基于电脉冲红外成像技术的变电站电气设备热故障识别方法

Telecom Power Technology
运营维护技术
 2023年10月25日第40卷第20期
239 Telecom Power Technology
Oct. 25, 2023, Vol.40 No.20
石　洋，等：基于电脉冲红外成像技术的
变电站电气设备热故障识别方法
可能产生局部高温，使用电脉冲红外成像技术可以安全地监测设备表面的温度情况，避免操作人员接触高温表面而造成伤害[3]。

因此，文章基于电脉冲红外成像技术来获取电气设备温度场图像。

为满足电气设备热故障诊断需求，设计基于电脉冲红外成像技术获取电气设备温度场图像过程，具体如图1所示。

为确保图像获取的连续性，需要设定电脉冲辐射线的发射率，具体公式为 4W T σε= （1）式中：W 为电脉冲辐射线的发射率；σ为玻尔茨曼常
数；ε为电脉冲红外辐射单元；T 为被测电气设备表面的绝热温度。

电气设备的表面由很多小单元构成，在任何一个物体的表面上，都会有一个与之相对应的热辐射场。

红外热成像仪是一种对热辐射能量场进行测量，并将其转化为可以被人类肉眼观测到的可见光强场的设备[4]。

检测过程中，利用扫描仪逐点检测目标表面的热辐射，将其转化为电信号和视频信号，使温度场检测结果以图像的形式呈现在目标表面，实现对目标表面的热辐射能量场、温度场的直观描绘。

被测电气设备
红外热图
电脉冲辐射线
镜头
光栅
探测器
图1　基于电脉冲红外成像技术的设备温度场图像获取
2　电气设备红外图像中高温区域提取与热故障诊断
对于预处理采集的电气设备红外图像，先引进均值法，进行图像的灰度化处理，处理过程为 ()
3
W R G B A ++=
（2）
式中：A 为电气设备红外图像的灰度化处理；R 、G 、B 为电气设备红外图像的3个亮度分量[5]。

引进均值滤波法，对完成灰度处理的图像进行滤波，处理过程为
(),m
A f F m n N =∑
（3）式中：f 为图像滤波处理；N 为滤波处理尺寸；F 为
目标像素点；m 为窗口长度；n 为窗口宽度。

完成电气设备红外图像处理后，引进相对温差法，提取图像中高温区域。

提取过程中，采用横向比较法，评估2个测点之间的电气设备状态，计算公式为
()120f T δττ=−× （4）式中，δ表示电气设备红外图像中的高温区域；τ1为红外图像中发热点局部升温区域；τ2为红外图像中常态化条件下的温度区域；T 0为电气设备高温安全系 数。

以此为依据，实现电气设备红外图像中高温区域提取。

确定高温区域后，重复式（2）到式（4）的步骤，计算高温区域的具体温升值，根据计算结果判断电气设备在运行中的温升趋势，掌握故障发展状态，实现对电气设备的热故障诊断。

3　对比实验
为实现该方法在电气设备中应用效果的测试，选择某变电站作为试点单位。

与该变电站负责单位交涉与沟通后，明确此变电站在运行中经常会出现供电不稳定或中断等现象。

据技术人员统计，超过70%的变电站供电服务异常由电气设备热故障导致，针对此方面问题，技术部门投入大量的资金用于故障识别与诊断，但此方面的研究一直未能取得显著的成果。

为解决此方面不足，引进电脉冲红外成像技术，进行站内电气设备在运行中热故障的诊断与识别。

根据变电站中设备的分布与空间整体布局，绘制变电站基本结构，并选择变电站内220 kV 变压器、66 kV 电容器、悬挂式绝缘子等电气设备作为研究对象。

以变压器为例，分析运行中的技术参数，如表1所示。

按照表1所示的内容，分析变电站中其他参与实验电气设备技术参数。

在此基础上，使用文章设计的方法进行电气设备热故障的识别。

识别过程中，先引进电脉冲红外成像技术，获取电气设备温度场图像，为避免获取的图像中携带噪声或其他因素对故障识别结果造成影响，需要预处理获取的变电站电气设备红外图像，通过对电气设备红外图像中高温区域的提取，实现对区域内电气设备热故障的诊断。

完成设计方法在测试环境中的应用后，引入基于Dempster-Shafer 的热故障识别方法、基于多尺度引导滤波的热故障识别方法，分别作为传统方法1、传统方法2，与设计方法进行设备热故障的识别对比。

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