本实用新型涉及高压线路监测，具体涉及绝缘子污秽监测系统。
背景技术：
绝缘子是输电线路中重要组成部分之一，也是使用量最大的器件。用于连接导线与杆塔，并使导线与导线、导线与杆塔之间绝缘。绝缘子的电气性能容易受到表面污秽的影响，产生故障，任意一串绝缘子产生故障，都会影响输电线路的安全运行，甚至导致整个线路的长时间、大面积停电，给整个电力系统的安全运行、工农业的生产发展和城镇居民的日常生活造成巨大影响。
现有的绝缘子污秽监测系统，直接采样绝缘子的端子的输出信号，进行滤波、幅值比较、计数、有源整流、运算放大等处理后，输入至控制器，由控制器判断绝缘子表面污秽的放电情况，直接去绝缘子的端子输出信号作为特征量，只能直接判断污秽的放电情况，并不能给出预测信息，当监测到数据异常时，往往已经错失清扫绝缘子的良机，这样的绝缘子污秽监测系统缺乏实用性。
技术实现要素：
本实用新型提供绝缘子污秽监测系统，解决现有绝缘子污秽监测系统存在的不具备预测性，导致缺乏实用性的问题。
本实用新型通过以下技术方案解决上述问题：
绝缘子污秽监测系统，包括紫外光检测模块、温度检测模块、湿度检测模块、BP神经网络预测模块、控制器模块、无线发送模块、无线接收模块以及PC监控端；
所述紫外光检测模块的输出端与BP神经网络预测模块的一路输入端相连；所述温度检测模块的输出端与BP神经网络预测模块的另一路输入端相连；所述湿度检测模块的输出端与BP神经网络预测模块的又一路输出端相连；所述BP神经网络预测模块的输出端与控制器模块相连；所述控制器模块与无线发送模块相连；所述无线发送模块与无线接收模块无线相连；所述无线接收模块与PC监控端相连。
进一步地，还包括至少1个伞裙，所述伞裙固设在传输线路上，用于遮挡绝缘子，减少污秽附着在绝缘子上；
所述伞裙还固设有安装件，所述紫外光检测模块、温度检测模块、湿度检测模块、BP神经网络预测模块、控制器模块和无线发送模块安装在所述安装件中。
进一步地，所述紫外光检测模块主要包括紫外光传感器，所述紫外光传感器检测绝缘子紫外放电信号，并将所述紫外放电信号输入至BP神经网络预测模块。
进一步地，所述温度检测模块为温度传感器，所述温度传感器检测绝缘子所处环境的温度，所述温度信号输入至BP神经网络预测模块。
进一步地，所述湿度检测模块为湿度传感器，所述湿度传感器检测绝缘子所处环境的湿度，所述湿度信号输入至BP神经网络预测模块。
与现有技术相比，具有如下特点：
设置紫外光检测模块、温度检测模块和湿度检测模块，分别检测绝缘子污秽紫外放电信号、绝缘子所处环境的温湿度，并将紫外放电信号和温湿度信号输入至现有技术提供的BP神经网络预测模块，给出等值附盐密度的预测值，并在控制器模块的控制下，通过无线发送模块发送出去，在监控室，无线接收模块接收该等值附盐密度数据，工作人员在PC监控端查看、监控，通过预测等值附盐密度来预防绝缘子发生闪络，使得本实用新型具备预测性，更具有实用性。
附图说明
图1为本实用新型结构原理框图。
具体实施方式
以下结合实施例对本实用新型作进一步说明，但本实用新型并不局限于这些实施例。
绝缘子污秽监测系统，包括紫外光检测模块、温度检测模块、湿度检测模块、BP神经网络预测模块、控制器模块、无线发送模块、无线接收模块以及PC监控端；所述紫外光检测模块的输出端与BP神经网络预测模块的一路输入端相连；所述温度检测模块的输出端与BP神经网络预测模块的另一路输入端相连；所述湿度检测模块的输出端与BP神经网络预测模块的又一路输出端相连；所述BP神经网络预测模块的输出端与控制器模块相连；所述控制器模块与无线发送模块相连；所述无线发送模块与无线接收模块无线相连；所述无线接收模块与PC监控端相连。
所述紫外光检测模块主要包括紫外光传感器，所述紫外光传感器检测绝缘子污秽紫外放电信号，并将所述紫外放电信号输入至BP神经网络预测模块。紫外线传感器利用光敏元件，通过光伏模式和光导模式将绝缘子污秽发出的紫外信号转换为可测量的电信号，并将该电信号输入至BP神经网络预测模块中。
所述温度检测模块为温度传感器，所述温度传感器检测绝缘子所处环境的温度，所述温度信号输入至BP神经网络预测模块。温度传感器感测绝缘子所处环境的温度，并转换为电信号，该电信号输入至BP神经网络预测模块中。
所述湿度检测模块为湿度传感器，所述湿度传感器检测绝缘子所处环境的湿度，所述湿度信号输入至BP神经网络预测模块。湿度传感器感测绝缘子所处环境的湿度，并转换为电信号，该电信号输入至BP神经网络预测模块中。
等值附盐密度是与绝缘子表面每平方厘米面积上附着的污秽中导电物质含量相当的氯化钠数，它能很好地表征绝缘子表面的污秽程度，对人员和设备的要求也很低，技术上比较容易实现，因此等值附盐密度是较理想的绝缘子污秽度特征量。
绝缘子污秽的紫外放电信号能反应等值附盐密度的变化，湿度会对紫外放电信号产生影响，而温度和湿度存在一定关联，因此，将绝缘子污秽的紫外防电信号、绝缘子所处环境的温湿度作为BP神经网络预测模块的输入信号，用于判定绝缘子等值附盐密度。
BP神经网络预测模块为现有的计算机程序，本实用新型未对其进行改进。BP神经网络预测模块确立三个网络层，输入层、隐含层和输出层。输入层为三个输入信号，即紫外放电信号、温度信号和湿度信号，隐含层采用S型激活函数进行激活，输出层输出等值附盐密度，采用线性激活函数进行激活，定量抽样绝缘子，监测并获取三个输入信号作为样本进行归一化处理和模型训练。实际应用时，三个监测信号输入至BP神经网络预测模块，BP神经网络预测模块直接给出预测的等值附盐密度值。
进一步包括至少1个伞裙，所述伞裙固设在传输线路上，用于遮挡绝缘子，减少污秽附着在绝缘子上，延长绝缘子的使用期限。所述伞裙还固设有安装件，所述紫外光检测模块、温度检测模块、湿度检测模块、BP 神经网络预测模块、控制器模块和无线发送模块安装在所述安装件中，维持各模块正常、稳定运行。
本实用新型的工作过程为：紫外光检测模块获取绝缘子污秽的紫外放电信号，温度检测模块获取绝缘子所处环境的温度信号，湿度检测模块获取绝缘子所处环境的湿度信号，三个信号输入至BP神经网络预测模块，由BP神经网络预测模块给出预测的等值附盐密度值，该等值敷衍密度值在控制器模块的控制下，经无线发送模块发送至无线接收模块中，并最终输入至PC监控端，工作人员在PC监控端获取各绝缘子污秽的等值附盐密度预测值，根据预测值及时采取行动，避免绝缘子因污秽影响电力系统的运行。