高压设备表面放电紫外成像检测影响因素的试验研究

高压设备表面放电紫外成像检测影响因
素的试验研究
摘要：目前紫外成像仪检测结果输出的直观数据是电晕放电位置的光子数，根据紫外光子数多少可判断故障位置的电晕放电强度。

我们建立了紫外辐射检测平台，评估了视角和测量距离对紫外辐射检测技术的影响，并提出了检测光子数的坐标转换方程以补偿影响引起的误差。

然而，我们认为利用紫外图像中的光斑面积进行紫外成像检测比利用光子数更高效，光斑面积随检测距离、仪器增益的变化规律较好，可从成像和仪器的工作原理进行明确地解释。

我们进行了绝缘子电晕放电紫外检测实验，比较分析了光子数和光斑面积在量化电晕放电强度时的差异，发现使用光斑面积量化放电不存在多值问题，可以得到更准确的结果。

由此可知，在紫外放电检测中，光斑面积更适合作为紫外成像仪的输出量。

关键词：高压设备；表面放电；紫外成像检测
引言
近几年，手持式、无人机(直升机)机载和机器人车载型日盲紫外成像仪已广泛应用于输变电设备放电检测。

紫外成像仪应用于现场放电检测时，其外界因素会影响到气体的电离过程，进而影响到放电时的紫外光信号辐射，导致同一缺陷在不同因素下的检测结果存在较大差异。

为实现对设备缺陷的定量分析和诊断，有必要研究不同因素对紫外成像量化参数的影响特性。

文献研究了在相同放电强度和放电类型下，光子数随观测距离的变化规律，并提出了修正模型。

云南电科院研究了海拔高度对电晕放电的影响规律。

华北电力大学研究了气压对棒－板间隙电晕放电紫外成像检测光子数和图像量化参数的影响特性。

1带电检测的方法及原理
TEV检测技术对高压设备的内部放电有较强的敏感度，但是需要专业水平较高、检测经验丰富的技术人员，才能有效地发现在设备内的缺陷。

其次对背景要
求高，若干扰较大时，判断是否存在有局部放电存在一定的难度。

超声波法的特
点是在现场使用时容易受周围环境设备机械振动或噪声的影响。

超声波在不同材
质中传播，速度和衰减程度不同。

在固体中传播速度很快，衰减也更快，它很难
穿透设备的金属外壳，所以要求电气设备必须存在可以用于检测的开口或裂缝。

再者，超声波具有很强的方向性，传感器必须指向局放源才能有较高的灵敏度。

超声波是需要通过多个不同位置的超声传感器所测得的时延，利用空间几何方法
计算出局部放电源的位置，实现局部放电的准确定位。

高压设备放电时，会产生
电晕、闪络或电弧。

电离时，空气中的正负离子不断获得和释放能量，在释放能
量的过程中，即有紫外线辐射出来。

紫外成像技术就是利用太阳盲区的紫外线光(240nm～280nm)进行检测。

目前，紫外成像仪可以直观的判断和定位运行中的电
力设备电晕放电和表面局部放电特性及其电力设备外绝缘状态和污秽程度，不接触，可远距离观察、检测，为开展的输、变电设备状态检修提供强有力的支撑。

2温度对放电紫外检测的影响
整个试验在有机玻璃板箱内进行，为便于保持温度，该箱体外包裹了厚度约
为5cm的隔热层，试验装置示意图如图1所示。

在图1中，有机玻璃箱的长、宽
和高分别为50cm、50cm和80cm。

为便于观测放电，在箱体一侧安装了一块直径
35cm的透紫外玻璃，该玻璃在240～280nm波段的透光率＞98%。

结合现场检测时
的环境温度条件，试验时箱内温度变化范围控制为－20℃～60℃，内部温度采用AZ8901测试仪测量。

鉴于试验时的环境温度为21℃，对于低于环境温度的试验，先采用冷柜将上述有机玻璃箱整体降温到－20℃，后置于环境温度，随着箱内与
环境热量交换，箱体内部会逐步升高温度;对于高于环境温度的试验，采用设置
在箱体底部的电加热器进行加热。

实验时，棒－板间隙为20cm，控制温度步长约
为5℃或10℃，选择不同的温度点进行加压试验，同时利用高清视频采集卡录制
电压分别为50kV、60kV和65kV下的紫外视频信号。

以电压为50kV为例，温度
在－20℃、0℃、20℃和60℃的放电图像如图2所示。

其变化曲线如图3所示。

由图3可知，变化曲线具有明显的非线性变化特性，当温度较低时，在本试验中，约在－20℃～10℃范围，光斑面积随温度增加而呈明显的上升趋势，10℃的光斑
面积大约是－20℃时的3～7倍，变化较快，但温度较高后，光斑面积随温度变
化曲线表现一定的饱和趋势，60℃的光斑面积大约是40℃时的1．5倍。

图1试验装置示意图
图2不同温度下的放电紫外图像
图3光斑面积随温度的变化曲线3高压设备表面放电紫外成像检测
3.1放电统计量化参数提取
放电具有随机性，放电时光斑面积反复变化，为更好地反映放电特性，提出
了统计量化参数。

预设好图像处理过程相关阈值后，算法将读取视频时长及帧率，并提取每一帧图像的光斑总面积。

视频时长、帧率与总帧数关系式见公式（９）：Ｆ＝Ｔ·ｆ（1）其中，Ｆ为视频总帧数；Ｔ为视频时长；ｆ为视频帧率。

目标
视频逐帧光斑总面积的均值反映放电光斑面积的平均水平，见公式（１０）：Ｓ
ｒ＝１Ｆ∑Ｆ１Ｓｉ（2）其中，Ｓｉ为第ｉ帧图像的光斑总面积。

分段统计视
频光斑总面积的均值，每ｆ帧为一段，得到可视统计参数放电序列直方图，见公
式（3）：Ｓｒｊ＝１ｆ∑·ｊｆ（ｊ－１）·ｆ＋１Ｓｉ（3）其中，Ｓｒｊ为
第ｊ段视频的光斑总面积。

目标视频逐帧光斑总面积的标准差可反映放电的稳定
程度，放电不稳定时，光斑面积序列将剧烈摆动，二者为负相关关系，标准差计
算式见公式（4）：σ＝１Ｆ∑Ｆ１（Ｓｉ－Ｓｒ）２（4）
3.2阈值分割算法
紫外图像经过映射处理并转换为灰度图像后，可利用现有的传统阈值分割算
法将白色光斑区域分割出来。

算法的关键在于阈值的选择，通常阈值在200-250
范围内时可取得较好效果。

经上述图像处理后，放电光斑区域可有效地从紫外图
像中分割出来，但变换后的图像中可能仍然存在一些噪声点。

对噪声区域和光斑
区域进行分析可知，噪声区域的几何尺寸要远小于光斑区域，根据上述特点，本
文采用数学形态学的方法对图像进行滤波处理。

以红色、黄色和绿色光斑紫外图
像为例，经算法处理的结果如图4所示。

对比图4中的原始图像和最终处理图像，可知无论是人工雾室试验还是实际进站检测，本文所提紫外彩色光斑映射识别算
法均可较好地排除非光斑区域的干扰，将光斑区域较为准确地分割出来。

图4紫外彩色光斑图像分割结果
结束语
紫外成像技术作为一种新型的电气设备带电检测方法，可有效检测到因缺陷
或故障导致的高压设备局部放电现象，适用于电气设备的绝缘状态评估;紫外成
像技术也存在有一定的局限性，检测时需要装设专业检测窗口，且对有些内部缺
陷的检测存在不灵敏性。

在工程实际中，非常有必要结合其他检测方法如超声波、超高频等进行联合检测才能取得较好的效果。

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