摘要：為提高變電站氣體絕緣組合開關(guān)電器絕緣子機械松動檢測精度和檢測速度，提出一種改進CNN網(wǎng)絡(luò)的智能檢測方法。方法以盆式絕緣子機械松動類型檢測為研究對象，通過將CNN網(wǎng)絡(luò)卷積核尺寸大小調(diào)整為1*3，并在標準CNN網(wǎng)絡(luò)中增加2層卷積層和全連接層，在訓練過程中引入了批量歸一化操作，增強CNN網(wǎng)絡(luò)的非線性表達能力，縮短網(wǎng)絡(luò)訓練時間，實現(xiàn)了盆式絕緣子機械松動智能檢測。仿真結(jié)果表明，所提方法具有較高的檢測準確率，平均檢測準確率為99%，平均損失值為0.001 1，且具有更快的檢測速度，檢測時長為76 s。相較于標準CNN模型、SVM模型、KNN模型，所提方法在檢測準確率和檢測速度具有明顯優(yōu)勢，為變電站氣體絕緣組合開關(guān)電器絕緣子機械松動智能檢測提供了參考。

關(guān)鍵詞：氣體絕緣組合開關(guān)電器；絕緣子機械松動；智能檢測；CNN網(wǎng)絡(luò)

中圖分類號：TM216；TQ116文獻標識碼：A文章編號：1001-5922（2025）04-0155-04

Research on intelligent detection of mechanical faults of gas insulated switchgear insulators

PAN Jingjuan

（State Grid Nantong Power Supply Company，Nantong 226007，Jiangsu China）

Abstract：In order to improve the accuracy and detection speed of mechanical looseness detection of gas insulated switchgear insulators in substations，an improved CNN network intelligent detection method is proposed.The meth?od focuses on the detection of mechanical looseness types in basin insulators.By adjusting the size of the convolu?tional kernel of the CNN network to 1*3 and adding two layers of convolutional layers and fully connected layers to the standard CNN network，batch normalization operations are introduced during the training process to enhance the non-linear expression ability of the CNN network，shorten the training time，and achieve intelligent detection of me?chanical looseness in basin insulators.The simulation results show that the proposed method has a high detection accuracy，with an average detection accuracy of 99%and an average loss value of 0.001 1.It also has a faster detec?tion speed and a detection time of 76 seconds.Compared with standard CNN models，SVM models，and KNN mod?els，the proposed method has significant advantages in detection accuracy and speed，providing a reference for in?teligent detection of mechanical looseness of gas insulated switchgear insulators in substations.

Key words：gas insulated combination switchgear；mechanical loosening of insulators；intelligent detection；CNN network

變電站氣體絕緣組合開關(guān)電器是一種使用氣體絕緣保護變電站組件的電氣設(shè)備，可有效捕獲自由電子，減少變電站電弧中的電力，進而確保變電站穩(wěn)定安全運行。然而，由于變電站氣體絕緣組合開關(guān)電器的絕緣子通常采用螺栓進行連接，容易出現(xiàn)螺栓預緊力分布不均的問題，導致絕緣子發(fā)生變形，進而影響變電站運行安全。因此，有必要對變電站氣體絕緣組合開關(guān)電器絕緣子機械松動進行檢測。目前，變電站氣體絕緣組合開關(guān)電器絕緣子機械松動檢測主要是在事故發(fā)生后，通過人工檢測進行確定，而缺乏一種智能檢測方法。因此，人們嘗試參考現(xiàn)有基于深度學習的智能檢測方法，對絕緣子機械松動進行智能檢測，如尹子會等[1]通過改進Faster R-CNNDE錨點框生成機制，并利用邊緣計算對變電站設(shè)備圖像進行缺陷檢測，提出一種融合邊緣計算和改進Faster R-CNN的變電站設(shè)備缺陷檢測方法，實現(xiàn)了變電站設(shè)備缺陷的自動檢測；張?zhí)熘业萚2]通過利用希爾伯特-黃提取變電站電流的故障特征，并利用CNN網(wǎng)絡(luò)進行故障定位，實現(xiàn)了智能變電站的故障診斷與故障定位；翁凌雯等[3]通過使用變電站視頻信號的靜態(tài)幀、光溜圖像和差分光度信息作為CNN網(wǎng)絡(luò)的輸入，有效關(guān)聯(lián)了變電站視頻在視域和空域上特征，提出一種基于機器視覺和動作識別的變電站智能監(jiān)控方法，實現(xiàn)了變電站的智能監(jiān)控。因此，本研究嘗試采用CNN網(wǎng)絡(luò)對變電站氣體絕緣組合開關(guān)電器的絕緣子機械松動進行智能檢測，并通過改進CNN網(wǎng)絡(luò)卷積核大小，增加網(wǎng)絡(luò)層深度，來提高CNN網(wǎng)絡(luò)的檢測速度和檢測性能，提出一種改進的CNN網(wǎng)絡(luò)絕緣子機械松動智能檢測方法。

1 CNN網(wǎng)絡(luò)及改進

CNN網(wǎng)絡(luò)是一種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，由卷積層、池化層和全連接層三種基本結(jié)構(gòu)組成[4-5]。其中，卷積層負責提取輸入數(shù)據(jù)特征，池化層通過最大池化或平均池化采樣，對卷積層提取的特征進行強化，全連接層負責輸出分類識別結(jié)果[6-7]。

CNN網(wǎng)絡(luò)具有強大的特征提取功能，可從變電站氣體絕緣組合開關(guān)電器超聲數(shù)據(jù)中提取螺栓松動特征，并能根據(jù)特征進行分類識別。因此，本研究選用該網(wǎng)絡(luò)對變電站氣體絕緣組合開關(guān)電器絕緣子螺栓松動進行智能檢測。但由于CNN網(wǎng)絡(luò)參數(shù)過多，同時訓練大量的參數(shù)會導致訓練困難，降低訓練效率，甚至導致網(wǎng)絡(luò)過擬合，影響網(wǎng)絡(luò)分類識別性能[8-9]。因此，有必要對CNN網(wǎng)絡(luò)進行改進。本研究參考VGG16網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)，將網(wǎng)絡(luò)中卷積層濾波器尺寸降低，可提升網(wǎng)絡(luò)性能和訓練速度[10]。因此，本研究對CNN卷積層濾波器尺寸進行了優(yōu)化，將CNN網(wǎng)絡(luò)1*5的卷積核轉(zhuǎn)換為1*3的卷積核。同時通過在原始網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)上增加兩層卷積層和全連接層，提升網(wǎng)絡(luò)深度，進一步提高網(wǎng)絡(luò)訓練速率。

另外，考慮到網(wǎng)絡(luò)層數(shù)的增加會導致每個網(wǎng)絡(luò)層的參數(shù)發(fā)生變化。此時，若訓練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)的分布差異明顯，會導致網(wǎng)絡(luò)時效。因此，研究在CNN網(wǎng)絡(luò)訓練過程中引入了批量歸一化操作，如下[11]：

xi（′）= （1）

式中：xi，xi（′）分別為歸一化前后的數(shù)據(jù)；μβ，σB（2）分別為訓練抽取的數(shù)據(jù)均值和方差；ε為防止分母為0的極小數(shù)。

最后，為避免歸一化后數(shù)據(jù)的偏移量丟失，增強CNN網(wǎng)絡(luò)的非線性表達能力，對歸一化后的數(shù)據(jù)進行了尺度縮放，如式下[12]：

yi= ri× xi（′）+ βi（2）

式中：ri，βi為重構(gòu)參數(shù)，yi為尺度縮放后的數(shù)據(jù)。

通過上述改進，可有效提高CNN網(wǎng)絡(luò)的訓練速度，增強網(wǎng)絡(luò)分類識別性能。因此，本研究選用上述改進的CNN網(wǎng)絡(luò)對變電站氣體絕緣組合開關(guān)電器絕緣子機械松動進行智能檢測。

2變電站氣體絕緣組合開關(guān)電器絕緣子機械松動智能檢測

為實現(xiàn)變電站氣體絕緣組合開關(guān)電器絕緣子機械松動智能檢測，本研究以變電站盆式絕緣子螺栓松動類型檢測為研究對象，并基于上述改進的CNN網(wǎng)絡(luò)，提出一種絕緣子機械松動檢測方法，具體操作流程如下：

數(shù)據(jù)獲取及預處理。收集整理不同工況下盆式絕緣子機械松動的超聲傳播數(shù)據(jù)?？紤]到數(shù)據(jù)中含有噪聲數(shù)據(jù)等異常數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進行濾波處理，并將所有數(shù)據(jù)歸一化到相同長度和量綱[13]；

數(shù)據(jù)集劃分。將預處理后的數(shù)據(jù)按一定比例劃分為訓練集和測試集，分別用于改進CNN網(wǎng)絡(luò)的訓練和測試；

改進CNN網(wǎng)絡(luò)模型訓練?；谏疃葘W習框架搭建CNN網(wǎng)絡(luò)模型，并將訓練集輸入構(gòu)建的改進CNN網(wǎng)絡(luò)模型中進行訓練，保留訓練完成的改進CNN網(wǎng)絡(luò)模型；

改進CNN網(wǎng)絡(luò)模型分類識別。將測試集輸入訓練完成的改進CNN網(wǎng)絡(luò)模型中，其輸出結(jié)果即為盆式絕緣子松動類型檢測結(jié)果。

3仿真實驗

3.1實驗環(huán)境搭建

本次實驗基于TensorFlow深度學習框架搭建改進的CNN網(wǎng)絡(luò)模型，并在window10操作系統(tǒng)上運行。系統(tǒng)配置Intel酷睿i7 8700K CPU，AORUS GTX 1080Ti Gaming oc 11G顯卡。

3.2數(shù)據(jù)來源及預處理

本次實驗數(shù)據(jù)來自某變電站氣體絕緣組合開關(guān)電器絕緣子螺栓，在無螺栓松動、1個螺栓松動、5個螺栓松動、10個螺栓松動，以及不同工況下的超聲傳播數(shù)據(jù)，共5 000個[14]。

考慮到實驗數(shù)據(jù)中可能存在異常值和噪聲數(shù)據(jù)，影響改進CNN網(wǎng)絡(luò)的訓練結(jié)果。因此，實驗前首先采用分位數(shù)異常檢測法對實驗數(shù)據(jù)進行檢測，并將檢測結(jié)果中的異常值進行刪除。然后對噪聲數(shù)據(jù)進行濾波處理。

其次，考慮到每種工況采集的數(shù)據(jù)長度不同，因此為適應(yīng)不同改進CNN網(wǎng)絡(luò)檢測需求，將數(shù)據(jù)集長度統(tǒng)一為100。同時，考慮到數(shù)據(jù)含義不同，導致數(shù)據(jù)不在同一量綱。因此，對數(shù)據(jù)進行了歸一化處理。

最后，將預處理后的數(shù)據(jù)按9∶1比例劃分為訓練數(shù)據(jù)集和測試數(shù)據(jù)集。

3.3評價指標

本次實驗選用準確率（Accuracy）和損失值（Loss）作為評估所提改進CNN網(wǎng)絡(luò)模型的性能指標。其計算方法如下[15-16]：

Accuracy=正確分類數(shù)量/分類總數(shù)量（3）

Loss=-x（Σ）p（x）log q（x）（4）

式中：p（x）表示實際值；q（x）表示預測值。

3.4參數(shù)設(shè)置

本次實驗設(shè)置所提改進CNN網(wǎng)絡(luò)模型的迭代次數(shù)為1 000次，學習率為0.001，batch_size為32[17-18]。考慮到上述參數(shù)對改進CNN網(wǎng)絡(luò)模型檢測效果具有重要影響，因此，研究通過實驗調(diào)整這些參數(shù)，以優(yōu)化模型性能。

在不同迭代次數(shù)條件下，改進CNN網(wǎng)絡(luò)模型的準確率和損失值對比可知，當?shù)螖?shù)為100時，準確率和損失值曲線未達達到收斂狀態(tài)；當?shù)螖?shù)為300和1 000時，準確率和損失值曲線均處于收斂狀態(tài)。考慮到迭代次數(shù)越多訓練時間越長，通過綜合分析改進CNN網(wǎng)絡(luò)模型的準確率、損失值和訓練時長，本次實驗設(shè)置模型的迭代次數(shù)為1 000。

在迭代次數(shù)為300時，不同學習率下改進CNN網(wǎng)絡(luò)模型的準確率和損失值對比。由圖可知，隨著學習率的減小，改進CNN網(wǎng)絡(luò)模型的準確率先升高后降低，損失值先降低后升高；當學習率為0.001時，改進CNN網(wǎng)絡(luò)模型的準確率最高，為100%，損失值最小，為0.0008。因此，本次實驗設(shè)置改進CNN網(wǎng)絡(luò)模型的學習率為0.001。

在迭代次數(shù)為1 000，學習率為0.001條件下，不同bitch_size時改進CNN網(wǎng)絡(luò)模型的準確率與損失值對比。由圖可知，當bitch_size較小或較大時，模型均未達到收斂；當bitch_size=32時，模型達到收斂狀態(tài)，且準確率和損失值未出現(xiàn)波動情況，說明此時模型已達到最佳性能狀態(tài)。因此，本次實驗設(shè)置模型的bitch_size為32。

通過上述對不同參數(shù)條件下改進CNN網(wǎng)絡(luò)模型性能分析，最終本次實驗設(shè)定模型的迭代次數(shù)為1 000，學習率為0.001，bitch_size為32。

3.5結(jié)果與分析

3.5.1模型驗證

為驗證所提改進CNN網(wǎng)絡(luò)模型的有效性，實驗統(tǒng)計了模型對不同工況的螺栓松動檢測的混淆矩陣，結(jié)果表明：所提模型對無螺栓松動（工況1）、1個螺栓松動（工況2）、5個螺栓松動（工況3）、10個螺栓松動（工況4）的檢測準確率均超過97%，尤其是對無螺栓松動工況檢測的準確率達到100%。由此說明，所提基于改進CNN網(wǎng)絡(luò)模型可有效檢測不同工況的螺栓松動情況，且具有較高的檢測準確率。

為更直觀地展現(xiàn)所提改進CNN網(wǎng)絡(luò)模型對不同螺栓工況的分類識別效果，研究對模型分類識別結(jié)果進行了可視化表示，結(jié)果如圖1所示。

由圖1可知：每種工況下的螺栓松動都被準確地聚類在一起，且不同工況的螺栓松動完全分開。由此說明，所提模型可有效聚類分離不同工況的螺栓松動，具有較高的準確性。

3.5.2模型對比

為進一步驗證改進的CNN網(wǎng)絡(luò)模型對不同工況螺栓松動檢測的優(yōu)越性，實驗對比了改進的CNN網(wǎng)絡(luò)模型、標準CNN網(wǎng)絡(luò)模型、SVM模型、KNN模型的檢測效果，結(jié)果如表1所示[19-20]。

由表1可知，不同模型對不同工況螺栓松動檢測的準確率和損失值不同，所提模型的檢測準確率最高，損失值最低，平均準確率為99%，平均損失值為0.001 1，且明顯縮短了檢測時長。由此說明，相較于標準CNN網(wǎng)絡(luò)模型、SVM模型和KNN模型，所提改進CNN網(wǎng)絡(luò)模型對不同工況螺栓松動檢測具有明顯優(yōu)勢。

4結(jié)論

綜上所述，所提的變電站氣體絕緣子組合開關(guān)電器絕緣子機械松動智能檢測方法，基于改進的CNN網(wǎng)絡(luò)模型對盆式絕緣子機械松動類型進行判別，實現(xiàn)了絕緣子機械松動中，有無螺栓松動的準確識別、如1個螺栓松動、5個螺栓松動或10個螺栓松動等，不同工況下螺栓松動的智能檢測，且具有較高的檢測準確率。相較于標準CNN網(wǎng)絡(luò)模型和SVM模型、KNN模型，所提模型的平均檢測準確率更高，為99%，平均損失值為0.0011，具有更短的檢測時間76s，且具有更優(yōu)異的絕緣子機械松動檢測性能，為實現(xiàn)變電站氣體絕緣子組合開關(guān)電器絕緣子機械松動智能檢測奠定了理論基礎(chǔ)。

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（責任編輯：李睿）