利用紅外在線監測技術進行配電設備故障預警與診斷方法探究

賀振寧，邳瀅琦

（國網遼寧省電力有限公司阜新供電公司，遼寧 阜新 123000）

0 引 言

目前，配電系統作為保障電力供應的重要組成部分，其穩定性和可靠性對社會的正常運行至關重要。然而，配電設備受長期運行和環境的影響，存在各種潛在的故障風險。為確保配電系統的正常運行，提高故障的預防和處理效率至關重要。紅外熱成像在線監測技術具有無接觸、非破壞性、實時性等優勢，是提高配電設備故障預警和診斷能力的重要手段。文章旨在探究利用紅外熱成像在線監測技術進行配電設備故障預警與診斷方法，為配電系統的運維管理提供科學依據。

1 紅外熱成像在線監測技術的原理和應用情況

1.1 紅外輻射原理

紅外輻射是指在電磁波譜中波長較長于可見光的電磁輻射[1]。根據普朗克定律，在不同溫度下，物體輻射的能量主要集中在特定的波長區域內。人眼無法直接看到紅外輻射，但通過紅外探測器可以將紅外輻射轉化為可見光信號進行觀察和分析。

1.2 紅外熱成像在線監測技術的應用情況

紅外熱成像在線監測技術廣泛應用于各個領域。在配電設備故障預警與診斷方面，紅外熱成像在線監測技術也發揮著重要作用。

首先，紅外熱成像在線監測技術在配電設備的故障預警方面應用廣泛。通過監測電氣設備的紅外輻射變化，可以實時監測設備的溫度是否異常。當設備出現故障或異常情況時，故障產生的電阻或熱能損失會導致溫度升高，從而產生明顯的紅外輻射信號。通過監測和分析這些紅外輻射信號，工作人員可以提前確定設備的故障發生，并采取相應的措施進行維修或更換，從而避免設備故障帶來的損失和安全隱患。

其次，紅外熱成像在線監測技術在配電設備的故障診斷方面也起到重要作用。通過分析紅外圖像中的溫度分布變化，可以識別出設備故障的類型和位置[2]。不同的故障類型，如接觸不良、過載、短路等，會導致不同區域的溫度異常。使用紅外熱成像在線監測技術，可以通過圖像處理和智能算法分析溫度分布情況，從而識別出故障的具體位置和類型，使得故障處理過程更加高效和精準。

最后，紅外熱成像在線監測技術可以實時監測配電設備的運行狀態[3]。通過收集和分析紅外圖像的變化趨勢，設備運維管理人員可以及時了解設備的運行過程中溫度的變化情況和設備的工作負荷等信息，預測設備的壽命和性能狀況，從而進行合理的設備管理和維護計劃。

2 配電設備故障預警與診斷的重要性

2.1 提高配電系統的可靠性和安全性

配電設備的故障預警與診斷是提高配電系統可靠性的重要手段[4]。此外，通過分析紅外圖像中的溫度分布變化，可以準確識別出設備故障的類型和位置，為工程師提供準確的故障診斷依據，進一步保障配電系統的可靠性和安全性。

2.2 降低維護成本和故障停電時間

配電設備的故障預警與診斷可以降低維護成本和縮短故障停電時間。通過實時監測和預警設備的異常情況，可以提前發現故障[5]。同時，準確的故障診斷和及時的維修可以縮短故障處理時間，減少維護成本和用戶投訴。此外，優化設備管理和維護計劃，可以延長設備的使用壽命，減少設備的更換和維護次數，進一步降低維護成本。

3 基于紅外熱成像在線監測技術的故障預警與診斷原理

3.1 紅外圖像數據采集

紅外圖像數據采集過程中，通過紅外熱成像裝置掃描和拍攝配電設備，以獲取設備表面的紅外圖像數據。首先，采集前的準備工作非常重要。操作人員應熟悉設備的結構和工作原理，了解設備的運行狀態，以便針對性的進行紅外圖像數據采集，還需要確認設備的供電情況，確保設備處于正常工作狀態。同時，掌握紅外熱成像在線監測裝置的分辨率和靈敏度，以便獲取清晰且準確的紅外圖像數據。此外，儀器應調整好相應的參量，如測溫范圍、調節亮度、對比度等，以確保采集的紅外圖像數據的可靠性和準確性。

在進行紅外圖像數據采集時，需要注意以下幾個方面。首先，應根據配電設備的情況設定合適的采集時間。一般來說，在設備負載較高、環境溫度穩定的情況下進行采集效果最佳，以提高采集數據的可靠性。其次，需要確定采集角度和距離。根據設備的尺寸和結構，選擇合適的角度和距離進行采集，以確保圖像數據的完整性和準確性。再次，應注意保持設備的穩定性。在采集過程中，操作人員應盡量保持設備的穩定，避免因晃動或振動導致圖像模糊或不準確。最后，標記和記錄圖像。在采集過程中，及時進行圖像標記，記錄設備的名稱、位置、采集時間等相關信息，方便后續的故障預警和診斷。

3.2 溫度分布變化分析

通過對紅外圖像數據的分析，可以觀察設備表面溫度的變化情況，從而判斷設備是否存在故障或缺陷。首先，獲取紅外圖像數據后，需要預處理圖像。預處理包括校正、去噪和增強圖像等，以消除裝置本身的誤差和優化圖像質量。校正是根據所使用的紅外熱成像裝置的特性，調整圖像的亮度、對比度等，使得圖像清晰地反映真實的溫度分布情況。去噪是使用濾波算法去除圖像中的噪聲，以減少干擾和誤判。增強操作可以增加圖像的細節和對比度，使得溫度分布更加清晰。接下來，對預處理的紅外圖像數據進行溫度分布分析。一般來說，高溫區域在圖像中呈現為紅色或白色，低溫區域呈現為藍色或黑色。通過觀察圖像中不同區域的顏色或亮度變化情況，可以推測設備表面的溫度分布情況，判斷出設備表面溫度的變化趨勢。

針對溫度的變化趨勢，可以進行以下分析。首先，根據圖像中的顏色或亮度變化，找出溫度異常增高或異常降低的區域，這些區域可能存在故障或缺陷。其次，進一步地分析這些異常區域，比較其與周圍區域的溫度差異，以確定故障的位置和范圍。最后，可以使用統計方法分析溫度變化，建立溫度變化的模型或曲線，以預測設備可能發生的故障情況。溫度分布變化分析是基于紅外圖像數據的核心內容，其目的是通過分析圖像中不同區域的溫度變化情況和區域之間的溫度差異，來判斷設備是否存在故障或缺陷，從而采取對應的措施，提高配電設備的可靠性和安全性。

4 紅外熱成像技術在配電設備故障預警與診斷中的應用案例

4.1 案例背景

隨著配電網絡規模的擴大，設備故障對電力系統穩定性的影響日益突出。紅外熱成像技術作為一種非接觸式的監測手段，在配電設備故障預警與診斷中發揮重要作用。本案例旨在通過實際應用，驗證紅外熱成像技術在配電設備故障預警與診斷中的實際效果。

某市在夏季的高溫天氣下，對一座大型變電站的某型號高壓配電柜配置紅外熱成像在線監測裝置。當日天氣溫度為38 ℃，相對濕度為60%。選取該配電柜的關鍵部位，如母線連接處、隔離開關觸頭等進行了紅外熱成像檢測。

4.2 測量過程

使用先進的紅外熱像儀對高壓配電柜進行紅外熱成像檢測，記錄各個監測點的溫度數據。根據《帶電設備紅外診斷應用規范》（DL/T 664—2008）規定，溫升是指被測設備表面溫度和環境參照體溫度之差，溫差是指不同被測設備或同一被測設備不同部位之間的溫度差，相對溫差是2 個相應測試點之間的溫差與其中較熱點的溫升之比的百分數。

溫升計算方法為

式中：τ為溫升；T為被測設備表面溫度；T0為環境參照體溫度。

溫差計算方法為

式中：δT為溫差；T1為被測設備表面較熱點的溫度；T2為被測設備表面正常點的溫度。

相對溫差計算方法為

式中：δt為相對溫差；τ1為被測設備表面較熱點的溫升；τ2為被測設備表面正常點的溫升。

4.3 數據分析

母線連接處和隔離開關觸頭的紅外熱像儀的測量數據如表1 所示。當時環境參照體溫度T0為38 ℃。對表1中的母線連接處數據進行計算 ：由式（2）可得，母線連接處最大溫差為39 ℃，隔離開關觸頭最大溫差為2℃；由式（3）可得，母線連接處最大相對溫差為95.1%，隔離開關觸頭最大相對溫差為50%。

表1 母線連接處和隔離開關觸頭紅外熱像儀的測量溫度數據 單位：℃

根據《帶電設備紅外診斷應用規范》（DL/T 664—2008）電流制熱型設備缺陷診斷判據，溫差不超過15 ℃且最大相對溫差不超過80%，認定為一般缺陷，最大相對溫差超過95%時，認定為危機缺陷。因此，母線連接處是危急缺陷，隔離開關觸頭是一般缺陷，考慮到隔離開關觸頭最大溫升只有4 ℃，因此判定隔離開關觸頭為正常。

通過紅外熱成像技術，成功檢測到高壓配電柜母線連接處D 點的異常發熱。這表明該部位可能存在接觸不良、過載或其他潛在故障。及時的預警和診斷有助于運維人員提前發現并處理故障，保障電力系統的穩定運行。此次應用案例充分證明了紅外熱成像技術在配電設備故障預警與診斷中的有效性。

5 結 論

紅外熱成像在線監測技術在配電設備故障預警與診斷中發揮著重要的作用，對提高配電系統的可靠性、降低維護成本具有重要意義。但需要指出的是，紅外熱成像技術僅僅提供了一種快速發現異常和異常定位的手段，對于具體的故障原因和處理方案需要進一步的分析和判斷。因此，在配電設備故障預警與診斷中的紅外熱成像技術應結合其他的監測手段和專業知識，以得到更準確和全面的判斷結論，確保配電設備的正常運行和安全運行。