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零值绝缘子红外判定标准零值绝缘子红外判定是电力系统中一项重要的绝缘检测方法，其能够及早发现零值绝缘子上的缺陷，确保电力系统的安全运行。
为了保证零值绝缘子红外判定工作的准确性和统一性，制定一份专门针对零值绝缘子红外判定的标准是非常必要的。
本文将从红外判定的原理、设备和操作流程等方面介绍零值绝缘子红外判定标准。
第一部分：红外判定的原理零值绝缘子红外判定是基于红外热图技术的，其原理是利用红外热图仪对零值绝缘子表面的红外分布进行扫描，通过红外图像的色彩变化判断零值绝缘子表面是否存在缺陷。
根据电力系统的要求，制定了以下几项关于红外判定原理的标准：1. 红外热图仪的选择：选择具备高分辨率、高灵敏度和高温测量范围的红外热图仪，并且要求其具备良好的抗干扰能力和稳定性。
2. 红外判定的参数设置：包括红外热图仪的观测方式、观测距离、观测角度、测量范围和测量时间等参数的设置。
这些参数的选择应根据具体情况和需要进行调整，以保证判定的准确性和可靠性。
第二部分：设备要求为了保证零值绝缘子红外判定的准确性，标准规定了对设备的要求：1. 红外热图仪的校准：红外热图仪应定期进行校准，确保其测量结果的准确性。
校准应由专业的技术人员进行，并记录校准过程和结果。
2. 设备的维护：定期对红外热图仪进行维护和保养，确保其正常工作。
维护包括：清洁镜头、充电电池、检查连接线路等。
第三部分：操作流程标准提出了零值绝缘子红外判定的具体操作流程，以保证每一次判定的准确性和可靠性：1. 前期准备：包括设备的准备、校准和检查、环境的调整等。
2. 判定过程：包括对绝缘子表面的扫描、记录红外图像和数据、分析和判断缺陷等。
3. 结果评价：根据红外图像和数据分析结果进行评价，判断缺陷的严重程度和后续处理的措施。
第四部分：判定标准化为了使零值绝缘子红外判定工作更加规范和统一，标准化是非常重要的。
标准化包括对设备、操作流程和结果评价的一致性要求，以及制定相应的培训和考核机制等。
绝缘子污秽度等级判断新方法
陈小黎;陆培钧;吴沃生;唐嘉
【期刊名称】《南方电网技术》
【年(卷),期】2009(3)2
【摘要】设计了一种可代替人工判断的绝缘子污秽等级辨识方法,并基于新标准IEC60815-1:2001给出的盐密、灰密与现场污秽度的对应关系,开发一个绝缘子污秽度等级判定程序,利用采样点的盐密值和灰密值,以最小二乘法拟合污秽等级的分界曲线,来确定绝缘子的污秽等级.实践证明,该方法不仅提高了工作效率,而且准确性比人工判断要好.
【总页数】3页(P53-55)
【作者】陈小黎;陆培钧;吴沃生;唐嘉
【作者单位】广东电网公司佛山供电局,广东,佛山,528000;广东电网公司佛山供电局,广东,佛山,528000;广东电网公司佛山供电局,广东,佛山,528000;广东电网公司佛山供电局,广东,佛山,528000
【正文语种】中文
【中图分类】TM855
【相关文献】
1.利用径向温度分布特征检测绝缘子污秽等级 [J], 陈华林;姚建刚;李佐胜;黄诗文;李文杰
2.基于等值附盐密度的绝缘子污秽等级判定系统 [J], 米文丽;严琰
3.用气象数据对污秽绝缘子的等值附盐密度的判断 [J], 邱为平
4.利用红外图像特征和径向基概率神经网络识别不同湿度条件下绝缘子的污秽等级[J], 何洪英;姚建刚;蒋正龙;李伟伟
5.局部表面电导率——表征绝缘子污秽程度的一种新方法 [J], 张仁豫;关志成;薛家麒;马霜
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开关柜污秽等级划分标准A类污秽污秽等级划分标准本标准规定将线路设备的污级共划分为―0、I、、Ⅲ和Ⅳ五级，发电厂、变电所设备的污级共划分为I、Ⅱ、Ⅲ和Ⅳ四级，并提出了各污级下相应的外绝缘爬电比距。
外绝缘的污秽等级应根据各地的污湿特征、运行经验并结合其表面污秽物质的等值附盐密度（简称盐密)三个因素综合考虑划分，当三者不一致时，应依据运行经验决定。
运行经验主要根据现有运行设备外绝缘的污闪跳闸和事故记录、地理和气象特点、采用的防污措施等情况考虑，见附录B新建高压架空线路和发电厂、变电所时应考虑邻近已有线路和厂、所的运行情况，参考该地区的污秽度和气象条件，以及城市、工业区发展规划进行绝缘设计选择。
对处于污秽环境中用于中性点绝缘和经消弧线圈接地系统的电力设备，其外绝缘水平一般可按高一级选取。
划分污级的盐密值应是以1~3年的连续积污盐密为准。
对500kV线路以3年积污盐密值确定污级。
线路和发电厂、变电所的盐密均指由普通悬式绝缘子XP-70型(X-4.5型)及XP-160型所组成的悬垂串上测得值，其他瓷件应按实际积污量加以修正。
变电设备取样应逐步过渡到以支柱绝缘子为主，见附录c线路和发电厂、变电所设备外绝缘各污秽等级和对应的盐密按表1规定划分。
注︰①线路和发电厂、变电所爬电比距计算时取系统最高工作电压。
上表()内数字为按额定电压计算值。
②计算各污级下的绝缘强度时仍用几何爬电距离。
由于绝缘子爬电距离的有效系数需根据大量的人工与自然污秽试验的结果确定，目前难以―一列出，见附录D③对电站设备О级(220kV及以下爬电比距为 1.48cm/kV、330kV及以上爬电比距为1.55cm/kV) ，目前保留作为过渡时期的污级。
污秽等级划分标准本标准规定将线路设备的污级共划分为0、I、H、m和IV五级，发电厂、变电所设备的污级共划分为I、n＞田和IV四级，并提出了各污级下相应的外绝缘爬电比距。
4.1外绝缘的污秽等级应根据各地的污湿特征、运行经验并结合其表面污秽物质的等值附盐密度（简称盐密）三个因素综合考虑划分，当三者不一致时，应依据运行经验决定。
运行经验主要根据现有运行设备外绝缘的污闪跳闸和事故记录、地理和气象特点、采用的防污措施等情况考虑，见附录B。
4.2新建高压架空线路和发电厂、变电所时应考虑邻近已有线路和厂、所的运行情况，参考该地区的污秽度和气象条件，以及城市、工业区发展规划进行绝缘设计选择。
4.3对处于污秽环境中用于中性点绝缘和经消弧线圈接地系统的电力设备，具外绝缘水平一般可按高一级选取。
4.4划分污级的盐密值应是以1〜3年的连续积污盐密为准。
对500kV线路以3年积污盐密值确定污级。
4.5线路和发电厂、变电所的盐密均指由普通悬式绝缘子XP-70型（X-4.5型）及XP-160型所组成的悬垂用上测得值，其他瓷件应按实际积污量加以修正。
变电设备取样应逐步过渡到以支柱绝缘子为主，见附录Co4.6线路和发电厂、变电所设备外绝缘各污秽等级和对应的盐密按表1规定划分。
4.7各污秽等级电力设备的爬电比距如表2规定选择。
注:①线路和发电厂、变电所爬电比距计算时取系统最高工作电压。
上表()内数字为按额定电压计算值。
②计算各污级下的绝缘强度时仍用几何爬电距离。
由于绝缘子爬电距离的有效系数需根据大量的人工与自然污秽试验的结果确定，目前难以一一列出，见附录Do③对电站设备0级（220kV及以下爬电比距为1.48cm/kV、330kV及以上爬电比距为1.55cm/kV）,目前保留作为过渡时期的污级。
高压架空线路和发变电所电瓷外绝缘污秽分级标准水利电力部文件(83)水电技字第23号关于颁发《高压架空线路和发变电所电瓷外绝缘污秽分级标准》的通知水总，电力规划院，各电管(电力)局，部属各设计院，电力科学研究院，武汉高压研究所：现颁发“高压架空线路和发变电所电瓷外绝缘污秽分级标准”原电力部(79)电生字第52号“发电厂、变电所和架空送电线路电瓷绝缘污秽分级暂行规定”作废。
凡我部系统的发供电单位和设计单位，对新建工程均按此标准执行，对原有设备以及扩建工程可参考使用。
附件：如文一九八三年四月十四日高压架空线路和发变电所电瓷外绝缘污秽分级标准第一条：适用范围本标准适用于工频交流电压3～330千伏架空线路和发电厂、变电所设备外绝缘。
500千伏架空线路和发电厂变电所外绝缘可参照执行。
第二条：污秽等级划分依据污湿特征、运行经验并结合外绝缘表面污秽物质的等值附盐密度(简称盐密)三个因素综合考虑决定。
当三者不一致时，应按运行经验决定。
新建发电厂、变电所和高压架空线路时应考虑邻近厂、所、线路的运行情况以及城市和工业区的发展规划进行绝缘设计。
第三条：污秽条件和泄漏比距的关系：高压架空线路污秽分级标准见表1发电厂、变电所污秽分级标准见表2第四条：运行经验主要根据现有运行设备外绝缘的污闪跳闸和事故记录，地理和气象特点，采用的防污措施等情况并结合其重要性综合考虑。
注：①线路及发变电所的盐密均指由普通悬式绝缘子(×-4.5)所组成的悬垂串上测得值。
(加压)(垂直)②化工厂及冶金厂附近的线路及发变电所，可根据污源所排放的导电气体和导电金属粉尘的严重程度分别列为2、3或4级(发、变电所为2级或3级)③有冷水塔的发电厂，其污秽等级可根据电厂烟囱的除尘效率及冷水塔是否装设除水器等条件，确定列入2级或3级；其附近的线路也根据上述条件确定列入2、3或4级。
④线路和发变电所泄漏比距计算取系统额定线电压。
表1 高压架空线路污秽分级标准表2 发电厂、变电所污秽级标准附录自然污秽等值附盐密的测定方法一、定义绝缘子自然污秽的等值附盐密度，是用一定量的蒸馏水清洗绝缘子瓷表面的污秽，然后测量该清洗液的电导，并以在相同水量中产生相同电导的氯化钠作为该绝缘子的等值盐量(W)，量后除以被清洗的瓷表面面积(A)即为等值附盐密度(W O)：注：一片普通悬式绝缘子(×-4.5)的表面积按1450平方厘米计算。
污秽度等级划分及测量方法国网武汉高压研究院1 与污秽度相关的定义和术语1.1 参照盘形悬式绝缘子 reference cap and pin insulator用来测量现场污秽度的XP-70、XP-160盘形悬式绝缘子(根据GB/T 7253)。
1.2参照长棒形绝缘子 reference long rod insulator用来测量现场污秽度的具有无棱的平滑的伞的L100长棒形绝缘子（根据IEC 60433）。
伞的上表面倾角在14°和24°间，而其下表面倾角在8°和16°间。
至少需要14个伞裙。
1.3爬电距离 creepage distance沿承受系统标称电压的金具之间的绝缘表面最短距离或最短距离之和。
水泥和任何其它非绝缘材料的表面不考虑为绝缘距离。
如果绝缘子的绝缘表面覆有高电阻的涂层，该部分可认为是有效的绝缘表面，此段距离计入爬电距离。
1.4 统一爬电比距（USCD） unified specific creepage distance（USCD）爬电距离与绝缘子两端最高运行电压(对于交流系统，通常为U m/3)之比，通常表示为mm/kV。
1.5附盐密度 salt deposit density (SDD)人工涂覆于给定绝缘子的绝缘体表面（不包括金属部件和装配材料）上氯化钠总量除以表面积，一般表示为mg/cm2。
1.6等值附盐密度 equivalent salt deposit density (ESDD)溶解后具有与从给定绝缘子的绝缘体表面清洗的自然沉积物溶解后相同电导率的氯化钠总量除以表面积，一般表示为mg/cm2。
1.7不溶物密度（简称灰密）non soluble deposit density (NSDD)从给定绝缘子的绝缘体表面清洗的非可溶残留物总量除以表面积，一般表示为mg/cm2。
1.8现场等值盐度site equivalent salinity (SES)根据GB/T 4585、IEC61425和DL/T 859进行盐雾试验时的盐度。
基于高光谱技术的陶瓷绝缘子污秽等级检测
张血琴;周志鹏;李谦慧;郭裕钧;吴广宁
【期刊名称】《电力工程技术》
【年(卷),期】2022(41)4
【摘要】陶瓷绝缘子污秽等级检测主要采用等值盐密法、表面污层电导法、泄漏电流法等传统方法,检测过程耗时长、效率低。
高光谱技术能够非接触地获取目标图谱信息且信息量丰富,在绝缘子污秽检测方面有较大应用潜力,因此文中提出基于高光谱技术的陶瓷绝缘子污秽等级检测方法。
首先,由于陶瓷绝缘子的材质原因,采集其高光谱图像时存在反光现象,因此采用直方图均衡化处理高光谱图像,去除反光干扰;然后,对高光谱图像进行预处理,去除噪声干扰;接着,采用连续投影算法(SPA)对样本谱线进行特征提取,去除冗余信息;最后,根据特征谱线建立支持向量机(SVM)分类模型,实现陶瓷样品的污秽等级划分,其准确率可达95%。
【总页数】6页(P150-155)
【作者】张血琴;周志鹏;李谦慧;郭裕钧;吴广宁
【作者单位】西南交通大学电气工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TM855
【相关文献】
1.基于红外热像的瓷绝缘子污秽等级检测方法
2.基于高光谱遥感的复合绝缘子污秽非接触式检测研究
3.绝缘子污秽等级的高光谱特征优化识别技术研究
4.基于高光
谱成像技术的复合绝缘子表面污秽状态检测实验平台设计5.基于高光谱与红外技术融合的绝缘子污秽程度检测方法
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第３４卷第９期 ２０１５年９月 电工电能新技术
Ａｄｖａｎｃｅｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｏｆ Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ａｎｄ Ｅｎｅｒｇｙ Ｖｏ１．３４，Ｎｏ．９
Ｓｅｐｔ．２０１５
基于彩色可见光图像的绝缘子污秽等级判别 田治仁 ，金立军 （１．同济大学电气与电子工程学院，上海２０１８０４；２．西安交通大学电力设备电气 绝缘国家重点实验室，陕西西安７１００４９）
摘要：提出一种新的基于彩色可见光图像的高压绝缘子污秽等级判别方法。对深圳变电局所属多 个变电站进行现场拍摄获取污秽绝缘子可见光图像，并实验获取其对应等值附盐密度，经图像灰度 化、图像增强、滤波后，用两次最大类间方差法进行分割，得到盘面积污区域。提取积污区域的 ＲＧＢ、ＨＳＶ空间共３６个特征分量，并运用Ｆｉｓｈｅｒ判别法进行特征量筛选。用筛选的特征量训练ＢＰ 神经网络，建立可见光图像污秽等级判别网络。试验结果表明可见光污秽等级判别法具有较高准 确率，是一种检验高压绝缘子污秽等级的可行方法。 关键词：绝缘子；污秽等级；可见光图像；ＯＴＳＵ法；Ｆｉｓｈｅｒ判别法；ＢＰ神经网络 中图分类号：ＴＰ３９１．４ 文献标识码：Ａ 文章编号：１００３－３０７６（２Ｏ１５）０９－００７０－０５
１ 引言 绝缘子在输电线路中占有重要地位。随着我国 经济的发展、大气环境的恶化以及空气污染的加剧， 使得绝缘设备积污加快。污秽物使得绝缘子的电气 强度大大降低，易使输电线路和变电站的绝缘子发 生污秽闪络，引起电力系统事故，造成巨大经济损 失…。实现绝缘子污秽程度的安全、准确检测，为 绝缘子清扫及污闪防治提供技术保障，是输配电线 路安全运行迫切需要解决的问题。 目前，国内外涌现出大量的输电线路绝缘子污 秽检测方法，主要包括电压分布检测法 、泄露电 流法 、脉冲电流法、光谱法、紫外成像法和红外热 像法 等。各种方法都得到了一定的发展，但各有 缺陷，目前为止均未能大范围应用于工程实际。 当绝缘子表面有沙尘、盐碱等污秽时，会覆盖绝 缘子原本的颜色特征，表现出沙尘的视觉特性，在视 觉及可见光彩色图像中表现的特征即表面积污区域 颜色发生改变 。本文提出一种基于可见光图像 的绝缘子污秽等级判别方法，结合ＢＰ神经网络实 现绝缘子污秽等级判别。该方法对图像进行滤波、 增强后，分割得到绝缘子盘面积污区域，用Ｆｉｓｈｅｒ判 别法对积污区域颜色特征分量进行筛选，得到最能 区分绝缘子污秽等级的分量作为ＢＰ神经网络的输 入，污秽等级作为神经网络输出。该方法具有成本 低、不必拆解、不必停电、不必安装复杂装置、不易受 电磁干扰、远距离非接触测量等优点。
２实验设计及研究方案 ２．１实验设计 为研究绝缘子表面污秽颜色特征，本文通过现 场拍摄的方法获取可见光图像样本。拍摄工具选用 ＳＯＮＹ ａ５５０数码相机，拍摄地点为深圳供电局所属 的新安站、湾厦站、大芬站等１１座１ｌＯｋＶ变电站。 照度计采用ＡＲ ８１３Ａ，本文拍摄环境照度范围为 １１０～３００００１ｕｘ。颜色和材料对其有很大的影响，本 文主要研究对象为棕色陶瓷支柱绝缘子。在每次可 见光图像拍摄完毕之后，对绝缘子进行盐密灰密采 样，操作按照ＧＢ／Ｔ ４５８５－２００４要求进行，并根据 ＧＢ／Ｔ ５５８２．１９９３记录每个绝缘子的污秽等级。 由于光照的关系，支柱绝缘子下盘面通常存在 阴影，宜用上盘面进行污秽等级判别。若拍摄角度 的水平夹角过大，会造成上方盘面对下方盘面的遮 挡；若水平夹角过小，会导致获取的各盘面积污区域
收稿１５１期：２０１４－０９—１７ 基金项目：国家自然科学基金（５１１７７１０９）、电力设备电气绝缘国家重点实验室（ＥＩＰＥ１４２ｉ１）资助项目 作者简介：田治仁（１９９１一），男（土家族），贵州籍，硕十研究生，研究方向为检测技术与自动化装置； 金立军（１９６５一），男，浙江籍，教授，博导，博士，研究方向为检测技术与自动化装置。 ７２ 电工电能新技术 第３４卷 （４）盘面积污区域分割提取 可见光判别法直接关心绝缘子盘面的污秽区 域，而非整个盘面，因此希望在去除背景的同时也能 去除绝缘子上的阴影、边缘反光部分和未积污部分。 本文采用最大类间方差法 （ＯＴＳＵ算法）对灰度图 进行分割，该方法方程为： ｏｒ （Ｔ）＝ＷＡ（ Ａ一 ） ＋ Ｂ（ Ｂ— ） （３） 式中， 为目标区域Ａ与背景区域Ｂ的分割阈值， 取值范围０～２５５；／ｘ 为区域Ａ平均灰度；Ｗ 为区域 Ａ像素点数占图像的比例； 为区域Ｂ平均灰度； 为区域Ｂ像素点数占图像的比例； 为图像的总 平均灰度； （Ｔ）为区域Ａ和Ｂ的方差。当 的取 值使得 （ ）最大时，区域Ａ与区域Ｂ差别最大， 用该灰度值作为阈值对灰度图进行分割，获取目标 区域Ａ。 一次分割去除灰度较大的绝缘子边缘反光区域 以及背景中浅色的部分，如图３（ｃ）所示；对保留的 图像再进行一次ＯＴＳＵ分割，去除灰度较深的盘间 阴影部分及边缘清洁部分，最终获取盘面积污区域 及背景中与积污区域颜色特征相似的背景，如图３ （ｄ）所示。 ３．２特征分量提取和选择 图像中存在颜色、形状和边缘等多种特征，提取 并选择合适的特征分量有利于体现图像积污程度的 不同特点，便于识别。本文对预处理后的可见光图 像考察ＲＧＢ色彩空间的红（Ｒｅｄ）、绿（Ｇｒｅｅｎ）、蓝 （Ｂｌｕｅ）以及ＨＳＶ色彩空间的色调（Ｈｕｅ）、饱和度 （Ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ）、亮度（Ｖａｌｕｅ）共６个特征，提取每个特 征的均值 …、最大值 …、最小值 …、极差 （Ｘ ＝Ｘ 一Ｘ ｉ ）、中值 、方差 等６维特征 分量，共３６维特征分量，其中 代表Ｈ、Ｓ、Ｖ、Ｒ、Ｇ、 曰。 进而需从上述特征分量中找到不同污秽等级间 具有最明显差异的量来作为污秽等级判别依据。 Ｆｉｓｈｅｒ判别法是常用的特征选择方法，其主要思想 是分类性能较强的特征表现为类内距离尽可能小， 类间距离尽可能大。污秽等级为ｋ的样本第ｉ维特 征的类内方差Ｓ１１）（ ｋ 类间方差ｓ６㈤的计算公式为：
１ ４ ｓ ： ＝÷∑∑（ ¨一ｍ ”） （４） 帅ｉ ０
∈ ４ 竹＾ ｓ ＝∑ （ｍ 一ｍ ） （５） －０，‘
式中，ｉ（ｉ＝１，２…．，３６）为特征向量维数；ｋ为污秽
等级； 为污秽等级ｋ的单个样本的第ｉ维特征； ｍ 为污秽等级ｋ的样本第ｉ维特征值的均值； 为污秽等级为ｋ的样本总体；ｍ 为所有污秽等级样 本的第 维特征值的均值；ｎ 为污秽等级ｋ的样本 的第ｉ维特征值个数；ｎ 为所有样本的第ｉ维特征的 总个数。类间方差ｓ６（ｆ１与类内方差ｓ ； 之比为．， 值，即：
，＝器 （６）
第ｉ维特征的－，值越大，表明该维特征分类效 果越好。Ｊ＝９表示使用该特征分类的错分率为 ０．２５％，Ｊ＝１表示错分率为３０％。对噪声特征而 言，．，趋近于０ Ｅ９］。对３００张、共５类绝缘子可见光
图像求取其３６维特征分量的．，值。若以，≥３为特 征分量选择标准，则ｓ分量最大值ｓ…和ｓ分量方 差Ｓ，，ａｒ满足条件。二维污秽特征分布如图４所示。 图中可见，ｓ分量最大值．ｓ 和Ｊｓ分量方差．ｓ 可以 较有效地区分５类不同的污秽等级，其中０、Ｉ和ＩＩ 级分类较好，ＩＩＩ和ＩＶ级有部分重叠但总体可分。 随着污秽等级增加，Ｓ 与Ｓ ｖ．ｒ均减小，且分布趋于 集中。本文选择ｓ…和ｓ 作为污秽等级判别特征。
图４二维污秽特征分布 Ｆｉｇ．４ Ｔｗｏ－ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ ｍａｐ ｏｆ ｃｏｎｔａｍｉｎａｔｉｏｎ ｆｅａｔｕｒｅｓ
４污秽等级判别ＢＰ神经网络的建立 ４．１ ＢＰ神经网络模型及Ｌ・Ｍ训练算法 人工神经网络是一种能够模仿生物大脑神经元 活动机理的具有良好结构的数学模型¨。 ，其中比较 常见的ＢＰ神经网络是一种多层的前向型神经网 络。在ＢＰ网络中信号是前向传播的，而误差是反 向传播的¨ 。其学习规则是使用最速下降法，通过 反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的 第９期 田治仁，等：基于彩色可见光图像的绝缘子污秽等级判别 ７３ 误差平方和最小。ＢＰ学习算法在理论上具有逼近 任意非线性连续映射的能力，在非线性系统的建模 及控制领域里有着广泛的应用。 然而ＢＰ算法存在一些不足，主要是收敛速度 很慢，往往收敛于局部极小点；数值稳定性差，学习 率、动量项系数和初始权值等参数难以调整。Ｌ－Ｍ 算法¨ 是介于牛顿法与梯度下降法之间的一种非 线性优化方法，对于过参数化问题不敏感，能有效地 处理冗余参数问题，使误差函数陷入局部极小点的 机会大大减小。本文采用Ｌ—Ｍ算法对网络进行训 练。 ４．２污秽等级识别ＢＰ神经网络模型 对一个三层的ＢＰ神经网络，若隐层神经元数 充分大，就可以对定义在非无界区域上的任何连续 函数做逼近¨ 。本文采用三层网络结构，神经网络 激活函数采用Ｓｉｇｍｏｉｄ函数 ＝１／（１＋ｅ ），为了 加快训练速度，平衡输入量，防止输出饱和，需对样 本数据首先归一化。归一化后，用．ｓ…和Ｓｖａｒ作为输 入，即该网络为二维输入；输出为盐密并换算至对应 的污秽等级，训练得到可见光污秽等级判别神经网 络。隐层神经元个数太少则非线性映射能力不足， 过多则浪费训练时间且易导致过拟合，需采用试验 获取最佳值。本文所采用的神经网络结构如图５所 示。 隐含层 图５污秽判别神经网络结构 Ｆｉｇ．５ Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｏｆ ＢＰ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ ５实验结果及分析 选取２５０组可见光图像数据，每个污秽等级５０ 组，对ＢＰ神经网络进行训练，网络误差设为 ０．０ｌ％，训练次数１０００。经试验，隐层元数为１２时 网络满足精度要求的同时收敛较快且映射能力较 强。在此基础上训练神经网络，经７９２次迭代网络 误差达到０．００９７％。该网络对２５０个训练样本的 判别准确率１００％，对５０个测试样本的判别准确率 为８８％。表１为部分测试样本数据及判别结果，其 中ｌ一１５为训练样本，１６—２Ｏ为测试样本，．ｓ ． 为绝 缘子盘面积污区域．ｓ分量最大值，．ｓ…为ｓ分量方 差，判别污秽等级为网络输出的盐密值对应的污秽 等级，实际污秽等级为按照ＧＢ／Ｔ ４５８５．２００４所测得 的污秽等级。 裹１ 部分训练样本、测试样本数据及其结果 Ｔａｂ．１ Ｐａｒｔ ｏｆ ｔｒａｉｎｉｎｇ ａｎｄ ｔｅｓｔ ｄａｔａ ａｎｄ ｒｅｓｕｌｔｓ
从表１数据可见，不同污秽等级间的盘面污秽 ．ｓ分量最大值ｓ…及｜ｓ分量方差｜ｓ ，存在明显的差 异，说明绝缘子表面污秽的颜色特征能够表征绝缘 子污秽等级。随着污秽等级的增加，Ｓ…和Ｓｖａｒ均呈 下降趋势。 笔者认为影响测试准确率的主要原因如下： （１）可见光法要求污秽绝缘子样本的污秽成分 尽可能相近，而同处于深圳的各变电站由于所处自 然环境并非完全相同，污秽成分也存在差异，最终体 现在同一盐密下污秽颜色的差异。 （２）本文实验照明为自然光，照度１１０— ３００００１ｕｘ不等，若要进一步提高实验精确性应将照 度纳入考虑。
