[发明专利]带电设备红外检测的精确故障诊断方法

说明书

本发明提供一种带电设备红外检测的精确故障诊断方法，包括以下步骤：S1、红外检测获取故障设备图像及温度分布数据；S2、获取环境温度和风速数据，判断是否满足温度补偿条件；S3、几何提取需进行温度补偿的故障区域；S4、将设备补偿参数和干扰环境参数引入温度补偿模型；S5、通过温度补偿模型的结果和设备预设的参数进行故障诊断；通过以上步骤实现带电设备的精确故障诊断。通过采用建立温度补偿模型，引入干扰环境参数和设备补偿参数，从而去除设备种类、外形形状结构因素对方法应用的限制；消除风速和环境温度对红外检测结果的干扰，得到设备故障区域的精确温度，从而确保对设备的故障做出精确诊断。

技术领域

本发明涉及电力设备运行状态安全监测领域，特别是一种带电设备红外检测的精确故障诊断方法。

背景技术

带电设备的红外检测与诊断主要分为三种形式：1.人工检测；2.智能机器人检测，3.在线监测。由于电网中的红外检测涉及设备众多，客观条件的限制使得无法做到利用传感器对每个设备实施在线监测，因此目前及未来仍将以人工，智能机器人的定期大范围红外巡检为主。对于电气设备故障诊断来说必须将真实和最严重时段下的故障温度考虑在内，才能确保设备及电网的安全稳定运行。电气设备的红外巡检技术受环境因素影响明显，其中最为显著和广泛为风速与环境温度，它们通过影响设备故障区域的实际温度而对诊断结果造成干扰；使工作人员或判断系统不能全面了解设备故障温度变化情况，在检测以外的时间下出现的温度超限等更严重情况会被忽略；检测时获取的温度与相关指标不能真正反映出电气设备的故障程度，导致无法对设备故障进行准确评估，造成产生漏判，误判，给设备的后续运行埋下隐患。如图6中所示，左图为6m/秒风速条件下测量得到的变压器套管红外图像，右图为无风条件下测量得到的同一设备的变压器套管红外图像，其中，温差达到17.8℃，降幅达37.71％.

目前国内外对于综合解决红外巡检中风速与环境温度的干扰问题并没有有效的方法；仅以简单的经验修正系数补偿或修正得到的温度，其准确度无法满足工程实际需求。例如：LU Zhu-mao,LIU Qing.Research on Thermal Fault Detection TechnologyofPower Equipment based on Infrared Image Analysis[C].2018 IEEE 3rd AdvancedInformation Technology,Electronic and Automation Control Conference(IAEAC2018)中提出一种统一经验公式根据风速衰减因子来进行风速修正，但过于简易准确率低。这是因为设备冷却状况与多种因素有关，没有确定的风速衰减因子曲线，用简单的乘数因子并不起效。E.C.Bortoni；L.Santos.A Model to Extract Wind Influence FromOutdoor IR Thermal Inspections[J].IEEE Trans on Power Delivery，2013，28(3)：1969-1970。该文献利用函数及其系数具体表征了风速对温度影响程度，但无法在实际工程中补偿或修正温度来使用，同时关于实际解决环境温度的干扰问题研究很少。中国电力行业标准DL/T 664-2016《带电设备红外诊断应用规范》中为了尽量减少影响提出检测时环境温度不低于0℃；对于一般检测风速不大于5m/s，精确检测风速不大于1.5m/s的规定，但研究表明实际上在风速较低的情况时，对于设备温度的影响效果已非常明显，试验中的某设备在风速为2.7m/s时其表面温度降低幅度已达80％。故通过限定一定的风速进行检测无法解决其对诊断结果造成的干扰，同时限制了红外检测技术的应用。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种带电设备红外检测的精确故障诊断方法,能够减少环境干扰参数的影响，反演出带电设备的实际温度，实现带电设备的精确故障诊断。避免发生事故，确保设备安全。

为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：一种带电设备红外检测的精确故障诊断方法，包括以下步骤：

S1、红外检测获取故障设备图像及温度分布数据；