利用红外在线监测技术进行配电设备故障预警与诊断方法探究

贺振宁，邳滢琦

（国网辽宁省电力有限公司阜新供电公司，辽宁 阜新 123000）

0 引 言

目前，配电系统作为保障电力供应的重要组成部分，其稳定性和可靠性对社会的正常运行至关重要。然而，配电设备受长期运行和环境的影响，存在各种潜在的故障风险。为确保配电系统的正常运行，提高故障的预防和处理效率至关重要。红外热成像在线监测技术具有无接触、非破坏性、实时性等优势，是提高配电设备故障预警和诊断能力的重要手段。文章旨在探究利用红外热成像在线监测技术进行配电设备故障预警与诊断方法，为配电系统的运维管理提供科学依据。

1 红外热成像在线监测技术的原理和应用情况

1.1 红外辐射原理

红外辐射是指在电磁波谱中波长较长于可见光的电磁辐射[1]。根据普朗克定律，在不同温度下，物体辐射的能量主要集中在特定的波长区域内。人眼无法直接看到红外辐射，但通过红外探测器可以将红外辐射转化为可见光信号进行观察和分析。

1.2 红外热成像在线监测技术的应用情况

红外热成像在线监测技术广泛应用于各个领域。在配电设备故障预警与诊断方面，红外热成像在线监测技术也发挥着重要作用。

首先，红外热成像在线监测技术在配电设备的故障预警方面应用广泛。通过监测电气设备的红外辐射变化，可以实时监测设备的温度是否异常。当设备出现故障或异常情况时，故障产生的电阻或热能损失会导致温度升高，从而产生明显的红外辐射信号。通过监测和分析这些红外辐射信号，工作人员可以提前确定设备的故障发生，并采取相应的措施进行维修或更换，从而避免设备故障带来的损失和安全隐患。

其次，红外热成像在线监测技术在配电设备的故障诊断方面也起到重要作用。通过分析红外图像中的温度分布变化，可以识别出设备故障的类型和位置[2]。不同的故障类型，如接触不良、过载、短路等，会导致不同区域的温度异常。使用红外热成像在线监测技术，可以通过图像处理和智能算法分析温度分布情况，从而识别出故障的具体位置和类型，使得故障处理过程更加高效和精准。

最后，红外热成像在线监测技术可以实时监测配电设备的运行状态[3]。通过收集和分析红外图像的变化趋势，设备运维管理人员可以及时了解设备的运行过程中温度的变化情况和设备的工作负荷等信息，预测设备的寿命和性能状况，从而进行合理的设备管理和维护计划。

2 配电设备故障预警与诊断的重要性

2.1 提高配电系统的可靠性和安全性

配电设备的故障预警与诊断是提高配电系统可靠性的重要手段[4]。此外，通过分析红外图像中的温度分布变化，可以准确识别出设备故障的类型和位置，为工程师提供准确的故障诊断依据，进一步保障配电系统的可靠性和安全性。

2.2 降低维护成本和故障停电时间

配电设备的故障预警与诊断可以降低维护成本和缩短故障停电时间。通过实时监测和预警设备的异常情况，可以提前发现故障[5]。同时，准确的故障诊断和及时的维修可以缩短故障处理时间，减少维护成本和用户投诉。此外，优化设备管理和维护计划，可以延长设备的使用寿命，减少设备的更换和维护次数，进一步降低维护成本。

3 基于红外热成像在线监测技术的故障预警与诊断原理

3.1 红外图像数据采集

红外图像数据采集过程中，通过红外热成像装置扫描和拍摄配电设备，以获取设备表面的红外图像数据。首先，采集前的准备工作非常重要。操作人员应熟悉设备的结构和工作原理，了解设备的运行状态，以便针对性的进行红外图像数据采集，还需要确认设备的供电情况，确保设备处于正常工作状态。同时，掌握红外热成像在线监测装置的分辨率和灵敏度，以便获取清晰且准确的红外图像数据。此外，仪器应调整好相应的参量，如测温范围、调节亮度、对比度等，以确保采集的红外图像数据的可靠性和准确性。

在进行红外图像数据采集时，需要注意以下几个方面。首先，应根据配电设备的情况设定合适的采集时间。一般来说，在设备负载较高、环境温度稳定的情况下进行采集效果最佳，以提高采集数据的可靠性。其次，需要确定采集角度和距离。根据设备的尺寸和结构，选择合适的角度和距离进行采集，以确保图像数据的完整性和准确性。再次，应注意保持设备的稳定性。在采集过程中，操作人员应尽量保持设备的稳定，避免因晃动或振动导致图像模糊或不准确。最后，标记和记录图像。在采集过程中，及时进行图像标记，记录设备的名称、位置、采集时间等相关信息，方便后续的故障预警和诊断。

3.2 温度分布变化分析

通过对红外图像数据的分析，可以观察设备表面温度的变化情况，从而判断设备是否存在故障或缺陷。首先，获取红外图像数据后，需要预处理图像。预处理包括校正、去噪和增强图像等，以消除装置本身的误差和优化图像质量。校正是根据所使用的红外热成像装置的特性，调整图像的亮度、对比度等，使得图像清晰地反映真实的温度分布情况。去噪是使用滤波算法去除图像中的噪声，以减少干扰和误判。增强操作可以增加图像的细节和对比度，使得温度分布更加清晰。接下来，对预处理的红外图像数据进行温度分布分析。一般来说，高温区域在图像中呈现为红色或白色，低温区域呈现为蓝色或黑色。通过观察图像中不同区域的颜色或亮度变化情况，可以推测设备表面的温度分布情况，判断出设备表面温度的变化趋势。

针对温度的变化趋势，可以进行以下分析。首先，根据图像中的颜色或亮度变化，找出温度异常增高或异常降低的区域，这些区域可能存在故障或缺陷。其次，进一步地分析这些异常区域，比较其与周围区域的温度差异，以确定故障的位置和范围。最后，可以使用统计方法分析温度变化，建立温度变化的模型或曲线，以预测设备可能发生的故障情况。温度分布变化分析是基于红外图像数据的核心内容，其目的是通过分析图像中不同区域的温度变化情况和区域之间的温度差异，来判断设备是否存在故障或缺陷，从而采取对应的措施，提高配电设备的可靠性和安全性。

4 红外热成像技术在配电设备故障预警与诊断中的应用案例

4.1 案例背景

随着配电网络规模的扩大，设备故障对电力系统稳定性的影响日益突出。红外热成像技术作为一种非接触式的监测手段，在配电设备故障预警与诊断中发挥重要作用。本案例旨在通过实际应用，验证红外热成像技术在配电设备故障预警与诊断中的实际效果。

某市在夏季的高温天气下，对一座大型变电站的某型号高压配电柜配置红外热成像在线监测装置。当日天气温度为38 ℃，相对湿度为60%。选取该配电柜的关键部位，如母线连接处、隔离开关触头等进行了红外热成像检测。

4.2 测量过程

使用先进的红外热像仪对高压配电柜进行红外热成像检测，记录各个监测点的温度数据。根据《带电设备红外诊断应用规范》（DL/T 664—2008）规定，温升是指被测设备表面温度和环境参照体温度之差，温差是指不同被测设备或同一被测设备不同部位之间的温度差，相对温差是2 个相应测试点之间的温差与其中较热点的温升之比的百分数。

温升计算方法为

式中：τ为温升；T为被测设备表面温度；T0为环境参照体温度。

温差计算方法为

式中：δT为温差；T1为被测设备表面较热点的温度；T2为被测设备表面正常点的温度。

相对温差计算方法为

式中：δt为相对温差；τ1为被测设备表面较热点的温升；τ2为被测设备表面正常点的温升。

4.3 数据分析

母线连接处和隔离开关触头的红外热像仪的测量数据如表1 所示。当时环境参照体温度T0为38 ℃。对表1中的母线连接处数据进行计算 ：由式（2）可得，母线连接处最大温差为39 ℃，隔离开关触头最大温差为2℃；由式（3）可得，母线连接处最大相对温差为95.1%，隔离开关触头最大相对温差为50%。

表1 母线连接处和隔离开关触头红外热像仪的测量温度数据 单位：℃

根据《带电设备红外诊断应用规范》（DL/T 664—2008）电流制热型设备缺陷诊断判据，温差不超过15 ℃且最大相对温差不超过80%，认定为一般缺陷，最大相对温差超过95%时，认定为危机缺陷。因此，母线连接处是危急缺陷，隔离开关触头是一般缺陷，考虑到隔离开关触头最大温升只有4 ℃，因此判定隔离开关触头为正常。

通过红外热成像技术，成功检测到高压配电柜母线连接处D 点的异常发热。这表明该部位可能存在接触不良、过载或其他潜在故障。及时的预警和诊断有助于运维人员提前发现并处理故障，保障电力系统的稳定运行。此次应用案例充分证明了红外热成像技术在配电设备故障预警与诊断中的有效性。

5 结 论

红外热成像在线监测技术在配电设备故障预警与诊断中发挥着重要的作用，对提高配电系统的可靠性、降低维护成本具有重要意义。但需要指出的是，红外热成像技术仅仅提供了一种快速发现异常和异常定位的手段，对于具体的故障原因和处理方案需要进一步的分析和判断。因此，在配电设备故障预警与诊断中的红外热成像技术应结合其他的监测手段和专业知识，以得到更准确和全面的判断结论，确保配电设备的正常运行和安全运行。