基于高光谱成像与机器学习融合的电力系统液体杂质快速检测方法

为解决电力系统液体（如冷却液、变压器油）中碳、铁、铜等杂质导致的效率下降与安全隐患，上海大学电力学院团队创新性结合高光谱成像（HSI）与13种机器学习算法（如XGBoost、SVM），开发了加权集成模型WeightedEnsemble_L2，训练集准确率达90%，验证集达87.53%。该技术为电力设备预测性维护提供了非侵入式实时监测方案，显著提升能源系统稳定性。

　　

电力系统是现代社会运转的命脉，而变压器油、冷却液等液体介质就像这个系统的"血液"，其化学纯度直接关系到设备寿命与运行安全。然而，长期使用会引入碳颗粒、金属离子等杂质，如同血液中的"毒素"，导致设备过热、绝缘失效甚至爆炸。传统检测方法如同"盲人摸象"，效率低且难以实时监控。据统计，35%的变压器故障源于液体污染，这催生了上海大学电力学院Liang Xue团队的研究——他们试图给电力系统装上"智能眼睛"，通过高光谱成像（HSI）与人工智能的融合，实现杂质的"秒级诊断"。

研究团队构建了一套创新检测体系：首先利用HSI技术捕获液体在400-2500nm波长范围内的光谱"指纹"，这些指纹如同物质的DNA编码，能反映碳、铁等杂质的独特特征。随后，他们训练了包含XGBoost、LightGBM、神经网络等13种算法的"AI陪审团"，通过加权集成模型WeightedEnsemble_L2进行最终裁决。特别值得注意的是，该模型在验证集上保持87.53%准确率，较基线模型平均提升10.6个百分点，且成功克服了传统方法常见的"过拟合陷阱"。

关键技术包括：1）搭建HSI系统采集宽波段光谱数据；2）构建包含多种杂质类型的标准样本库；3）开发基于Stacking策略的二级加权集成框架；4）采用SHAP值进行特征重要性分析。样本来源于实际运行的变压器油与冷却液，确保了数据的工程适用性。

基线结果显示，单一模型在预测集上平均准确率仅73.64%，存在显著性能衰减。而加权集成模型通过优化算法权重分配，将关键波长特征（如铁离子在1900nm处的吸收峰）的贡献度提升21%，最终实现_ΔAcc=+13.89%的突破。

结论部分指出，该研究首次将HSI-ML协同技术应用于电力液体检测领域，其价值如同给电网装上了"CT扫描仪"：不仅能识别杂质种类，还能通过光谱强度量化污染程度。这种非接触式方法可在设备运行中实时监测，避免传统离线检测导致的停机损失。论文发表于《Engineering Applications of Artificial Intelligence》，为智能电网的"自愈"能力提供了关键技术支撑。

讨论中特别强调，该技术的泛化能力有望拓展至其他工业流体检测领域，如航空液压油、核电站冷却剂等。作者Liang Xue团队进一步指出，未来将通过迁移学习解决小样本问题，并开发便携式设备实现"现场-云端"联诊，这将重新定义电力设备维护的行业标准。