淺談提高電氣一次設備紅外診斷工作效率和準確率

曹景芳，李生偉，李夢林，針偉

（華電國際電力股份有限公司鄒縣發電廠，山東 鄒城 273500）

電氣一次設備是火力發電廠的關鍵設備，一旦發生故障，輕則影響設備安全運行，重則造成人身傷亡事故和重大財產損失。電力企業統計數據表明：近幾年來，因電氣一次設備故障造成的機組強迫停運有明顯上升趨勢，提高電氣一次設備可靠性刻不容緩。

紅外診斷能夠在設備帶電的狀態下，發現運行設備的熱缺陷，是一種先進有效的診斷技術，具有不接觸、不停運、不取樣、不解體的特點，能夠全面反映設備表面的溫度分布，并且操作簡便安全可靠。對于提高電氣一次設備的可靠性發揮了重要作用。鄒縣發電廠開展紅外診斷的設備主要有電氣一次設備、開關柜、電纜、轉動設備等，其中電氣一次設備占比較大。一般狀態監測的周期宜在1 個月，但由于全廠8 臺機組需要進行紅外檢測的設備數量眾多，僅電氣一次設備測點數量就高達2000 多個，測量周期需要3 個月，測量周期長，無法實現對電氣一次設備的狀態監測。因此，迫切需要提高紅外診斷的工作效率和準確率，為電氣一次設備保駕護航。

1 存在的問題和不足

鄒縣發電廠開展電氣一次設備紅外診斷技術目前已有20 多年，在電氣一次設備紅外診斷工作方面積累了一定的經驗。但隨著互聯網技術的發展，傳統的紅外診斷模式已不足以應對當前的設備管理需求，具體問題表現在以下方面。

1.1 現場紅外檢測和后期紅外圖片命名工作效率低，且易出現錯誤或信息丟失

一是紅外圖片采集時人工記錄效率低。常規紅外診斷對所采集設備紅外圖片的命名方式是時間+序號，這種方式不包含設備的名稱、型號、電壓等級，測溫部位等關鍵信息，在現場檢測時需要手工記錄設備名稱和圖片序號，需要2 人配合進行。鄒縣發電廠8 臺機組需要進行紅外檢測的電氣一次設備數量眾多，僅升壓站內的高壓電氣一次設備測點數量就高達2000 多個，再加上數量可觀的開關柜、電纜、電動機等，現場測量時一一記錄名稱和圖片序號非常耗費時間，不僅工作效率低，且存在人為因素導致的錯誤或信息遺失。

二是后期紅外圖片重命名耗時費力。為方便紅外檢測圖片的分類存儲、查詢、趨勢分析等操作，需將拍攝的紅外圖片導入電腦，并對這些紅外圖片進行重命名。由于圖片數量非常龐大，在人工方式下，重命名工作不僅耗時費力，而且需要非常細心，否則一旦出現錯誤，會導致后續的診斷分析、數據對比無法進行。

1.2 現場儀器設置步驟及選擇數據采集不規范，給后續診斷分析帶來困難

一是測量人員設置儀器參數的個人習慣不同，造成測量誤差。電氣一次設備紅外診斷需滿足相應的檢測要求，并且在現場檢測前需要對輻射率、環境溫度、相對濕度等拍攝參數進行設置，雖然部分儀器允許檢測后在電腦軟件上對拍攝參數后續修改，但現場試驗證明2 種拍攝參數設置方式同測點同時間測量的溫度值有一定的差別。

二是測點位置及數量設置隨意，數據保留不全，歷史數據對比難度大。對同一設備進行紅外熱像數據采集時，由于沒有明確的數據存儲規則，在該設備無明顯異常時，采集人員可能只保留1 張整體紅外圖片或者部分異常部位數據。在后期發現該設備其他部位異常后，異常部位在歷史數據中存在遺漏，無法進行歷史數據對比及趨勢分析。此外，由于沒有制定一套規范的設備紅外圖片拍攝標準，導致不同工作人員對同一部位進行紅外檢測時因拍攝參數設置，所拍攝部位的大小、角度等不一致，采集的紅外圖片缺乏統一性，后續難以對其進行進一步的精確分析診斷、對比。

1.3 診斷分析工作量大，人工分析存在經驗差異，易出現設備隱患漏判

一是紅外圖片診斷分析工作量大。紅外圖片采集完成后，需要對每張圖片進行溫度標注，工作量巨大。

二是數據分析時，不同設備判斷標準不一樣，溫度標注方式未能有效展現出異常位置時，容易出現判斷失誤。例如，電流致熱型設備只需在需要關注的設備部件位置標注最高溫度即可判斷是否存在溫度異常，頻繁使用表面溫度法和相對溫差法；電壓致熱型設備卻需要比較溫差是否滿足要求，需要使用圖像特征法進行判斷。有些設備既存在電流致熱型部件又有電壓致熱型部件，在同一張圖中如果標注方法不當，很容易將電壓致熱型部件的異常特征忽略，從而造成漏判。

圖1 同一張圖片不同的結果

三是人工分析存在經驗差異，當檢測人員存在對設備結構了解不全面的情況時，容易出現漏判。例如，帶傘裙的電纜，傘裙處易出現電壓致熱型溫度異常，需要重點關注；油變壓器需要對變壓器本體、套管及引出線、中性點、冷卻器、風扇電機及其控制箱、油枕油位、各管路等進行全面檢查，不能遺漏；電壓制熱型缺陷由于溫差太小，人眼很難辨別。如復合絕緣子、瓷絕緣子、避雷器等在拍攝此類設備時，需要工作人員具有豐富的紅外知識和現場工作經驗，對人員素質要求高。

圖2 傘裙處易出現電壓致熱型溫度異常，需要重點關注

1.4 紅外診斷發現的問題檢修部門重視程度不夠，部分沒有得到及時處理

紅外診斷發現的電氣一次設備隱患問題只有及時得到檢修處理才能發揮紅外診斷技術對設備狀態的趨勢預警作用。在開展電氣一次設備紅外診斷工作過程中，發現部分設備隱患問題檢修人員重視程度不夠，造成故障進一步擴大。

2 處理方案

2.1 建設紅外診斷數據庫

針對每次現場紅外檢測時需要記錄設備名稱、上傳到電腦的紅外圖片需要人工重新命名、數據檢索不方便的問題，借鑒振動診斷數據庫和超聲檢測數據庫的做法建立紅外診斷數據庫。在數據庫中，設備名稱采用可逐級展開的樹狀圖結構，將設備相關信息都保存在該設備名下。進行現場紅外檢測時，將待檢設備以任務包的形式從紅外診斷數據庫導入到紅外熱像儀。現場每一個設備紅外檢測完成后都自動命名保存到該設備信息中，不需要人工現場記錄紅外圖片序號和對應設備名稱，上傳至數據庫的紅外圖片也不再需要重新命名。歷次檢測的數據都存儲在該設備名下，需要時主要從樹狀圖找到該設備，歷次測量數據均一目了然。

2.2 數據庫增加智能功能

2.2.1 采用基準圖像規范現場紅外檢測

為解決紅外圖片采集不規范導致的后續精確分析診斷、對比困難的問題，運用規范化思路在紅外診斷數據庫中增加基準圖像功能,可避免因不同工作人員采集信息產生的較大差異。

基準圖像的生成規則有2 個：一是根據《帶電設備紅外診斷應用規范》，制定每一設備的診斷規則；二是根據設備現場實際情況，對每一設備需要拍攝圖像的范圍、大小進行標準化規范，制定規范的分析框，并將分析框、診斷規則附加于基準圖像。由于基準圖像是根據設備的標準熱像建立的，因此具有標準的大小、部位等質量要素。這些分析框和診斷規則，在現場檢測和后續診斷時，可自動調用。而且，一次設置好的分析框可自動全部應用到同類型設備熱像中。

圖3 基準圖像及診斷規則

2.2.2 數據處理采用批處理方式

針對海量紅外圖片需要人工上傳到電腦，并分別要對每張圖片進行溫度標注、診斷分析的問題，借鑒大數據處理模式，在數據庫中增加批處理功能。批處理主要用在2 個方面：一是在數據上傳過程，檢測完成后的紅外圖片采用批處理方式上傳到電腦紅外診斷數據庫；二是批處理診斷分析，在診斷分析中可自動應用診斷規則庫中單相以及三相之間的運算邏輯進行診斷，完成所有設備記錄故障判定。

2.3 規范現場紅外檢測步驟

針對不同工作人員設置儀器參數，習慣不同造成的測量誤差，從規范化的角度著手，對現場檢測步驟和流程進行標準化。根據軟件提示，在現場檢測前逐項對輻射率、環境溫度、相對濕度等拍攝參數設置，否則無法進行下一步操作，防止工作人員遺忘。檢測時使用基準圖像拍攝技術，即使不同的工作人員，也能保證所采集到的同類設備紅外熱像圖大小、角度、部位等基本一致。在檢測時，自動調用分析框、診斷規則，實現實時的智能診斷。檢測完成后，采集的熱像圖自動命名，保存在相應的設備名稱下。

2.4 縮短設備紅外診斷周期

由于鄒縣發電廠有8 臺機組，電氣一次設備數量眾多，按照常規紅外檢測方法，電氣一次設備檢測周期需要3個月，3 個月的周期雖然能夠滿足紅外診斷應用規范要求，但從現場實踐看，無法真正的實現設備狀態診斷。采用紅外診斷數據庫模式后，紅外診斷工作效率得到極大提升，設備診斷周期可減少到每月1 次。如升壓站設備和變壓器一直執行的是每季度進行1 次紅外檢測，從2018年9 月開始，執行每月1 次。設備檢測周期縮短，可及時發現設備隱患，提前發出預警，避免故障進一步擴大。

2.5 診斷分析采用“智能診斷+人工確認”模式

根據《帶電設備紅外診斷應用規范》規定各類型設備缺陷診斷制定診斷規則。在之前建立的基準圖像上提前用分析框、分析線進行標注，將診斷規則和標注好的基準圖像集成嵌入到數據庫中，在進行紅外熱像數據采集時，將被測量設備部件的邊框與基準圖像重合，提前標注好的分析框、分析線中獲取的數據即為被測設備各部件的實時紅外數據。按照診斷規則就可以對分析框、分析線中獲取的熱像數據進行智能診斷。診斷規則自動調用，可以實時顯示被測設備的嚴重等級。

對智能診斷的結果中嚴重缺陷和危機缺陷進行檢查，分析異常原因并對缺陷等級進行重新評估。

2.6 對紅外診斷發現的問題實行閉環管理

針對紅外診斷發現的部分問題由于沒有得到及時處理造成故障擴大，鄒縣發電廠以異常通知單的形式跟蹤問題過程，加強對紅外診斷發現問題的全過程閉環管理。設備異常通知單包含設備存在的問題、診斷結論、建議措施、專業處理建議、實際檢修情況及修后評估情況等內容，各相關負責人根據以上內容的各流程進行處理，確保設備隱患從發現到處理后評估的全過程閉環管理，使精密診斷作用得到充分發揮。

3 實施效果

3.1 提高了工作效率，節省人工

由于采用數據庫管理，現場檢測時不需要記錄設備名稱和紅外圖像編號，大大提高了檢測效率，可減少60%的人工處理量。檢測的紅外圖片自動保存在樹狀圖設備名稱下，節省了紅外圖片更改名稱的全部時間，節省時間100%。數據處理采用批處理方式，海量熱像圖處理起來只需要很短的時間，工作效率得到了極大提升,節省時間90%。診斷分析采用“智能診斷篩選異常設備+人工診斷重點確認”模式，可減少80%的人工處理量。

3.2 縮短了設備檢測周期

在該項目實施后，紅外診斷工作效率得到極大提升，設備診斷周期由3 個月縮短到1 個月。可及時發現設備隱患，提前發出預警，避免故障進一步擴大。

3.3 提高了診斷準確率

紅外數據采集的規范化以及批處理診斷分析，提高了數據的有效性。同時，同類設備相間比對及同一設備歷史比對，可快速找出異常，提高診斷準確率。

3.4 提高了設備安全性和可靠性

鄒縣發電廠通過對電氣設備開展定期檢測、設備啟動后檢測、異常跟蹤檢測、修后評估檢測等紅外診斷工作，準確地掌握了設備狀態，及時發現了設備存在的隱患并提出檢修建議措施；對診斷發現的設備問題實行從發現到修后評估的全過程閉環管理，確保隱患得到及時處理，有效提高了該廠電氣設備的安全性和可靠性。