[发明专利]一种复合绝缘子鸟啄损伤风险等级评估方法

说明书

本发明公布了一种复合绝缘子鸟啄损伤风险等级评估方法，方法包括：获取实际绝缘子尺寸参数与技术要求，建立完好的三维电场仿真模型，并由此建立存在损伤的三维电场仿真模型，进而通过相对应的电场计算，获取复合绝缘子电场强度变化规律；其次，采集实际复合绝缘子损伤图像，结合图像增强技术扩展为图像数据库；接着，结合复合绝缘子鸟啄损伤电场强度变化规律，建立复合绝缘子电场强度和图像数据库对应关系，生成图像标签库，作为深度学习样本，并按一定比例划分为学习集、测试集和验证集；最后，在YOLOv3神经网络深度学习算法中，使用标签数据库训练复合绝缘子鸟啄缺陷风险等级评估模型，形成一套系统性的复合绝缘子鸟啄损伤风险等级评估方案。

技术领域

本发明涉及一种复合绝缘子鸟啄损伤风险等级评估方法，属于图像识别技术领域。

背景技术

输电线路中，绝缘子扮演着导线与杆塔绝缘安全的关键角色，其中复合绝缘子，由其质量轻、易于维护等特点，在我国的电力系统中得到了广泛的应用。由于输电线路跨越各种复杂的地理环境，且复合绝缘子主要由护套和伞裙材料等包含硅橡胶的材料组成，故容易受到鸟类啄食导致损伤造成局部场强升高问题，当局部场强大于临界值(起晕场强为4.5×10⁵V/m)时，会产生电晕放电，甚至在空气湿度较大的气象条件下，有可能进一步引发空气放电现象，会对线路造成极大隐患，因此，定期对线路绝缘子的健康状况进行检测，及时发现和更换破损的绝缘子是必要的。

针对复合绝缘子的研究，主要从外部损伤和内部缺陷两个方向进行，常见的绝缘子缺损检测方法有人工巡检、超声波检测、紫外线法、无人机巡检等，一般针对鸟啄外部损伤进行分析与研究，故采用无人机巡检实现。无人机巡检主要通过图像识别的方式进行，图像识别方法主要针对绝缘子串边缘形态和图像处理后的色彩进行区分，但是，现有方法存在以下技术问题：复合绝缘子缺陷类别正样本非常少，很难构建有效的样本库，因为数据集过小而引起的过拟合现象，准确性和实用性都不高。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术中的不足，提供一种复合绝缘子鸟啄损伤风险等级评估方法，能够实现自动判别复合绝缘子鸟啄损伤的风险等级，提高输电线路巡检效率。

为达到上述目的，本发明是采用下述技术方案实现的：

第一方面，本发明提供了一种复合绝缘子鸟啄损伤风险等级评估方法，包括以下步骤：

获取复合绝缘子损伤图像；

将所述绝缘子损伤图像输入复合绝缘子鸟啄缺陷风险等级评估模型，获得复合绝缘子鸟啄破损风险等级评估结果。

进一步的，所述复合绝缘子鸟啄缺陷风险等级评估模型的构建方法包括以下步骤：

获取实际绝缘子尺寸参数与技术要求，并根据所述实际绝缘子尺寸参数与技术要求建立完好的三维电场仿真模型；

根据所述完好的三维电场仿真模型建立伞裙与护套存在损伤的三维电场仿真模型，并通过相对应的电场计算，获取复合绝缘子电场强度变化规律；

获取实际复合绝缘子损伤图像，并通过图像增强技术扩展为图像数据库；

根据所述复合绝缘子鸟啄损伤电场强度变化规律，建立所述复合绝缘子电场强度和所述图像数据库对应关系，生成图像标签库；

基于YOLOv3神经网络深度学习算法，根据所述图像标签库，建立复合绝缘子鸟啄缺陷风险等级评估模型。

进一步的，根据所述实际绝缘子尺寸参数建立伞裙与护套存在损伤的三维电场仿真模型，并通过相对应的电场计算，获取复合绝缘子电场强度变化规律的方法包括以下步骤：

根据实际线路复合绝缘子尺寸参数，针对复合绝缘子伞裙，建立不同损伤类别的鸟啄损伤三维仿真电场计算模型；针对复合绝缘子护套，建立不同损伤类别的鸟啄损伤三维仿真电场计算模型；所述实际绝缘子尺寸参数包括杆塔、导线、均压环的实际尺寸；