红外测温技术在电力设备故障诊断中的应用

周 侣, 崔昊杨

(1.国网浙江省电力公司 杭州供电公司, 浙江 杭州 310052; 2.上海电力学院 电子与信息工程学院, 上海 200090)

红外测温技术在电力设备故障诊断中的应用

周 侣1, 崔昊杨2

(1.国网浙江省电力公司 杭州供电公司, 浙江 杭州 310052; 2.上海电力学院 电子与信息工程学院, 上海 200090)

针对传统人工检测存在的不足,概述了电力设备红外诊断技术的基本原理以及特点,分析了适用于设备红外诊断的测温仪器种类及其优缺点,总结并讨论了基于温度信息的电力设备故障诊断技术.提出了利用红外检测技术提高电力设备可靠运行性的方法.

红外测温; 电气设备; 故障诊断; 神经网络

随着智能电网技术的快速发展以及能源互联网的兴起,电力系统对电气设备的安全提出了更高的要求.作为电网的关键节点,变电站等区域的安全性显得尤其重要.变电站等区域的安全不仅包括设备的安全防盗,更重要的是变电站内部电气设备的运行安全.对电气设备的运行状态进行及时的检测与评估,能够有效提高电网运行的可靠性.尽管电气设备发生故障的物理机理涉及电、磁、热、力等方面,但故障的具体表象绝大多数表现为温度异常,可以将这些部件的温度监测值作为设备状态评估和分析的依据.

变电站设备巡检工作主要以运行维护人员定期巡视及红外测温为主.巡视是指运行维护人员通过目测、耳听、鼻嗅、手摸等方法对变电站内的电力设备和设施进行全面检查.由于检测手段的不足,使得设备的内在缺陷和隐患很难被发现.红外测温是指运行维护人员手持红外测温仪器定期对变电站内的电力设备开展整体、局部红外测温检测工作.然而在电力系统的“发、输、配、变、用”环节中,有大量设备的温度需要监测和预警[1].对工作人员而言,设备红外检测需要耗费大量时间,存在工作量大、效率低、易漏检、管理成本高等缺点[2].随着信息技术、计算机网络技术与电力设备故障诊断理论的发展,电力设备红外温度监测系统的研究及应用为上述问题提供了新的解决途径[3],同时也使电力设备得到有效、全面、智能的诊断和维护.

本文概述了电气设备红外测温技术的原理及特点,列举了测温仪器的种类及特点,总结了红外测温故障诊断技术的基本理论,为电力设备红外温度监测系统的规模化应用奠定了理论基础.

1 红外测温技术的原理与特点

1.1 红外测温技术原理

按照红外辐射理论,自然界中一切温度高于绝对零度的物体均向外辐射红外线[3].因为红外辐射的本质是热辐射,红外辐射度则取决于物体的温度,利用红外线探测器接收电力设备表面的红外辐射度,并将其转换为电信号,就能够实现对电力设备的温度监测.对于电力设备,红外测温与故障诊断的基本原理就是探测设备表面的红外辐射信号,从而获得设备的温度特征,以此诊断设备有无故障及故障严重程度.测温系统的组成包括红外投射镜头(分为平面型及透镜型)、红外探测器、信号处理电路及显示屏等.

针对红外辐射的特点,观测距离和视角是影响红外热辐射检测精度的两个关键参数.在对电力设备进行红外测温的过程中,应尽量保证在观测距离允许范围内、在设备表面法线方向进行正向测量.在不进行数据后期修正算法处理的条件下,最大允许观测视角范围不能超过±30°,否则设备表面温度测量值将与真实值存在较大误差,且误差值随着观测视角的增大而增大.

1.2 电力设备红外辐射的特点

1.2.1 红外辐射强度与辐射率的关系

由黑体辐射定律可得到黑体的温度与波长的关系[4-5],即由黑体辐射的普朗克定律和斯蒂芬-波尔兹曼定律可知,目标体的红外热辐射功率满足如下关系式:

(1)

(2)

式中:PλT——光谱辐射功率; λ——红外辐射的波长; T——热力学温度; C1——第一辐射常数; C2——第二辐射常数; PT——全辐射功率;σ——斯蒂芬-波尔兹曼常数.

在实际测量中,由于电力设备与黑体的材料性质及表面状态存在明显差别,这将导致红外辐射的测量过程中必须引入一个随材料性质及表面状态变化的参数,即辐射系数ε.此时,光谱辐射功率和全辐射功率可改写为:

(3)

(4)

上述分析表明,辐射率对于设备红外辐射的测量结果具有非常明显的影响.例如:设黑体辐射率为1,电力设备材料辐射率为0.8,由式(1)和式(3),可计算出不同温度下两者的红外辐射光谱分布曲线,如图1所示.

图1 黑体和电力设备的红外辐射光谱

由图1可以看出,由于辐射系数不同,在150 ℃时,黑体和电力设备的光谱辐射度之差达到34 W/m2,这就对测量结果造成了较大的影响.总体而言,红外辐射的强度将随着辐射系数和设备温度的减小而降低.为了准确检测电力设备的运行温度,必须确定设备表面的红外热辐射系数,然后对红外测温仪器修正电路的辐射率ε进行设定.一般情况下,电力设备种类不同,其表面的辐射系数也不相同,具体的设备表面辐射系数可从红外技术手册中查询,如电力设备中常见材料的辐射系数可以设定如下:绝缘子为0.91～0.94,电极铜片为0.59～0.61,铝导线为0.30～0.40.

1.2.2 红外辐射峰值波长与设备温度的关系

从图1中还可以看出,红外辐射的峰值波长与物体的表面温度密切相关,两者呈反比关系,即红外辐射的峰值波长随电力设备温度的降低而变大,温度越高,物体辐射的红外波波长越短;温度越低,波长越长.在设备温度升高的过程中,光谱辐射度的峰值波长移动规律遵循维恩公式:

(5)

式中:λ——光谱辐射峰值波长;T——热力学温度.

在选用红外测温仪器测量电力设备的运行温度时,仪器探测到的红外辐射波长必须覆盖设备红外辐射的峰值波长.根据式(5),在0～95 ℃范围内,红外辐射的波长范围为7.9～9.6 μm,因此在电力设备红外测温选型过程中,应选用红外大气窗口为8～14 μm的红外探测器,测量量程为-30～300 ℃即可满足需求.

1.2.3 红外辐射强度与开氏温度的关系

由式(2)和式(4)可知,设备单位表面的总辐射功率与开氏温度的四次方成正比,即设备的运行温度越高,其向外辐射出的红外辐射强度越大,设备温度越低,红外辐射的强度越小.这就要求在测量低温区间的设备温度时,需要采用灵敏度高的传感器,否则将受到大气辐射的影响,造成较大的测量误差.此外,即使设备表面温度发生微小变化,也将引起设备表面辐射功率的较大变化.物体向外辐射的红外信号经过探测器可转换为与接收到的辐射功率大小成正比的电信号.依据这一特性对设备表面红外辐射进行探测,就能实现对设备的非接触测温.

2 红外测温仪器的种类

红外测温仪器是获取电力设备温度的关键设备,目前应用比较广泛的仪器包括红外测温仪和红外热像仪.其中,红外测温仪是采用薄膜热电堆或者热释电模块作为探测器,其优点是不需要制冷,价格较低.其缺点是不能扫描成像,只能显示视场内的平均温度.而且仪器的距离系数比不满足要求时,测温结果会出现较大误差.

红外热像仪分为制冷型和非制冷型传感器.制冷型传感器一般是对红外光子进行探测,其特点是灵敏度高、响应速度快、空间分辨率和温度分辨率高,扫描成像后可较为准确地显示被测设备的温度场分布.此类仪器工作时需要制冷,技术要求高,成本比较昂贵.

目前,非制冷红外焦平面技术日趋成熟,前些年主要依靠FLIR公司、FLUKE公司等国外企业供货,近几年国内部分厂商及科研院所开始加大研发力度,如浙江大立、广州飒特、武汉高德等公司已经研发出性能较好的微测辐射热计红外焦平面和薄膜型红外焦平面器件.与制冷型红外热像仪相比,非制冷红外热像仪具有低成本、低功耗和小型化等优点,被广泛应用于军事和国民经济各领域.尽管非制冷型红外热像仪可实现对电力设备工作温度的定性与定量化检测,但高像素的非制冷型红外热像仪(如1 024×1 024 像素)的价格仍相对较高.

在红外测温仪器选型的过程中,应依据被测现场的具体情况来决定.例如,对于部分设备并不需要定量获取温度而仅需得到红外热图像分布时,可采用红外电视更加符合这一要求.如果部分设备只需对局部重点监控区域进行监测,并不需要昂贵的仪器进行红外成像,此时只要采用价格较低廉的红外测温仪即可.

3 电力设备红外诊断技术

运行中的电力设备,无论是载流设备中电流效应引起的发热,还是反映设备内部介质损耗的电压效应引起的发热,发生故障区域的温度都将发生显著变化,并向周围环境辐射红外线.对于红外检测技术而言,所采用的判据理论直接影响着设备红外诊断的准确性和可靠性.我国电力行业相继制定了《DL/T664-1999带电设备红外诊断应用规范》和(DL/T664-2008带电设备红外诊断应用规范》等行业标准,对基于红外技术的带电设备故障诊断有较好的指导作用.近年来,随着图像处理和其他相关技术的引入,红外诊断技术正朝着数字化、网络化和智能化发展,对变电设备红外图像的自动分析和诊断是变电设备监测技术的重要研究方向.

3.1 温度阈值法

目前,就基于温度信息对设备运行故障的判定规则而言,基本上仍局限于温度阈值方法,即温度高于某一阈值就认为设备存在故障,而低于某一阈值就认为运行正常.国家标准中,在用温度界定电气设备运行是否正常时,采用的就是这种简单的方式.但由于电气设备的种类繁杂,关键点数量众多,单一的阈值无法准确诊断设备的运行状态,而且电气设备的损坏是一个渐进的过程,因此简单地将设备分为正常和故障两种状态并不符合实际情况.

此外,电气设备处于不同的运行环境下,损坏温度的界限各不相同,仅仅把设备工作状态分为正常和故障两种状态过于绝对,阈值温度法的诊断结果往往不能准确反映设备的实际运行状态,容易造成误判.

3.2 相对温差法

针对阈值评估方法存在的不足,在设备状态评估中又发展出了温升检测法,即用同一检测仪器测得被测物体表面温度和环境温度参照体表面温度之差.该方法主要包括绝对温度判断法和相对温差法两种.绝对温度判断法是将过热部位的温度与GB/T11022-1999,DL/T664-1999,DL/T 664-2008标准中的物体最大工作温升和相对温差表进行对照,并做出诊断.相对温差法是计算两个对应检测点之间的温差与其中较热点温升之比的百分数.

相对温差的计算式为:

(6)

式中:δt——相对温差;t1——发热点温升;T1——发热点温度;t2——正常相对应点温升;T2——正常相对应点的温度;T0——环境温度参照体的温度.

3.3 同类比较法

同类比较是设备状态检测中另一种常用的方法,其核心思想是在同一电气回路中,当三相(或两相)设备相同且三相电流对称时,比较三相(或两相)电流致热型设备对应部位的温升值,可判断设备是否正常.

若三相设备同时出现异常,可与同回路的同类设备比较.这一方法的优点在于能够排除负荷和环境温度对红外诊断结果的影响,在同型设备和同一设备的三相诊断中应用较多.其缺点在于,在不同类型的设备群中,没有对比目标时,其应用受到一定的限制.

3.4 人工智能诊断法

针对阈值方法在实际应用中存在的不足,人们又相继提出了电气设备故障的人工智能诊断方法,如模糊诊断法、神经网络诊断法、模糊神经网络法及专家系统等.

模糊诊断法的基本原理是依据设备热故障的影响和危害性,将电力设备的热缺陷分为几种故障等级,如正常状态、一般故障和严重故障.正常状态是指虽然设备的温度升高,但设备并没有发生故障,仍然可以正常使用.一般故障是指温升对设备正常运转的影响不大,可以在加强监视的情况下使用.严重故障是指设备在温升的情况下,若继续运行会造成危害的故障,具有此类故障的设备需要立刻停止运行.

神经网络具有并行处理、学习和记忆、非线性映射和自适应能力等特点.由神经网络算法衍生出的各类故障诊断方法,如自组织映射(SelfOrganizingMap,SOM)神经网络[7]、贝叶斯正则化反向传播神经网络[8]、深度神经网络[9]等在电气故障诊断方面效果显著.利用大量参数作为故障诊断模型的初始输入变量,经过神经网络算法的训练,可实现输入样本的故障评估和诊断,使故障诊断效率得到明显提高.

4 结 语

本文概述了红外测温诊断技术的基本原理,测温仪器种类及其特点,总结并讨论了电力设备红外测温诊断技术中的若干基本理论.结果表明,红外辐射强度随辐射率的减小而降低,红外辐射峰值波长随设备温度的降低而增大,红外辐射强度与开氏温度的四次方成正比.利用温度信息诊断设备故障时,应充分考虑设备的使用年限、运行环境等因素,以做出综合评估.本文的研究对提高电力系统设备的状态监测及故障诊断技术水平具有一定的现实意义.

[1] 张国灿,苏东青,叶玉云.红外成像技术在电力设备状态检测中的应用[J].电工技术,2012(12):48-49.

[2] 崔昊杨,许永鹏,孙岳,等.基于自适应遗传算法的变电站红外图像模糊增强[J].高电压技术,2015,41(3):902-908.

[3] HERIANSYAH R,SAR Abu-Bakar.Defect detection in thermal image for nondestructive evaluation of petrochemical equipments[J].NDT&E International,2009,42(8):729-740.

[4] WANG X,YANG W,RONG M,etal.Development of digital infrared temperature sensor for high voltage power equipment[J].High Voltage Apparatus,2002,38(2):19-21.

[5] DAI W,FANG M.Infrared detection technology application and research on power station[J].Infrared Technology,2006,28(5):306-309.

[6] ROMESSIS C,MATHIOUDAKIS K.Bayesian network approach for gas path fault diagnosis[J].Engineering for Gas Turbines and Power,2006,128(1):64-72.

[7] 高宇.基于SOM神经网络的风电电子装置故障诊断[J].电力系统及其自动化学报,2010,22(3):142-145.

[8] 李红连,唐炬.基于BRBP神经网络的转子绕组匝间短路故障诊断方法[J].中国农村水利水电,2013(2):152-155.

[9] 石鑫,朱永利.深度学习神经网络在电力变压器故障诊断中的应用[J].电力建设,2015,36(12):116-122.

(编辑 白林雪)

Study of Infrared Technique Used in Diagnosis ofElectric Power Equipment

ZHOU Lü1, CUI Haoyang2

(1.HangzhouPowerSupplyCompany,StateGridZhejiangElectricPowerCorporation,Hangzhou310052,China; 2.SchoolofElectronicsandInformationEngineering,ShanghaiUniversityofElectricPower,Shanghai200090,China)

The basic principle and characteristics of infrared diagnosis technology of electrical equipment are summarized and the types of the IR measuring instrument applied to the infrared diagnosis are analyzed,and the fault diagnosis technology of electrical equipment is discussed based on the temperature data.Then a method of improving the reliability of power equipment using the infrared detection is offered.

infrared theory; electrical equipment; fault diagnosis; neural network

10.3969/j.issn.1006-4729.2016.06.008

2016-07-27

简介：崔昊杨(1978-),男,博士后,教授,吉林四平人.主要研究方向为电力设备在线监测,半导体光电器件等.E-mail:cuihy@shiep.edu.cn.

上海市科学技术委员会地方能力建设项目(15110500900).

文献标志码： A 文章编号：1006-4729(2016)06-0543-04