基于云端大數據管理平臺的紅外測溫技術在電力系統中的應用及分析

劉歡 鄒明翰 楊楚 徐藝緋

【摘 要】隨著科學技術的日新月異，紅外測溫技術由于具備能發現肉眼不易觀察到的各類設備故障的顯著優點而得到了越來越廣泛的應用，無論是在電力設備的日常巡檢還是實時監測等領域都發揮著顯著的作用。而對繁多的測溫數據進行整理分類需要耗費大量的人力物力，采用云端大數據管理平臺，將測溫數據通過4G專網實時上傳至云端數據庫，結合導各類技術判據進行分析，可以有效地提升變電設備紅外測溫效率，保障電網安全、穩定和可靠運行。

【關鍵詞】紅外測溫；大數據；電力系統

近年來，社會經濟飛速發展，對電力也提出了更高的要求，電力設備的負荷率也逐漸增加，為了提供更加安全可靠的供電，提高對電力設備的運維水平成了重中之重。其中，紅外測溫技術的地位已經越發明顯，它既可以提高運維效率，又可以確保電力設備的穩定性。

一、紅外測溫技術基本原理及應用

紅外測溫技術是一種安全技術，其實質是紅外線技術，即對目標設備進行測溫。紅外技術的原理是探測目標物體的紅外輻射，并通過光電轉換、電信號處理等手段，將目標物體的溫度分布圖像呈現出來，然后對過熱部位進行準確定位，實現故障檢查和預防性維護[1]，采用紅外成像技術，能夠在不接觸被測物理的前提下，準確進行故障定位，保障故障檢查的安全和準確。

紅外測溫技術在很多領域都有廣泛的應用。在電力系統和設備維修檢查中，非接觸紅外測溫可以從安全的距離測量一個物體的表面溫度，使其成為電氣設備維修操作中不可缺少的技術；紅外測溫技術也可以用于大型高爐料面測定、熱風爐的破損診斷和檢修；紅外測溫技術還可用于保溫隔熱材料的破損診斷、加熱爐管的溫度分布測定等。

二、基于云端大數據管理平臺的紅外測溫技術

（一）云端大數據概念

大數據 （Big Data） 又稱巨量資料， 是一種體量巨大 （Volume） 、類型繁多 （Variety） 、價值密度低 （Value） 、處理速度快 （Velocity） 的信息資產， 大數據的出現顛覆了傳統的數據管理模式。宏觀上講，大數據融合物理世界、信息空間和人類社會三元世界的紐帶；從信息產業角度講，大數據還是新一代信息技術產業的強力推動力。

（二）現階段電力系統紅外測溫中存在的問題

1.變電設備量多面廣

變電站站內設備數量多，設備類型廣，設備分布分散，被測溫設備易被遺漏。以某地區110千伏某變電站為例，該站占地面積15000平方米，變電設備共計18類423臺。

2.測溫人員勢單力薄

測溫人員技術參差不齊，測溫過程常發生拍攝的紅外圖像視焦模糊，測溫信息不完整，設備是否處于“亞健康”（介于可能存在缺陷與無缺陷之間的設備）狀態無法準確判斷。2017年，在110千伏某變電站測溫人員使用普通紅外測溫儀共拍攝紅外測溫照片1523張，其中無效照片298張，復測照片152張。

3.數據分析冗長繁瑣

對于由于設備內部缺陷引起的電壓致熱型缺陷，發展速度快，后果嚴重。從測溫開始到完成數據分析給出測溫結論需要不少于24個小時，易錯過最佳檢修時間。2017年，某供電公司變電設備中電壓致熱型缺陷數量占總發熱缺陷數量的比例為20%，問題已經十分突出。

4.測溫設備自身問題

由于測溫人員使用不當或測溫設備本身質量因素，測溫設備經常因自身故障而導致測溫數據無效，缺乏有力手段監測，錯過了最佳檢修時間。

（三）基于云端大數據管理平臺的紅外測溫的應用方式

在采用基于云端大數據管理平臺的紅外測溫技術后，紅外測溫數據在實現本體存儲同時，還可通過4G專網實時上傳至云端數據庫，結合導入的電力設備紅外測溫技術規范和導則等技術判據的云端紅外分析系統，對測溫數據進行分析診斷，給出診斷結論，自動生成報告、報表。同時，云端紅外分析系統將分析結果回傳至測溫儀及其他接收終端，方便現場測溫人員、遠程技術人員隨時隨地查看紅外測溫數據，實現自動缺陷診斷、專家會診糾偏。

與此同時，云端大數據管理平臺通過4G專網接入具體變電站智能輔助監測平臺，結合視頻診斷技術有效監測紅外測溫設備工作情況，有效避免因紅外測溫設備本身軟硬件故障導致的紅外測溫圖像不合格。同時利用智輔平臺內站內環境（溫濕度數）數據，準備配置紅外測溫設備測溫參數，提高紅外測溫可靠度和精度。

（四）基于云端大數據管理平臺的紅外測溫技術的優勢

1.大幅提高紅外檢測的成效

應用該技術可以做到遠程的實時指揮，云端發出預警信息后，管理者可以實時指揮現場拍攝人員采集更為詳實的現場數據（比如不同角度、不同相別等）；也可以組織跨時空、跨地域的實時專家診斷，各生產單位可以邀請多位電力專家，實時瀏覽存在疑似問題的電力設備數據，交流和探討造成的原因，為電力系統檢修計劃的安排提供更為準確的依據；如果某個缺陷定性以后，仍然擔心同廠家的設備或者類同工況條件下的設備存在同樣的缺陷，那么可以安排班組把管轄區域內的同類、同廠家設備都拍攝回來，進行一個同工況、同天氣下的實時對比，觀察設備表面溫度場分布是否一致，從而判斷這種類型的缺陷是個例，還是“家族性缺陷”；菜外，應該該技術可以實現海量數據的綜合診斷功能，可以調用一年內大數據（比如10000組）同類型設備，進行橫向對比、縱向對比，三相對比，可以實現在幾秒內把診斷結果呈現在電力系統工作人員面前。

2.大幅降低基層人員工作量

現場人員拍攝后實時上傳至云端，紅外圖片、分析數據、診斷結果、預警信息都可以直接呈現在管理人員面前，現場人員僅僅只有拍攝工作，后續處理工作完全由云端通過大數據自動完成，能夠大幅度降低基層人員的工作量幾十倍。

3.大幅提高管理的便捷性

以往由電力系統專門的人員進行大量紅外數據的整理工作，采用云熱像儀系統后，可由云端自動完成，可以為管理提供一個便捷的手段。

4.為大數據管理提供支撐

21世紀是大數據時代，數據才是用戶最寶貴的財富，只有掌握了數據的源頭，才真正掌握了未來。如果一年云端保存上百萬張紅外圖，以及相關的數據，會對未來掌握設備運行規律和制訂設備的檢修計劃，提供充分的依據。

三、結論

紅外檢測技術的成熟使紅外測溫技術得到了更加廣泛的應用，并逐步應用到電力設備的診斷中。這種技術既可以保證電力系統及變電設備的可靠運行，又為電力工作者提供了精確的數據。云端大數據在紅外測溫中的應用增強了紅外測溫的準確性和效率，為電力設備的更加可靠運行提供了支撐。

【參考文獻】

[1]蔡芙蓉.試論紅外測溫技術在變電運維中的應用及注意事項[J].科學與信息化，2017，（1）：197-198.

[2]王敏.紅外測溫技術在電氣設備維護中的應用與管理[J].科技經濟導論，2018，26（4），84-85.