基于大數據分析的紅外成像技術在電纜缺陷檢測中的應用

周 婕，徐麗娟，徐 偉，周詠晨

（國網上海電纜公司，上海 200072）

0 引 言

新時期，我國社會經濟水平的逐漸提升為電力行業的發展帶來了機遇。在電力行業發展中，確保供電系統安全是重點問題。做好供電系統一方面能夠提升電力企業的競爭力，另一方面也是保證人們工作和生活的關鍵[1]。電力電纜作為電力能源傳輸的關鍵環節，密切監測電力電纜的溫度能有效保障其可靠運行。

電力電纜的熱效應是電纜出現異常和故障的原因之一。電纜線路紅外成像技術的普及應用是目前研究的重點。電纜線路紅外在線監測系統應能實現對電纜本體、接頭、終端及接地系統等熱輻射的監測與分析。測量和分析電纜線路由負荷電流和電場分布所引起的溫度變化，綜合分析同一終端在一定時間段內連續測量的紅外圖片，可評估電纜線路的運行狀態和健康狀況。由于缺乏大量的沉淀數據，因此對于紅外成像檢測結果的判斷只能依托運維經驗，這就給判定結論的準確性帶來了很大挑戰。

隨著物聯網和大數據分析能力的提高，物聯網和智能機器學習等先進技術為實現電力電纜數據的自動采集和資產數據的集中統一管理提供了更多可能性。基于大數據分析紅外成像技術[3]，實現了“制定工作任務→測試服務→上傳數據→形成報告”的完整流程。基于紅外成像圖片測試數據智能分析，結合相關信息進行綜合分析，如利用大數據進行積累、學習以及應用，利用格式化數據進行機器學習，利用多維度的數據進行綜合比較和智能預測等。

1 電纜紅外成像測溫技術

1.1 紅外成像技術

該技術基于被測電纜的致熱效應，通過紅外檢測儀接收被測物體存在的“熱輻射”，將其轉換成電信號，并在電子處理下生成紅外線圖譜。在紅外成像分析系統中，相應數據輸入后形成溫度曲線。通過這種方式分析電纜運行是否正常，紅外線檢測儀可以吸收的波長范圍一般為2～14 μm。紅外成像原理如圖1所示。

1.2 檢測步驟

儀器開機，校準內部溫度，待圖像穩定后設置儀器的參數。根據被測電纜的材料設置輻射率，被測電纜在一般檢測時的輻射率通常為0.9。儀器的色標溫度量程一般取+10～20 K的溫升范圍。開始測溫時，通過遠距離方式全面掃描所有被測電纜，利用彩色顯示調節圖像，使圖像顯示更加清晰，同時結合熱點跟蹤和區域溫度跟蹤等數值測溫手段開展實際的檢測工作，充分利用儀器功能保證檢測效果最佳。環境溫度出現較大變化時，應重新校準儀器內部溫度。存在異常時，需要做好精準檢測工作保證結果的準確性。測溫時，應確保現場實際測量距離滿足電纜最小安全距離和儀器有效測量距離等要求[4]。

圖1 紅外成像原理示意圖

1.3 功能特點

紅外成像儀操作簡單且質量較輕，在電纜溫度巡視上更加方便。例如，ThermaCAMTME2加電池才0.7 kg，便于攜帶和使用。

儀器使用時，通過液晶顯示屏動態顯示的方式可以動態掃描電纜溫度的圖像，在菜單操作模式下進行良好的人機交互操作。同時，利用通信口在計算機中輸入圖像信息進行后臺處理，通過掃描得到電纜溫度，從而大幅提升了工作效率。

紅外熱成像儀采用圖像掃描的工作方式，可測得掃描范圍內的電纜溫度，有超過允許溫度值的情況發生時，會及時發出報警。因為它有較高的測溫效率，所以大大提升了電纜測溫的頻率，從而能夠及時掌握電纜的溫度情況。采用測試儀可以一邊巡視電纜，一邊測量電纜溫度，兩項工作同步開展，從而更加有效地掌握電纜的溫度情況。

有效獲得溫度圖像能夠實現對電纜故障的良好分析。因為測量的電纜溫度圖像上有較多的溫度信息，所以能夠測量出電纜各點溫度的分布情況。利用相應的溫度分布信息，可更加直觀地找到電纜的內部/外部故障。

1.4 應用效果

變電站的電纜巡視中，對電纜運行情況的判斷通常是利用目測、耳聽以及鼻嗅等方法，存在很大的局限性，導致處于發展中的缺陷不容易被發現。特別是電纜內部缺陷，發現時問題可能已經較為嚴重，往往會對電纜產生一定的破壞。應用紅外成像測溫技術，可在短時間內找出缺陷類型及位置，確保電力系統的安全，具有較大的應用優勢。

1.5 紅外熱成像儀的功能與優勢

在測量電纜表面溫度時，紅外熱成像儀能夠得出電纜內部熱消耗的實際情況，從而分析電纜是否存在缺陷。此外，紅外熱成像儀能夠直觀地顯示熱點溫度，且熱圖像也更加直觀，具備儲存功能的同時可以將其打印出來。

該技術可以進行定量測量也可以進行定性成像，同時對溫度及空間分辨率也較高，即使溫差較小也可以很好地辨識出來。在屏幕上可以直觀顯示實時熱圖像，有助于建立熱圖像數據庫，實現圖像的采集、儲存以及分析。使用紅外熱成橡儀檢測電纜，能夠在遠距離情況下實施掃描巡檢。因為它不與電纜接觸，所以可以保證工作人員的人身安全。

通過紅外熱成像儀檢測電纜與攝像機錄像原理較為相似。實際應用過程中，可以實現大面積檢測，不僅速度較快，而且準確性較高，可有效找出與運行電流和電壓電流有關的電纜缺陷，同時能判斷缺陷的性質、程度以及實際位置等。

2 基于大數據分析的紅外成像技術

2.1 智能分析系統功能架構

系統的功能框架包含應用首頁、任務管理、智能診斷以及基礎數據等部分。系統應用首頁可進行紅外任務和整體診斷結果的集中展示，并提供功能菜單，用以選擇具體紅外任務管理和智能診斷功能。任務管理功能模塊具備的功能較多，包括任務建立、下達、圖片上傳、任務終結以及完成情況統計等功能，可實現閉環的紅外圖像診斷任務流程。智能診斷功能模塊包含紅外診斷所需的設備智能分區和依據配置的診斷規則進行的智能診斷功能，也包含設備關聯分析及充油設備油位檢測等高級應用功能。通過目標識別和邊緣檢測，可對溫度變化的目標進行識別和邊緣檢測。圖像分割技術檢測圖像的邊緣，以識別不同的設備。

利用Canny算法進行邊緣檢測。Canny算法包括噪聲去除、計算梯度與方向角、非極大值壓縮以及滯后閾值化等步驟。檢測紅外變化的區域，可得到不同位置溫度變化的區域邊界。通過溫度變化檢測時間序列的預測，利用時序的預測模型LSTM預測溫度的變化情況，計算歷史數據和歷史擬合的數據變化情況，從而給出溫度的上下漲落。利用預測的值和上下的漲落，可判斷溫度是否超出閾值。

基礎數據包含PMS接口功能，可導入設備和人員信息，支撐紅外任務管理和紅外任務執行管理。基礎數據部分包含解析且格式統一的電力設備紅外圖片庫、紅外分區以及診斷樣本庫等，可作為紅外智能診斷的數據基礎。

2.2 系統運維實施方案

紅外帶電檢測數據智能分析系統運維主要實現紅外檢測數據和業務流程的統一管理，進一步提高了紅外缺陷診斷的智能化水平。它的主要建設內容包括主設備紅外樣本庫運維、紅外圖像智能診斷算法運維、智能診斷分析系統運維、任務管理及全景展示。

2.3 智能運維平臺應用

紅外任務和執行情況的集中展示能夠批量展示紅外任務下發與執行情況，顯示電網總體紅外任務數量與執行情況，還能夠通過點擊地圖上各部分地理區域，查看各地市紅外任務與執行數量情況。紅外任務與執行情況如圖2所示。

圖2 紅外任務與執行情況展示

紅外缺陷診斷結果顯示，對已經完成診斷的紅外圖片可選擇單個展示診斷結果或批量展示診斷結果。對同類型電纜，可進行分相比對和歷史數據比對展示。其中，歷史數據比對展示如圖3所示。

圖3 歷史數據比對展示

3 試 驗

對不同類型的電纜采用相應的判斷方法和判斷依據，并由熱像特點進一步分析電纜的缺陷特征，從而可判斷電纜的缺陷類型。

3.1 判斷方法分析

表面溫度判斷法是通過檢測電纜表面溫度值，在得到實際數據后，根據GB/T 11022—2011《高壓開關設備和控制設備標準的共用技術要求》中的相關規定，與負荷數據值和環境氣候情況相結合，對電纜缺陷做出判斷。

同類比較判斷法是根據同組三相電纜、同類電纜以及同相電纜存在的溫差，通過對比找出缺陷所在。

相對溫差判斷法適用于小負荷電流致熱型電纜的缺陷判斷，可以提升判斷準確率。當電流致熱型電纜的發熱點溫升值小于15 K時，不宜選擇這一方法判斷電纜缺陷。

檔案分析判斷法是分析同一電纜溫度場不同時期的分布，從而得到該電纜致熱參數的實際變化情況，從而判斷其是否存在缺陷。

實時分析判斷法是在一段時間內通過紅外熱像儀對電纜進行連續檢測，分析電纜溫度在不同時間和負載下的變化情況。

3.2 缺陷類型的確定與處理措施

溫度異常會對電氣設備的運行產生一定的影響。缺陷類型一般分為一般缺陷、嚴重缺陷以及緊急缺陷3個等級。

一般缺陷是指電力電纜存在過熱、溫度分布有差異的情況，一般僅做記錄，不會引發電力電纜故障，可通過定期或不定期停電（或周期）檢修工作消除缺陷。通常情況下，若電力電纜溫升小、負荷率低且相對溫差大，在改變負荷條件時，需要通過復測負載提升后的電流分析電纜缺陷的實際情況，否則視為一般缺陷，記錄在案。

嚴重缺陷是指電力電纜存在過熱或出現熱像特征異常的情況。程度較嚴重時，應早作計劃，及時處理。例如，增加對電纜的監測，了解在溫度發生變化時電纜負載所產生的變化，盡可能控制缺陷的產生。

緊急缺陷是指電力電纜熱點溫度（或溫升）超過規定的允許限值溫度（或溫升）的情況，應立即安排電力電纜進行消缺處理或使電力電纜帶負荷限值運行。

4 結 論

基于大數據分析實現面向精益運維、精益檢修以及精益管控的應用場景，可有效增強電力電纜的全狀態量感知力、管控力以及電力安全生產保障能力，進一步提高運檢精益管理水平。