基于深度学习的变电站高压柜内绝缘子缺陷检测

王昭雷; 李强; 卞建鹏; 王雍会

doi:10.26945/j.cnki.1001-9898.2026.01.010

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基于深度学习的变电站高压柜内绝缘子缺陷检测

设备运行技术 | 更新时间：2026-07-17

- 基于深度学习的变电站高压柜内绝缘子缺陷检测
- 基于深度学习的变电站高压柜内绝缘子缺陷检测
- 电力能源技术 2026年45卷第1期页码：50-58
- 作者机构：
  
  1. 国网河北省电力有限公司超高压分公司
  2. 石家庄铁道大学
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国网河北省电力有限公司科技项目（kj2023-054）
- DOI：10.26945/j.cnki.1001-9898.2026.01.010
  中图分类号： TP18;TM63
- 纸质出版：2026
- 稿件说明：
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王昭雷, 李强, 卞建鹏, 等. 基于深度学习的变电站高压柜内绝缘子缺陷检测[J]. 电力能源技术, 2026,45(1):50-58.

王昭雷, 李强, 卞建鹏, et al. 基于深度学习的变电站高压柜内绝缘子缺陷检测[J]. 2026, 45(1): 50-58.
王昭雷, 李强, 卞建鹏, 等. 基于深度学习的变电站高压柜内绝缘子缺陷检测[J]. 电力能源技术, 2026,45(1):50-58. DOI： 10.26945/j.cnki.1001-9898.2026.01.010.

王昭雷, 李强, 卞建鹏, et al. 基于深度学习的变电站高压柜内绝缘子缺陷检测[J]. 2026, 45(1): 50-58. DOI： 10.26945/j.cnki.1001-9898.2026.01.010.

摘要

高压柜内绝缘子是变电站一次设备中重要的组成部分，直接影响变电站的稳定运行。传统高压柜内绝缘子缺陷检测方法具有安全隐患大、检测效率低和检测精度不足的问题。为解决上述问题，本文提出一种基于深度学习的高压柜内绝缘子故障识别算法，通过将注意力机制谱归一化（spectral normalization

SN）和空间注意力（spatial attention

SA）模块融入生成对抗网络（GAN）中形成改进SAGAN模型，然后在YOLOv8中引入Focus卷积模块和卷积块注意力机制（convolutional block attention module

CBAM），接着引入轻量级通道注意模块（efficient channel attention

ECA）注意力机制对ShuffleNetV2的结构进行改进。实验结果表明改进SAGAN和YOLOv8-ShuffleNetV2的网络模型能够识别复杂背景下的破损和缺失绝缘子图像，准确率达92.6%，与Faster-RCNN、ResNet-50等传统算法相比，本文所提模型在准确率、召回率和F1值上均有较大提升，能够有效检测出高压电柜内绝缘子的缺陷。

Abstract

关键词

Keywords

references

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