基于神经网络的湿污复合绝缘子温升风险等级评估方法

摘要

本发明公开了一种基于神经网络的湿污复合绝缘子温升风险等级评估方法，包括，建立二维轴对称温度场仿真模型，引入风速、相对湿度等环境因素，得到不同影响因素下复合绝缘子温度变化规律；基于湿污复合绝缘子温度与温升风险等级的对应关系，生成图像标签库训练神经网络；根据实际湿污复合绝缘子红外图像获取温升分布，将环境相对湿度、风速以及温升分布输入至训练好的湿污复合绝缘子异常温升风险等级评估模型，得到湿污复合绝缘子异常温升风险等级。本发明基于神经网络结合湿污复合绝缘子温升分布规律，能够快速准确地定位实际运行中温升异常的湿污复合绝缘子，并对异常温升风险等级进行有效判断，为复合绝缘子的运行维护提供可靠指导。