基于高光谱技术的绝缘子污秽含水量检测

绝缘子表面污秽受潮是导致闪络的关键因素之一,了解污秽的实时受潮情况对评估绝缘子绝缘状态具有重要意义。针对目前直接测量绝缘子表面污秽潮湿度存在困难的问题,提出使用无损、非接触的高光谱技术获取绝缘子表面污秽状态的实时图谱信息,进而定量检测污秽含水量的方法。首先利用高光谱成像仪对湿润的染污样本进行光谱采集(400～1 040 nm),并利用黑白校正和多元散射校正对采集到的光谱谱线进行预处理以去除噪声、散射等干扰,再采用连续投影算法数据进行降维,提取谱线的特征波段,最后分别针对全波段和特征波段建立反向传播神经网络预测模型,预测集均方根误差分别为0.110 1和0.0768。结果表明:高光谱技术可以用于非接触检测绝缘子表面污秽的含水量,并且特征波段建模的方法较全波段建模具有识别率高、计算量小的优势。将该方法用于自然积污绝缘子表面污秽含水量检测,结果准确,为绝缘子污秽度在线检测、污层电导测量以及闪络电压预测提供了新方法。