[发明专利]一种基于支持向量机的绝缘子检测机器人测量电压值修正方法

说明书

本发明涉及一种基于支持向量机的绝缘子检测机器人测量电压值修正方法，根据绝缘子分布参数模型和绝缘子检测机器人等效路模型，模拟存在不同低、零值绝缘子情况，分别计算无机器人时绝缘子串电压分布值和机器人在各片绝缘子测量获得的绝缘子串电压分布值，两组数据作为样本，构成样本库；选取样本集，利用支持向量机模型进行训练，修正得到实际电压分布，通过模型参数优化完成模型训练；利用训练好的模型对测量数据进行修正，即可得到绝缘子串真实电压分布。本方法可以通过典型缺陷情况下的样本数据训练学习得到测量电压值与实际绝缘子串分布电压之间复杂的非线性关系，对正常情况以及不同低、零值绝缘子情况下的测量电压值进行准确修正。

技术领域

本发明涉及输电线路绝缘子串的绝缘子机器人检测技术领域，具体涉及一种基于支持向量机的绝缘子检测机器人测量电压值修正方法。

背景技术

输电线路绝缘子工作在户外环境中，长期受恶劣气候或工业污染影响，可能遭受沙尘、自然盐酸、雾霾、酸雨、工业废气等污染物的侵蚀。随运行时间延长，绝缘性能随之下降，为了保证输电线路绝缘子的运行安全，需定期地进行劣化瓷绝缘子检测。传统的检测方法主要为人工检测，利用火花叉法、电压分布法等对绝缘子进行判别，对于长串绝缘子由于操作杆较长等原因非常不便，而采用绝缘子机器人检测方便有效，并可减少绝缘子检测工作的人力投入，降低输电线路运维成本。

但是，绝缘子检测机器人在测量过程中可能会改变原来绝缘子串的电场分布情况。检测机器人等效电气模型由探针间电容、测量电阻和测量回路的等效阻抗等部分组成，检测机器人在测量一片绝缘子时相当于在绝缘子旁并联了一条支路，使整体阻抗减小，从而造成分压减小，测量的电压值比真实值要小，存在一定的偏差，可能对低、零值绝缘子造成误判。而且绝缘子机器人检测绝缘子串各片绝缘子电压时，所处的位置都不一样，因此等效电气网络不断改变，所以测得的整串分布电压值与实际绝缘子串的分布电压值为复杂的非线性关系。因此，需提出一种智能算法模型，通过对样本数据训练学习获取这种非线性关系，然后可将训练好的模型用于绝缘子机器人测量数据的修正。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明提供一种基于支持向量机的绝缘子检测机器人测量电压值修正方法，根据绝缘子分布参数模型和绝缘子检测机器人等效电路模型，模拟存在不同低、零值绝缘子情况，分别计算无机器人时绝缘子串电压分布值和机器人在各片绝缘子测量获得的绝缘子串电压分布值，两组数据作为一个样本，选取对应数据构成样本库；对训练样本输入归一化，然后利用支持向量机模型进行训练，修正得到实际电压分布，通过优化当误差小于设定值时，模型训练完成；利用训练好的模型对测量数据进行修正，即可得到绝缘子串真实电压分布。

为了实现上述目的，本发明所采用的技术方案是：

一种基于支持向量机的绝缘子检测机器人测量电压值修正方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：建立绝缘子分布参数模型，计算无机器人存在时绝缘子串实际电压分布值；

步骤2：建立绝缘子检测机器人等效电路模型，仿真模拟绝缘子机器人在各片绝缘子测量获得的绝缘子串电压分布值；

步骤3：模拟绝缘子串中存在不同低、零值绝缘子情况，根据步骤1和步骤 2分别计算无机器人时绝缘子串电压分布值和机器人在各片绝缘子测量获得的绝缘子串电压分布值，两组数据作为一个样本，计算多种低、零值绝缘子情况下的数据，构成样本库；

步骤4：在样本库中选取训练样本集，对支持向量机模型进行训练，通过模型参数优化完成支持向量机模型训练；

步骤5：将检测机器人测量数据作为输入量，利用训练完成的支持向量机模型进行修正，即可得到绝缘子串实际分布电压。