算法可清楚地识别绝缘子的憎水性等级,得到绝缘子老化程度的分布情况。     

基于图像处理与RBF神经网络的绝缘子憎水性识别方法的研究

为了快捷准确地识别复合绝缘子的憎水性等级,提出了基于图像处理与RBF神经网络的绝缘子憎水性识别方法。首先,对图像进行直方图均衡增强、自适应中值滤波处理;然后,利用二维Ostu阈值法对图像进行分割;最后提取4个与绝缘子憎水性相关的特征量,以这4个特征量作为输入向量,以相应的憎水性等级作为输出向量,通过训练得到优化的RBF神经网络识别模型,并用于绝缘子憎水性等级的识别。试验结果表明,该方法能够准确识别绝缘子的憎水性等级,总识别率高达90%,准确度达到了实际应用的要求,为在线检测绝缘子憎水性奠定了基础。     

基于MATLAB平台的复合绝缘子憎水性分析软件开发

复合绝缘子憎水性状况对于电力系统的安全稳定运行具有重要影响。为了准确、快捷、方便地识别复合绝缘子憎水性,借助MATLAB图像处理工具和GUI图形用户界面功能开发了一款复合绝缘子憎水性分析软件。该软件开发运用了模块化思想,建立了图像处理、水珠特征量提取、憎水性检测方法和数据库管理等功能模块;采用改进的Canny算子对图像进行分割,提取了水珠(或水迹)的特征;最后利用改进径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络对绝缘子憎水性进行分级。实验结果表明,该软件能够准确、客观地识别绝缘子憎水性等级,准确识别率高达92%。避免了人为因素的影响,提高了工作效率,为现场运行人员提供了数据支持和参考。     

基于旋翼无人机的绝缘子憎水性检测

传统的绝缘子憎水性检测采用人工带电作业方式,不仅耗时费力,而且存在一定的安全隐患,为此设计了一种基于旋翼无人机的憎水性检测装置。利用旋翼无人机搭载的电动喷水装置、GoPro微型数码摄像机和图像传输设备,对输电线路绝缘子进行喷水、拍摄、图像传输等高空操作;然后在地面站通过图像处理软件分析绝缘子憎水性等级,其中主观判别采用喷水分级法,客观判别采用改进形状因子法。采用该装置对4组绝缘子进行憎水性测试,主观判别与客观判别所得结果一致。测试效果表明该装置能提高检测效率、准确性和安全性。     

阵列化等离子体射流对染污硅橡胶憎水性的恢复作用

复合绝缘子的绝缘状态与输电线路的安全运行直接相关。恶劣气候环境下,积污严重的复合绝缘子表面憎水性下降甚至完全丧失。等离子体射流能够快速有效地提高染污复合绝缘子表面的憎水性。通过Ansys系列软件对起始放电前阵列化等离子体的电场分布与流场分布进行仿真,根据仿真结果进行结构优化,获得适用于大面积硅橡胶材料表面处理的阵列化等离子体射流装置;进行等离子体生成实验,测定装置基本的射流特性,并研究其对染污硅橡胶憎水性恢复的作用,获得该装置的单次有效处理面积。     

应用动态接触角评判复合绝缘子憎水性等级的研究

复合绝缘子表面憎水性是影响其耐污性能的重要因素之一,同时也是判断运行中复合绝缘子老化程度的重要指标。对动态接触角理论进行分析,表明表面粗糙度通过影响动态接触角,造成复合绝缘子具有不同憎水性。基于此,利用动态接触角实测不同憎水性等级复合绝缘子样片,然后,利用扫描电镜对不同憎水性等级复合绝缘子表面进行形貌分析。试验结果表明:与静态接触角相比,综合利用前进接触角和后退接触角能客观、精确地对复合绝缘子憎水性等级进行评判;表面粗糙度影响水珠在复合绝缘子表明的浸润和铺张等特性,验证了动态接触角评判复合绝缘子憎水性等级的可行性。     

高海拔地区紫外线辐射对复合绝缘子表面憎水性的影响机制

复合绝缘子具有优异的表面憎水性及防污闪性能,在输电线路尤其是架空线路中得到了广泛应用。大跨度、长距离输电线路中的部分复合绝缘子运行在高原、山地等高海拔地区。该地区大气稀薄,导致紫外线辐射强度极高。高强度紫外线辐射将破坏复合绝缘子优异的表面憎水性,造成高海拔地区输电线路污闪事故率大幅上升。通过对复合绝缘子样品分别进行持续4000h的UVA、UVB、UVC紫外线辐射试验,结合扫描电镜(scanning electron microscope,SEM)检测、能谱仪(energy dispersive spectrometer,EDS)检测等检测手段,获得了不同波长紫外线对复合绝缘子表面憎水性的影响规律,认为UVC紫外线为造成复合绝缘子表面憎水性丧失的主要因素,并最终提出了具体的影响机制。     

运行后复合绝缘子的理化分析

为了获得复合绝缘子在运行后老化的状况,选取了3个厂家生产的6支绝缘子试样,分别对这6支试样进行了憎水性测试、Fourier红外光谱分析、热分析和扫描电镜(SEM)检测。结果表明:硅橡胶表层的憎水性基团Si-CH3、-CH3各自与-Si-O-Si-基团的摩尔比明显低于中心层,而-OH未见明显规律;憎水性基团Si-CH3、-CH3摩尔比的相对变化能较好地表征憎水性,而-OH不宜作为复合绝缘子的憎水性表征指标。新复合绝缘子表层和中心层的组成基本相同。投运后复合绝缘子表层和中心层中无机化合物的质量规律性不明显;表层及中心层中高分子物质的质量随运行时间的延长而呈下降趋势,且中心层中高分子物质的质量高于表层;表层中低分子物质的质量高于中心层。投运时间对试样的扫描电镜结果具有一定的影响。新复合绝缘子试样喷水后的憎水性级别为HC1,运行后试样的憎水性级别处于HC3～HC4,同一复合绝缘子试样中不同伞裙、不同位置的憎水性也略有不同。研究结果对复合绝缘子老化评估具有参考价值。     

基于图像特征提取与BP神经网络的绝缘子憎水性识别方法

为了方便、快捷、准确地识别运行中绝缘子表面的憎水性等级,提出了基于图像特征提取与BP神经网络的绝缘子憎水性识别方法。首先,利用同态滤波和直方图均衡对憎水性图像进行增强预处理,然后利用改进的Canny算子提取了图像中水珠(或水迹)的边缘,并利用数学形态学对其进行修正得到最终的分割图像;提取图像中与憎水性相关的4个特征量,最后建立了基于BP神经网络的憎水性识别模型,并对测试样本的憎水性等级进行了识别。实验结果表明,该方法克服了人为因素的影响,能够有效识别绝缘子7种典型憎水性等级,总识别率达90%,为在线检测绝缘子憎水性提供一种新的有效方法。     

现场运行复合绝缘子憎水性的研究

为及时发现长期运行复合绝缘子伞裙护套材料的憎水性下降,测试了现场运行复合绝缘子的憎水性迁移、丧失和恢复特性,并利用傅立叶变换红外光谱法(FTIR)分析了伞裙材料表面成分。结果发现复合绝缘子所用生胶PDMS主链增长是其憎水性下降的原因之一。应做好复合绝缘子运行状态检测工作,以充分发挥其优异性能。     

复合绝缘子憎水性测试适用性及老化特性研究

对复合绝缘子进行憎水性试验,包括初始静态接触角测试、憎水性丧失及恢复试验,对绝缘子憎水性测试适用性及老化特性进行分析。     

运行中的复合绝缘子的憎水性及迁移特性研究

为研究电网运行中的复合绝缘子的憎水性和迁移特性,根据HC法和测量静态接触角的方法对清洁区、沿海地区、城市工业污秽区内运行的复合绝缘子的憎水性进行了测试研究分析.根据分析结果,总结了运行中的复合绝缘子的憎水性和迁移特性与其运行环境以及运行时间的关系.     

超高压直流线路复合绝缘子检测方法的研究

介绍了超高压线路交流复合绝缘子带电检测方法,如红外测温法、电场法和憎水性分级法等,并结合直流输电线路复合绝缘子的特殊问题,分析了这些方法应用于直流复合绝缘子时的不足和困难,指出在直流复合绝缘子异常发热机理、直流电场测量和憎水性测量等方面均需深入研究。     

基于不同倾角下水珠形态量化特征的V串复合绝缘子憎水性判定方法

憎水性是表征复合绝缘子老化状况的重要指标,由于V串复合绝缘子伞裙与水平面呈不同的倾角,常规的检测方法无法对其憎水性进行有效的现场检测与判定。首先采用pH值为14、温度为100℃的Na OH溶液对复合绝缘子样片进行老化,在与水平面呈25°夹角的条件下采用喷水分级法测试获得了各老化后样片的憎水性等级,提出了采用微量进样器在样片表面滴加体积为20μL水珠的方法,排除了喷水分级法中水雾喷射角度、速度以及喷水量等因素对水珠形态特征的影响。针对不同倾角下水珠在不同憎水性等级样片表面的形态特征,研究了7个水珠形态特征参数与倾角和憎水性等级之间的关系,发现内上角、内顶角相关性较强;结合与倾角和憎水性密切相关的最大稳态水珠体积参数,提出了V串复合绝缘子憎水性等级的综合判定方法。通过对不同倾角下的伞裙开展水珠形态测试,验证了本文提出方法的有效性和准确性,实现了V串复合绝缘子的憎水性检测与判定。     

基于BP神经网络的复合绝缘子憎水性等级的判定

憎水性检测对于确保复合绝缘子安全可靠运行具有重要意义。笔者提出把图像处理技术和BP神经网络引入到绝缘子憎水性检测中。首先,运用对比度受限自适应直方图均衡和数学形态学滤波对憎水性图像进行增强。然后,利用自适应阈值对图像进行分割,并提取图像中与憎水性相关的4个特征量。最后,选择BP神经网络判定绝缘子憎水性等级。分别采用BP标准算法和4种改进算法对网络进行训练,并对测试样本进行了憎水性等级判定。基于4个特征量的BP网络在一定程度上能够准确地判定绝缘子的憎水性等级。各种算法的判定结果表明L-M算法是比较合理的判定绝缘子憎水性等级的BP神经网络算法。