東北石油大學秦皇島分校 王 軍
冀東油田供電公司 王 瑞
隨著高新材料技術的不斷提高,復合絕緣子質量輕、性價比高、維護簡便,憑借良好的機械和物理性能在輸電線路中得以廣泛應用,其使用率已經遠超傳統的陶瓷和玻璃鋼化絕緣子。由于絕緣子長期工作在野外環境,受到電磁場和惡劣天氣影響,隨著使用時間增長,不可避免的出現老化、損毀現象,很容易發生污閃和擊穿現象,從而影響輸電線路穩定,造成傷亡和經濟損失。如何高效簡捷檢測高壓線路中絕緣子是否存在缺陷已成為一項重要的研究方向。及時發現絕緣子缺陷,能夠有效避免線路故障,減少經濟損失,有著重大的實際和經濟意義。隨著計算機技術、物聯網技術、傳感器技術、無人機技術、圖像處理技術等高新技術的不斷創新和發展,絕緣子缺陷檢測技術也隨之不斷進步。
絕緣子的缺陷分為外部缺陷和內部缺陷。外部缺陷主要有腐蝕、裂紋、破碎等,內部缺陷有老化、氣泡等。相對于外部缺陷,內部缺陷更隱秘,更不易察覺。當前對于絕緣子的檢測,多采用定期檢修和隨機抽檢方式,如果檢測方法不當,不僅效率低下,也難以察覺安全隱患,因此迫切需要一種高效的檢測方法。多年來,已經有了許多成熟的檢測方法,這些檢測方法可分為接觸式檢測和非接觸式檢測、電量檢測和非電量檢測[1]。
非電量檢測法,通過測量絕緣子四周的非電量參數,從而判斷絕緣子狀態。主要檢測方法有:
觀察法:觀察法就是通過眼睛直接觀察絕緣子狀態,僅能發現一些明顯的外部缺陷,對于內部缺陷作用不大。該方法不夠嚴謹,只能作為輔助手段。
紫外線法:波長10nm~400nm的電磁波輻射統稱為紫外線。太陽光中含有紫外線,但臭氧能夠吸收波長小于280nm的紫外線,因此實際中只存在波長大于280nm的紫外線。通過紫外線檢測裝備對絕緣子周圍進行電暈放電探測,選擇10nm~280nm波段,可以根據探測結果判斷絕緣子是否存在缺陷[2]。
紅外線法:如果絕緣子由于缺陷發生漏電或者過熱,通過紅外光譜就能識別。
超聲波法:存在裂紋或者氣泡的絕緣子超聲波圖像有明顯的反射波信號,可以很好的識別內外部缺陷。
等值鹽密法:該方法主要用來測量絕緣子所處環境的污穢等級,從而選擇符合標準的絕緣子,并不能用于缺陷檢測。
電量檢測法,通過測量絕緣子的電參數,比如電壓、電場、電阻、電流等,從而進行缺陷判斷。主要檢測方法有:
泄露電流法:通過測量絕緣子表面泄露電流,進而判斷絕緣子狀態。理想狀態下,在絕緣子上安裝泄露電流傳感器,建立龐大的傳感器物聯網絡,實時采集參數信息,并將信息匯總到控制中心處理判斷。
電壓測量法:該方法原理簡單,通過測量絕緣子片兩端是否存在電壓,在早期測量中使用較多。
電阻測量法:該方法與電壓測量法類似,通過儀器測量絕緣子片的電阻。若是絕緣子片存在缺陷或被擊穿,電阻會極大降低。
場強測量法:該方法通過測量絕緣子外圍場強,進而判斷絕緣子工作狀態。第二節將會進行詳細論述。
絕緣子檢測方法,必須具備四個條件:可靠性、安全性、簡便性、經濟性。上節中所列舉的檢測方法,通常只能具備以上一兩個條件。若是將以上方法綜合優化,通過無人機技術和現代檢測技術的應用,便能夠形成四個條件都具備的方案。
本文所提出的基于電場法和圖像識別的絕緣子無人機檢測技術,其基本原理是通過無人機全方位拍攝絕緣子串外部圖像,通過場強傳感器測量外部場強,并將圖像和場強信息傳回控制中心進行處理,從而判斷絕緣子是否存在缺陷[3,4]。其中圖像識別主要用于識別外部缺陷,電場法用于識別內部缺陷。相比于絕緣子檢測機器人[5,6],無人機檢測成本更低,操作簡便,穩定性和效率更高。
高壓線路上的合成絕緣子可簡化為夾在兩金屬電極間的連續絕緣材料,絕緣子傘裙對電場分布無影響[1]。圖1為根據簡化模型和電場理論計算出的電勢和電場分布曲線。
對于正常的絕緣子串來說,外圍電場應是均勻分布,其等勢線從高壓側到低壓側逐漸降低[7]。如果絕緣子串中存在缺陷有缺陷絕緣子片,該片絕緣子兩段電壓就會就會十分接近,該處的等勢線就會近乎平行于絕緣子串的軸線。與此同時,該片絕緣子附近電場就會發生突變,使得電場線不在均勻。圖1中A曲線就是正常情形下絕緣子串外圍場強分布,由圖中可以看出該曲線均勻向上,離高壓端越近,電場強度越高。B曲線就是存在缺陷的場強曲線,在缺陷處場強突變,曲線不再平滑向上,出現凹陷情形。

圖1 絕緣子場強分布圖
電場檢測法原理簡單,關鍵在于如何測量場強。早期測量場強的儀器比較復雜,體積大,操作起來比較麻煩,容易受到本身電場干擾。隨著傳感器技術的進步,已經開發出體積小(大概只有一元硬幣四分之一大小),不會扭曲或影響當前正在測量的電場,具有極高的精確度,適合無人機攜帶。
利用無人機攜帶場強測量傳感器,沿著絕緣子串軸線方向測量電場強度,只需設置好采樣間隔,并將數據繪制成曲線,就能根據曲線走勢判斷絕緣子是否存在缺陷。
通過無人機拍攝絕緣子串高清圖像,既可以通過人工識別,也可以提取出絕緣子串圖像,進行圖像分析,都能夠有效識別外觀瑕疵的絕緣子片。其基本流程如圖2所示:

圖2 圖像識別算法示意圖
對于絕緣子串圖像,采用分析算法進行前景圖像提取與輪廓識別。該方法對于無明顯重疊圖像具有較高的識別度[8]。
近年來無人機技術發展迅猛,工業無人機應用廣泛。本文設計的基于電場法和圖像識別的絕緣子無人機檢測技術,原理簡單,具有操作靈活、成本低、安全可靠等優點,能夠滿足絕緣子安全檢測工作。隨著物聯網技術的不斷提高,可以實現無人機數據采集與計算機平臺的實時數據傳輸,進而能夠直接得到檢測結果。
[1]王海躍,李香龍.合成絕緣子在線檢測方法的現狀與發展[J].高壓電技術,2005,31(4):37-42.
[2]楊哲,鐘宏宇.關于合成絕緣子內缺陷帶電檢測技術的研究[J].山東工業技術,2015(21):184-186.
[3]張德欽,龐玉海.基于無人機平臺的復合絕緣子檢測方法[J].自動化技術與應用,2018,37(3):111-115.
[4]韓正新,喬耀華.基于圖像識別的無人機輸電線路絕緣子故障檢測方法研究[J].現代電子技術,2017,40(22):179-181.
[5]張林華,池艷東.架空輸電線路絕緣子檢測機器人的設計與研究[J].電子設計工程,2015,23(16):164-166.
[6]汪曉,陳垚,單軍,劉志林.新型高壓輸電線路絕緣子檢測機器人研發方案[J].電力建設,2016,36(6):77-82.
[7]律方成,劉杰.復合絕緣子故障檢測方法的有效性分析[J].高壓電器,2013,49(5):95-100.
[8]姜浩然,金立軍.航拍圖像中絕緣子的識別與故障診斷[J].機電工程,2015,32(2):274-278.