基于高光谱成像技术的绝缘子表面污秽状态分析系统及方法与流程

本发明涉及绝缘子检测，特别涉及基于高光谱成像技术的绝缘子表面污秽状态分析系统及方法。

背景技术：

1、绝缘子是电力系统中最重要的外绝缘设备之一，其绝缘性能的优劣直接影响着输电线路能否安全稳定运行，绝缘子的闪络问题一直备受关注，特别是发生污秽闪络时线路重合闸概率低，易造成长时间、大面积停电，会对电力系统造成巨大损失，随着工业社会的进一步发展，部分地区大气中的污秽颗粒浓度升高且成分愈加复杂。

2、目前绝缘子表面通过无人机携带高光谱成像设备进行污秽状态检测是较为常用的手段，虽然可以对绝缘子的污秽状态进行精确分析，但是由于绝缘子所处的环境复杂多样，包括不同的气候条件、地形地貌以及污染源分布等，例如沿海区域的绝缘子由于盐雾和高湿度的影响，绝缘子表面的导电物质增多，导致绝缘电阻明显下降，其更容易对电力系统造成破坏，因此如何使绝缘子污秽分析系统能够适应各种复杂的环境，准确地评估绝缘子在不同环境下的污秽程度，是一个需要解决的技术问题。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供基于高光谱成像技术的绝缘子表面污秽状态分析系统及方法，解决了背景技术中现有的绝缘子污秽状态分析系统不便于结合其他外界因素进行综合评估，导致其结果出现误差，最终影响电力系统正常运行的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：基于高光谱成像技术的绝缘子表面污秽状态分析系统，包括：

3、绝缘子初步检测单元：用于将获得的图像进行处理分析计算后，对绝缘子的污秽程度进行初步分析，绝缘子初步检测单元包括数据采集模块、数据分析处理模块和判断评估模块；

4、权重计算单元：权重计算单元包括温湿度数据权重计算模块、地理位置权重计算模块和绝缘子材质权重计算模块，权重计算单元的作用是确定各影响因素在绝缘子污秽分析中的重要程度量化值；

5、综合权重计算单元：用于精准衡量温湿度、地理位置及污染源距离和绝缘子材质因素对污秽程度的影响占比，以便综合得出更准确反映实际污秽状态的综合权重；

6、综合评估结果输出单元：将绝缘子的初步检测结果与综合权重相结合，通过运算得到最终的污秽程度评估结果，根据最终的评估结果数值，划分不同的污秽等级区间，确定绝缘子当前所处的污秽程度等级，并输出详细的评估报告；

7、其中，数据采集模块用于：

8、获取通过无人机搭载的高光谱成像设备拍摄的绝缘子图像信息及绝缘子材质信息，获取当地工厂位置信息及污染物排放数据库；

9、获取通过无人机搭载的温湿度传感器监测的温湿度数据；

10、获取通过无人机搭载的gis系统得到的绝缘子的地理位置信息，其地理位置信息包括绝缘子与周围建筑物、地形地貌特征的距离和方位关系；

11、所述温湿度数据权重计算模块的计算步骤为：

12、s1.数据预处理：收集大量包含温湿度数据和对应的绝缘子污秽程度标注数据的样本，对数据进行清洗和归一化处理，将温湿度数据和污秽程度数据都映射到[0,1]区间内，以消除不同量纲和数据范围的影响，将预处理后的数据随机划分为训练集和测试集，按照7:3的比例划分；

13、s2.模糊聚类分析:采用模糊c均值聚类算法，确定类聚的个数k，运行模糊聚类算法，将训练集中的温湿度数据进行聚类，每个数据点xi=（ti，hi）都被分配到一个隶属度向量uik，表示该数据点属于第k个聚类的程度，ti表示温度，hi表示湿度，uik的更新公式为，其中表示数据点xi到类聚中心ck=（tk，hk）的欧式距离，m是模糊指数；

14、s3.特征提取与表示:对于每个聚类k，计算其聚类中心ck=（tk，hk），其中tk和hk分别是该聚类中温度和湿度的均值，对于每个数据点xi，构建一个新的特征向量，；

15、s4.支持向量回归模型训练：使用训练集中的数据点的特征向量和对应的污秽程度标注值yi来训练支持向量回归模型，选择高斯核函数，其中是核函数参数，通过交叉验证的方式来确定，确定支持向量回归模型的其他参数，在参数范围内尝试不同的取值组合，选择在验证集上表现最好的参数组合，使用训练数据和选定的参数，训练支持向量回归模型，得到根据输入的特征向量预测污秽程度的模型函数，其中和是拉格朗日乘子，是核参数，b是偏置项；

16、s5.模型预测评估：对于测试集中的温湿度数据，首先进行模糊聚类分析，得到其隶属度向量和相对于聚类中心的位置信息，构建特征向量，将特征向量输入到训练好的支持向量回归模型中，得到预测的污秽程度值，使用均方根误差来评估模型的预测性能，计算公式为，其中m是测试集的数据点个数，是实际的污秽程度值，是预测的污秽程度值根据评估结果，调整模糊聚类的参数、支持向量回归的参数或者重新进行数据预处理和特征提取步骤，直到得到一个满意的模型。

17、进一步地，所述地理位置权重计算模块利用gis系统确定绝缘子的地理位置坐标（x1，y1），根据当地工厂位置信息及污染物排放数据库确定污染源的排放特征和位置坐标（x2，y2）；

18、所述地理位置权重计算模块采用欧式距离计算绝缘子与污染源之间的直线距离；

19、所述地理位置权重计算模块考虑地形地貌因素对距离的修正，引入地形影响因子fterrain，实际有效距离变为d=d×fterrain，对于河流等水体，引入水流影响因子fwater，实际有效距离变为d=d/fwater；

20、所述地理位置权重计算模块根据污染源类型对排放强度进行修正，原排放强度e乘以修正系数ctype得到eadjusted=e×ctype，考虑时间因素影响，引入时间函数g(t)，最终排放强度efinal=e×ctype×g(t)；

21、所述地理位置权重计算模块的权重计算公式为，其中k为调整系数。

22、进一步地，所述绝缘子材质权重计算模块的计算包括：建立层次结构、构建模糊判断矩阵和计算权重向量，所述建立层次结构包括：

23、目标层：确定绝缘子材质权重的综合评估；

24、准则层：选取污秽吸附能力、电气绝缘性能、机械强度和耐候性关键准则；

25、方案层：各种不同的绝缘子材质；

26、所述构建模糊判断矩阵通过邀请专家对不同绝缘子材质在每个准则下进行两两比较，给出模糊判断值，采用三角模糊数（l，m，u）表示，构建模糊矩阵a=（aij），对于模糊判断矩阵的每行元素，计算其几何平均值，对计算得到的几何平均值进行归一化处理，即将每个几何平均值除以所有几何平均值之和，得到权重向量，几何平均值计算公式为：，几何平均值进行归一化处理得到的权重向量，综合权重计算步骤为：设对于k个准则，第i种材质在第j个准则下的权重为wij，第j个准则的重要性权重为，则综合权重为。

27、进一步地，所述综合权重计算单元对温湿度数据权重计算模块、地理位置权重计算模块和绝缘子材质权重计算模块计算的权重进行整体计算，其计算公式为，、和分别是温湿度数据权重、地理位置权重和绝缘子材质权重的分配系数，且，最终通过绝缘子初步检测单元计算的绝缘子表面污秽程度数值与综合权重计算单元计算的权重相乘，得到最终的绝缘子污秽程度数值，根据数值确定污秽状态并判断是否需要进行清洗或更换。

28、本发明提出的另一种技术方案：基于高光谱成像技术的绝缘子表面污秽状态分析方法，包括以下步骤：

29、s1.绝缘子初步检测：

30、s11.数据采集：通过无人机搭载的高光谱成像设备获取绝缘子图像信息及材质信息，获取当地工厂位置信息及污染物排放数据库，通过温湿度传感器监测温湿度数据，通过gis系统得到绝缘子的地理位置信息；

31、s12.分析处理：利用数据分析处理模块对采集到的数据进行处理，通过判断评估模块对绝缘子的污秽程度进行初步分析；

32、s2.权重计算：

33、s21.温湿度数据权重计算：

34、s211.数据预处理：收集样本，清洗和归一化数据，划分为训练集和测试集；

35、s212.模糊聚类分析：采用模糊c均值聚类算法对温湿度数据进行聚类；

36、s213.特征提取与表示：计算聚类中心，构建数据点的新特征向量；

37、s214.支持向量回归模型训练：使用训练集数据训练模型，选择高斯核函数并确定参数；

38、s215.模型预测评估：对测试集数据进行预测，评估模型性能并调整参数；

39、s22.地理位置权重计算：

40、s221.利用gis系统确定绝缘子和污染源的位置坐标；

41、s222.采用欧式距离计算直线距离，并考虑地形地貌和水流因素对距离的修正；

42、s223.根据污染源类型和时间因素对排放强度进行修正；

43、s224.根据权重计算公式计算地理位置权重；

44、s23.绝缘子材质权重计算：

45、s231.建立层次结构，包括目标层、准则层和方案层；

46、s232.构建模糊判断矩阵，邀请专家对不同材质在各准则下进行两两比较并给出模糊判断值；

47、s233.计算权重向量，包括计算几何平均值和进行归一化处理；

48、s3.综合权重计算：对温湿度、地理位置和绝缘子材质的权重进行整体计算，得到综合权重；

49、s4.综合评估结果输出：将绝缘子的初步检测结果与综合权重相结合，通过运算得到最终的污秽程度评估结果，划分污秽等级区间，确定污秽程度等级并输出详细评估报告，进而判断是否需要进行清洗或更换。

50、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

51、本发明提供的基于高光谱成像技术的绝缘子表面污秽状态分析系统及方法，通过多维度数据采集，包括高光谱成像设备获取的图像及材质信息、温湿度传感器监测数据、gis系统定位信息以及工厂和污染物排放数据等，实现了对影响绝缘子污秽状态因素的全面考量，在权重计算方面，针对温湿度数据，采用先进的模糊聚类分析和支持向量回归模型，精准地量化了其对污秽程度的影响，能适应复杂的环境变化，对于地理位置权重，综合考虑了与污染源的距离、地形地貌及水流等因素，使评估结果更符合实际情况，绝缘子材质权重的计算运用层次结构和模糊判断矩阵，科学地衡量了不同材质的关键性能对污秽状态的影响，能准确评估绝缘子的污秽程度，为清洗或更换决策提供可靠依据，有效保障电力系统的安全稳定运行。