一起基于声学及红外成像检测技术的配电网架空绝缘导线缺陷案例分析

赵勇军 廖 圣 杨万锐 王建露

一起基于声学及红外成像检测技术的配电网架空绝缘导线缺陷案例分析

赵勇军 廖 圣 杨万锐 王建露

（云南电力技术有限责任公司，昆明 650217）

带电检测技术可以提升配电网线路巡检工作效率，但传统方式以手持式设备红外检测为主，以声学成像结合无人机搭载红外相机的巡视方式应用较少。本文通过声学成像技术和无人机搭载红外相机的方式对某配电网架空绝缘导线缺陷进行检测，对检测方式及检测效果进行分析总结。结果表明，采用该技术手段能检出配电网架空绝缘导线局部电晕放电缺陷，可在配电网线路巡视作业中推广应用。后续可通过不断优化检测技术进一步提升配电网线路检测效率，为提升配电网供电可靠性提供支撑。

配电网；声学成像；红外成像；缺陷诊断

0 引言

架空配电线路是配电网的重要组成部分，其设备能否安全运行，直接关系到供电可靠性。因此，做好架空配电线路的运维工作十分重要。与传统停电检测相比，带电检测特别是非接触式带电检测技术的发展，使检测时间大幅减少，进而为提升配电网供电可靠性提供了有力支撑[1]。

文献[1]针对配电网主要带电检测技术的特点与应用情况开展调查研究，对红外热成像检测、超声波局部放电检测、紫外成像检测和超高频局部放电检测进行总结。文献[2]对非接触式超声波检测灵敏度的影响因素进行试验研究。文献[3]通过对隔离开关和跌落式熔断器温度过高、绝缘线绝缘老化的典型案例进行分析，探讨了带电检测技术的实际应用效果。文献[4]指出超声波局部放电检测技术能有效发现导电回路接触不良、高压熔断器合不到位、绝缘子裂纹等缺陷。

实践证明，超声波局部放电带电检测能发现设备缺陷，但传统方式对缺陷的定位依靠经验推测，无法准确确定缺陷位置[1]。声学成像技术是目前新的非接触式带电检测技术手段，能有效解决超声波局部放电检测缺陷定位不准的问题，但相关研究主要集中在线圈类设备。文献[5]针对干式变压器典型异响缺陷，分析缺陷成因，提出综合分析声学成像、时域图谱及频域图谱的可听声信号诊断方法。文献[6]分析变压器铁心和绕组的电磁振动噪声，得到变压器周围空间场点在噪声集中频率100Hz和200Hz处的声压级。文献[7]对一起干式铁心串联电抗器异常声响事件开展声学成像检测，通过对设备的声学成像检测发现该电抗器的地脚固定螺栓处出现典型的机械异常声响信号。

综上所述，声学成像技术在配电网故障检测中的应用还有所缺失。基于此，本文以一起配电网绝缘导线缺陷为例，利用声学成像及无人机搭载红外成像技术，结合可见光检查，实现配电网架空绝缘导线局部电晕放电缺陷判断，以期为配电网非接触式检测提供参考。

1 声学及红外成像技术

1.1 声学成像技术

机械故障造成异常振动会引起辐射声场的变化，声学成像技术基于传声器阵列测量，并以图像显示空间中的声源分布，能够挖掘出故障状态下辐射声场的分布模式，因而能够更有效地定位和识别故障[8]。

电气设备局部放电会产生各种物理特征，它相当于绝缘表面或内部产生微观放电，会有超声波伴随出现，诸如瓷支柱绝缘子裂纹处、设备表面脏污等大多伴随着超声波局部放电信号[2]，但传统超声波局部放电检测无法准确定位缺陷位置，现场检测的适用性还存在不足[1]。

声学成像设备一般由高灵敏度麦克风传感器、高清光学摄像头、信号调理器、数据采集卡组成。多个麦克风按一定的几何结构摆放组成阵列，利用麦克风传感器采集声学信号，利用高清光学摄像头同步采集麦克风阵列所对应的图像画面，通过信号调理器对音频信号、图像信号进行处理，最终形成可视化的声学成像数据[7]。声学成像检测示例如图1所示。

图1 声学成像检测示例

目前，声学成像检测在压缩空气泄漏检测、高压电气设备局部放电检测方面均有应用，但主要集中在变电设备，如变压器、电抗器等，在配电网线路带电巡视方面应用较少，且对于声学成像检测结果的分析，主要依托声源的频带分布及信号强度，当前以人工经验为主，还缺乏针对不同设备不同运行工况的统一明确的量化判断标准。

1.2 红外成像技术

红外热成像测温主要检测由电阻损耗、介质损耗、铁损及电压分布不均等原因造成的设备局部温度变化，可以有效检测配电变压器、电缆终端接头、跌落式熔断器等设备的表面局部过热，直观地对设备的热状态进行成像[1]，在输变电设备、绝缘子污秽检测方面有较多的应用[9-12]。红外热成像检测示例如图2所示。

图2 红外热成像检测示例

在配电网线路巡视方面，无人机搭载红外相机已经有应用场景，能有效提升巡视效率，但当前无人机搭载红外相机的图片拍摄质量不高，且在配电网带电巡视领域，未见声学成像与红外检测联合诊断的实施案例。

2 配电网绝缘导线缺陷案例分析

2.1 声学成像检测

利用手持式声学成像设备对某10kV线路杆塔进行巡视，本次检测选取的声学成像设备频带范围为2～52kHz，能通过可视化的方式直观显示出视窗内较强声源范围及信号中心点的声强级。检测过程中，检测人员位于杆塔基础附近，与带电线路保持足够的安全距离，采取仰拍的方式进行检测。通过检测发现，该杆塔C相绝缘子有较强的声源信号，成像设备直观显示出最强声源为绝缘子位置，初步检测其信号频段为20～25kHz，最强信号强度为5dB。声学成像检测图谱如图3所示。

图3 声学成像检测图谱

为精确捕捉声源信号，准确判断信号强度的频率分布，缩小视窗内声源信号区域范围，更准确地判断最强声源位置，在右侧的频带调节区域对频率范围上下限进行微调，当声源信号区域范围趋近于较规则的圆形或椭圆形且信号较稳定时，复测观测信号范围内的声强级，得到声学成像检测图谱如图4所示，声源位置信号频段约为21～26kHz，信号强度为8dB。实际测试过程中，测试仪器距绝缘子位置处约8m，通过声学成像检测可知，该线路杆塔C相绝缘子处存在较强的超声波信号，相关经验表明，配电网线路电晕放电缺陷的超声信号一般在10～15dB（检测距离约在10m以内），通过检测，该超声信号强度不高。

图4 声学成像检测图谱（复测）

2.2 红外成像检测

进一步利用红外成像技术对该缺陷进行检测，检测结果如图5所示。图5（a）为技术人员手持红外成像设备在杆塔基础位置进行仰视拍摄得到，通过检测，该杆塔绝缘子温度分别为A相15.6℃、B相16.0℃、C相18.2℃，测试时环境温度为13.3℃，C相与A相温差为2.6℃，C相存在轻微发热情况，相对温差为53.06%，但发热程度不明显。

为进一步判断绝缘子发热情况，采用无人机搭载红外相机进行悬停检测，结果如图5（b）所示。该杆塔三相绝缘子位置处温度分别为A相17.0℃、B相17.0℃、C相22.1℃，C相与A相温差为5.1℃，相对温差为57.95%，无人机搭载红外成像相机可清晰发现温度异常的绝缘子。无人机悬停检测顶部拍摄时，检测结果如图5（c）所示，可见C相绝缘子轻微发热位置为绝缘子槽口绑扎线处。由于无人机搭载红外相机进行悬停检测时，红外相机距离被试设备较近（一般可以控制在5m左右），而手持红外成像仪在杆塔基础附近检测时距离被试设备一般在10m左右，因此无人机搭载红外相机悬停检测较手持红外成像检测可以发现C相的实际温度更高。

2.3 缺陷情况

通过声学成像和红外成像检测，特别是无人机搭载红外相机悬停检测结果可知，该杆塔C相绝缘子顶部绑扎线槽口位置存在轻微发热且伴随有超声信号。检测期间，该线路三相平均负载率和不平衡率均较低。使用无人机悬停拍摄得到的高清照片如图6和图7所示，可观察到A、B两相绝缘导线外层完好，但C相绝缘导线绑扎处有明显破损，且有轻微的炭化痕迹。

图6 绝缘子（右侧为A相、左侧为B相）

通过综合研判，本次缺陷为针式绝缘子顶部绝缘导线绑扎位置破损，导致电晕放电并致使轻微发热，缺陷情况和检测结果相符。

图7 绝缘导线破损（C相）

3 结论

本文对基于声学成像检测和红外检测发现的一起配电网绝缘导线缺陷案例进行分析，得到结论如下：

1）绝缘子顶部绑扎绝缘导线的槽口位置，导线若出现严重破损会有较大可能出现超声信号，通过手持式声学成像设备能对缺陷进行初步定位。

2）声学成像能实现配电网设备电晕放电缺陷判断与初步定位，建议在配电网巡视作业中推广应用，但目前还缺乏不同故障情况下明确可量化的判断标准，需要结合实际案例不断进行总结。

3）配电网非接触检测能有效发现配电网线路设备缺陷，但需要综合各类检测和巡视方式，如声学成像、红外成像，特别是无人机搭载红外相机悬停检测，以多种技术和作业手段实现对配电网线路设备缺陷的综合分析与判断。

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Analysis of a case of defect of overhead insulated conductors in distribution network based on acoustic and infrared imaging detection technology

ZHAO Yongjun LIAO Sheng YANG Wanrui WANG Jianlu

(Yunnan Electric Power Technology Co., Ltd, Kunming 650217)

Live detection technology can improve the efficiency of inspection of distribution network lines, but the traditional method is mainly based on infrared detection of handheld devices, and the inspection method based on acoustic imaging combined with unmanned aerial vehicle (UAV) equipped with infrared cameras is rarely used. In this paper, the defect of overhead insulated conductors in distribution network is detected by means of acoustic imaging technology and UAV equipped with infrared cameras, and the detection methods and detection effects are analyzed and summarized. The results show that this technology can detect the local corona discharge defects of overhead insulated conductors in distribution network, and it can be applied in the patrol operation of distribution network. In the follow-up, with the continuous optimization of detection technology, the detection efficiency of distribution network lines can be further improved, providing support for improving the reliability of power supply of the distribution network.

distribution network; acoustic imaging; infrared imaging; defect diagnosis

2022-08-30

2022-09-23

赵勇军（1987—），男，硕士，高级工程师，从事高压电气设备故障诊断与数据挖掘工作。