6.1 結論
由於輸電線路在台灣是相當重要的電力傳輸設備，如何保時絕緣礙子表面的 潔淨程度是相當重要的問題，因此本論文於橋村-崙背線 69kV 以及北港-四湖一路 161kV 輸電線路中建立了礙子放電影像擷取單元、氣候量測儀以及礙子洩漏電流 量測單元來量測所需資訊，從收集的資料來看，本洩漏電流量測系統確實能夠在 高壓下正常運行，並由電流訊號經分壓電路後轉變成電壓訊號，之後引入比較器 電路當中，送入進行突波計數之 PIC-2 突波計數電路，得知洩漏電流每一個小時的 資訊。
完成當地的氣候資料以及絕緣礙子洩漏電流收集後，再利用多元迴歸分析出 洩漏電流與氣候因素中的露點、風速、雨量、濕度、溫度較具關連性，導出 4 種 不同的氣候參數組合，模型效益評估採經過泰勒不等係數評估之結果都很相近，
因此洩漏電流級別，進一步使用 SVM 將氣候參數以 10 種不同的排列組合來辨識，
其結果顯示了風速、雨量、濕度與露點的排列組合之分類準確率比其他不同的氣 候組合高。
本研究之實際應用，驗證了支撐向量機（SVM）分類模型的分類準確度是足 夠的，因此本論文將支撐向量機分類模型導入洩漏電流的分類模型當中，支撐向 量機能夠利用訓練樣本的特性來選擇訓練模型的核函數、懲罰常數 C 與核心函數 中的 值，建立出分類準確率高的分類辨識器，從測試結果當中能夠看到分類器
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具約 85～87％之準確率，經由實際測試結果，分類效果良好，驗證本論文所提出 的洩漏電流分類辨識器之辨識效能。
利用量測收集到礙子放電之影像，進行影像前置處理過濾雜訊與提高影像輸 出品質，然後使用亮度對比處理能夠提升火花特徵的可辨識性，從研究結果觀察 可被接受的對比調整數值為+50 以上；目視對比調整的理想值為+75 以上，而系統 在應用上選擇對比調整的閥值為+100 最大值對絕緣礙子影像進行影像處理，萃取 出的絕緣礙子火花特徵之影像品質與可辨識性相當良好，所以影像輸入後第一個 處理程序即透過亮度對比演算法為絕緣礙子影像濾除白雜訊。
使用 ROI 分析方式進行影像分析，與整張影像全域性分析相較，ROI 分析可 以避免取樣到無效絕緣礙子影像區域像素之情況，減少了對於系統資源之需求，
惟 ROI 區域範圍的選擇，會影響絕緣礙子火花特徵偵測與亮度分析之準確性，因 此選擇合適的 ROI 區域範圍是極重要的。
由於火花亮度在數位影像的表示是以一個 0-255 間的數值表示，越趨近 0 表示 越暗，相反的越趨近於 255 表示越亮。絕緣礙子火花偵測閥值設定能夠減少系統 資源浪費在無須進行預警的影像上進行分析。本論文發現當絕緣礙子影像中有達 清掃等級的洩漏電流，其火花特徵出現時都存在著亮度值高於 150，所以本論文採 以亮度值 150 當作絕緣礙子火花偵測之閥值。
透過分析 ROI 亮點與暗點面積比例與運用平均運算方式計算火花特徵的平均 亮度，經過 1mA 洩漏電流邏輯斯迴歸模型分析後，絕緣礙子需要清掃維護的亮度 值約在 28.19 以上。
本影像分析使用 657 筆分析樣本運用邏輯斯迴歸建立需要的 1mA、100mA 與 10000mA 邏輯斯迴歸模型，檢驗模型合適後再分析標準切點值 0.5 所對應到的亮
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度值作為研究分析洩漏電流評估的基礎，並以 ROC 曲線分析研究模型之準確率，
減少研究中的人為判斷。
如果能夠擁有更多的絕緣礙子洩漏電流分級影像樣本，則 ROI 火花特徵之平 均亮度值於洩漏電流的轉換處理能更加的準確，此轉換曲線還可依據更多的絕緣 礙子洩漏電流分級影像樣本統計數據進行調整。
綜上所述，本論文提出 SVM 模型分類辨識技術，建立出絕緣礙子洩漏電流之 分類模型及應用邏輯斯迴歸模型，找出「亮度」與「亮度對於是否需要進行絕緣 礙子需礙掃之影響」二者間之關係，以進行是否需礙掃之礙子火花影像偵測，如 此，未來能夠利用中央氣象局所供的氣候資料進行洩漏電流分類辨識，得知未來 幾天中洩漏電流的等級，且只需對輸電鐵塔當中的其中一串絕緣礙子進行分類辨 識即可，若分類出來的洩漏電流級別偏高時，維護人員就必須開始注意該區域的 絕緣礙子的表面絕緣狀況，進而決定是否執行礙掃。或利用影像擷取設備所量測 擷取之礙子放電影像，經影像處理轉化計算出花特徵亮度數值，直接判定是否執 行礙掃，並透過火花特徵亮度轉換洩漏電流之估測曲線，從而直接估測出洩漏電 流大小。免除線上量測礙子洩漏電流之量測裝置，解決耗費人力及成本資源高之 問題。
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6.2 未來展望
為使本論文更加的完善，以及提升洩漏電流預估分類及礙子火花偵測效果，
確保輸電線路的維護效能與用電品質，因此列出以下幾點建議：
1. 未來希望能夠利用人工霧室模擬洩漏電流與 ESDD 的實際狀況，並使用迴 歸分析分析出洩漏電流與 ESDD 之間的關聯性，建立洩漏電流與 ESDD 的 後端資料庫，導入 SVM 中進行分類辨識，將來以洩漏電流資料就能夠了 解絕緣礙子表面的 ESDD 值，最後建立預警指標，可提供輸電線路設備多 一層保障。
2. 將絕緣礙子產生洩漏電流時發生的狀況如放電聲響、火花放電影像、礙子 沿面的爬電路徑等多方面參數加入至支撐向量機中進行分類辨識，建立出 新式的洩漏電流分類辨識系統，使台電輸電線路維護人員能夠依本洩漏電 流分類辨識模型為參考依據，進行輸電線路絕緣礙子的維護工作。
3. 在絕緣礙子火花特徵分析與洩漏電流估測演算法研究與應用方面，能夠研 究絕緣礙子輪廓偵測演算法，例如應用 Sobel 邊緣偵測[55]演算法取代本 研究在 ROI 需要依賴人工定位絕緣礙子座標程序，基於研究成果為基礎與 紫外線成像技術進行整合應用，如將洩漏電流估測功能應用於全日盲紫外 線成像儀可提升絕緣礙子紫外線成像技術的應用範圍。
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