摘要：针对不同环境温度、环境湿度、实验电压下绝缘子污秽程度的识别,提出了一种基于红外热像特征和BP神经网络的智能识别方法。以污秽绝缘子表面温度分布的方差值及其相对于环境平均温度的最大温升和平均温升作为污秽特征,结合环境温度、湿度、实验电压共6个量作为BP神经网络输入,通过神经网络强大的非线性映射能力实现污秽等级的自动识别。实验分析表明污秽特征的选取剔除了环境温度的影响,在不同电压等级与湿度条件下,不同污秽等级特征数据虽有部分重合,但神经网络引入电压等级与湿度作为多维输入,因此同样可以准确区分不同污秽等级。实验结果证明该方法能有效实现不同环境温度、环境湿度、实验电压下的绝缘子污秽等级识别。

关键词：绝缘子污秽等级识别 环境温度 环境湿度 实验电压 bp神经网络 

单位：湖南大学电气与信息工程学院 长沙410082 国网电力科学研究院 武汉430074 湖南省电力试验研究院 长沙410007