摘要
摘要传统的零值检测方法需要断电，安装和检查，这些方法效率低且不安全。它不能适应中国电网的快速发展，也不能满足建设强大电网的要求。近年来，许多电力部门采用红外成像技术进行零值绝缘子检测，取得了一定的成果，积累了宝贵的经验。但是，现场测试的准确性很低。其中一个重要原因是零值绝缘子的红外热成像缺乏有效的现场指导。新感应绝缘体的红外热图像检测易受气候条件和诸如阳光，雨水，环境湿度，温度等污染的影响，导致不令人满意的红外图像结果。新型感应绝缘子与普通绝缘子的特性差异不明显，容易引起误差。检测到或错过了测试。在确定绝缘子的加热机理和热成像特性的基础上，分析了温度，湿度和污染程度等环境因素对红外成像检测零值的影响。针对零值绝缘子红外成像的特点，结合红外热成像检测因子的研究成果，提出了基于影响因素分析的概率神经网络和概率神经网络。通过比较零值绝缘子与普通绝缘子的特性，通过系统分析和人工神经网络确定阈值，并通过系统相关分析确定零值绝缘子，最大限度地消除了环境因素对红外零值绝缘子的影响，提高了红外零值绝缘子的精度。
出版日期
2019年01月11日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
