【摘要】 本发明公开了输电线路复合绝缘子监测技术领域中的一种复合绝缘子运行状态评估方法。包括：获取复合绝缘子各微观参量数值；分别确定扫描电子显微镜SEM、傅氏转换红外线光谱分析仪FTIR和热刺激电流TSC的测试结果；利用BP神经网络算法优化所述测试结果对应的权值；计算复合绝缘子运行状态。本发明综合多微观性能变化作用的结果，实现了复合绝缘子运行状态综合评价，达到了准确评估并掌握绝缘子运行状态的目的。 【专利类型】发明授权 【申请人】华北电力大学(保定) 【申请人类型】学校 【申请人地址】071003 河北省保定市永华北大街619号 【申请人地区】中国 【申请人城市】保定市 【申请人区县】莲池区 【申请号】CN201210386969.8 【申请日】2012-10-12 【申请年份】2012 【公开公告号】CN102879689B 【公开公告日】2014-11-26 【公开公告年份】2014 【授权公告号】CN102879689B 【授权公告日】2014-11-26 【授权公告年份】2014.0 【IPC分类号】G01R31/00 【发明人】汪佛池; 律方成; 刘云鹏; 刘杰 【主权项内容】1.一种复合绝缘子运行状态评估方法，其特征是所述方法包括：步骤1：获取复合绝缘子各微观参量数值，包括利用扫描电子显微镜SEM测试复合绝缘子表面分块、裂纹长度、裂纹宽度和孔洞直径，利用傅氏转换红外线光谱分析仪FTIR测试复合绝缘子Si-O-Si主链以及CH3侧链所对应的峰值，利用热刺激电流TSC测试复合绝缘子中的电荷量及陷阱能级；步骤2：分别确定扫描电子显微镜SEM、傅氏转换红外线光谱分析仪FTIR和热刺激电流TSC的测试结果；步骤3：利用BP神经网络算法优化所述测试结果对应的权值，具体采用公式其中，W为BP神经网络中权值组成的矩阵，F(W)为均方误差，e(k)为神经元第k次计算的结果与其预期结果之差组成的误差向量，k为BP神经网络迭代的次数，sm为表征第m层输出对F(W)均方误差的影响程度的敏感系数，M为神经网络的总层数，nm为第m层神经元的输出向量，Fm表示第m层的均方误差函数， t为BP神经网络的目标输出，y为BP神经网络的实际输出，Wm(k+1)为第m层BP神经网络的第k+1次迭代的权值矩阵，bm(k+1)为第 m层BP神经网络的第k+1次迭代时使用的阈值，α为学习率；步骤4：根据公式Q＝w1A1+w2A2+w3A3计算复合绝缘子运行状态；其中，A1、A2和A3分别为扫描电子显微镜SEM、傅氏转换红外线光谱分析仪FTIR和热刺激电流TSC的测试结果，w1、w2和w3分别为扫描电子显微镜SEM、傅氏转换红外线光谱分析仪FTIR和热刺激电流TSC的测试结果对应的权值。 【当前权利人】华北电力大学(保定) 【当前专利权人地址】河北省保定市永华北大街619号 【专利权人类型】公立 【统一社会信用代码】12100000401889410E 【引证次数】8.0 【被引证次数】1 【自引次数】3.0 【他引次数】5.0 【被自引次数】1.0 【家族引证次数】8.0 【家族被引证次数】16

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