基于RBF网络的盐密光纤在线监测系统的研究

针对传统等值附盐密度（盐密）测量方法的局限性,结合现有的光纤技术,开发了一套绝缘子盐密在线监测系统。通过对光纤通路中光功率衰减与光传感器表面附着盐分、环境温度、相对湿度等复杂关系的研究,建立了以光通量衰减、相对湿度和尘埃比率作为输入,盐密作为输出的RBF神经网络模型,该模型较好地解决了具有严重非线性的复杂系统的建模和控制问题,采用正交最小二乘（OLS）算法对模型进行训练,模型输出准确度较高。同时应用该建模结果开发了适于现场使用的盐密在线监测系统,数据监测中心的工作站根据神经元网络模型计算得到盐密值,并最终生成盐密的参考曲线图。     

绝缘子盐密在线监测系统及其应用

基于光纤传感器测量输变电设备外绝缘污秽度的可行性研究,引入了光波导中的光场分布理论。通过光谱数据分析算法,分析了石英玻璃作为光传感器的各种光能特性,建立了光通量的衰减与盐密间的数学模型,进而研制了基于光传感器的污秽在线监测系统,实现对绝缘子盐密的在线监测。该系统已在天水330 kV输电线路陇西1-2线瓷绝缘子和复合绝缘子测点挂网运行,并取得了良好的监测效果。试验结果表明,该系统能实时、准确地监测输变电设备的盐密值,掌握输变电设备的积污规律,进而指导生产部门对输变电设备的状态清扫,以避免过度检修和检修不足的状况。