红外诊断高压设备相对温差的应用研究

随着红外诊断技术的普及应用,红外诊断技术在变电站高压电气设备的故障诊断中发挥着越来越重要的作用。本文介绍了红外成像仪的成像原理,研究了利用红外热成像仪对高压电气设备的故障进行诊断,说明了判断电气设备缺陷使用相对温差判断方法的必要性,并对主变和高压电气设备的红外成像进行实例分析,证实了红外诊断相对温差判断方法的实用性。     

红外热像故障诊断技术在高压电气设备中的运用

主要介绍高压变电设备红外故障诊断技术以及电气设备试验人员如何较了地利用这一先进技术进行电气设备的红外热像故障诊断工作;如何根据热像图正确分析发热原因、故障部位。     

基于红外成像技术的电气设备故障检测

以往电气设备故障检测所采用的信号处理方法为提取信号特征进行故障检测,无法实现故障的区域检测,缺乏故障等级的有效判断,检测结果具有检测准确度低、结果不稳定的缺点。因此,提出基于红外成像技术的电气设备故障检测方法,其通过红外摄像仪检测电气设备红外图像的温度值后,以灰度图像替代红外图像获得阈值的强度信息矩阵,提取电气设备红外图像的灰度值。根据温度与灰度的映射关系,采用相对温差法对红外图像高温区域进行提取。基于电气设备红外图像高温区域,进行故障区域面积与故障区域质心的计算,获得红外图像的故障区域特征,通过灰度和温度的对应关系,反推电气设备故障区域质心的温度,运用绝对温差法确定电气设备故障等级。实验结果说明:所提方法具有较高的检测准确度和稳定性。     

浅谈红外成像在吕四港电厂的应用

红外成像技术是一种快速、有效地确定电气设备故障的方法。该技术广泛用于发电厂电气设备带电运行时的在线监测,该设备的应用能帮助及时发现和处理设备隐患,提高电力设备运行可靠性。     

基于四旋翼无人机的电气设备在线监测系统的设计

本文设计了一款基于四旋翼无人机的电气设备在线监测系统。该系统主要包括飞行控制模块、电气量检测模块和无线充电模块。飞机在稳定飞行及精确定位的基础上,以采集电气设备的电气量为主,热红外成像仪采集高压线路或设备的热红外图像为辅助,及时检测出电气设备的故障和隐患并记录下出现故障和隐患的GPS坐标,其中采集的电气量通过软件平台进行初步分析以便工作人员判断电气设备的健康情况。同时增加无线充电平台以保证飞行器的飞行距离与工作时长。     

紫外成像技术在宁夏电网的应用

为了确保宁夏电网安全、稳定运行,采用紫外成像技术对高压电气设备故障点进行检测,以确定电晕的位置和强度,从而为评价设备的运行情况提供依据。电晕检测方法的对比表明,紫外成像技术能有效、直观地观测到高压电气设备外部放电,可有效地指导设备的运行、检修工作,在高压电气设备外绝缘状态评价中有很广阔的应用前景。     

基于多尺度协作模型的电气设备红外图像超分辨率故障辨识方法

针对现有红外图像分辨率低、清晰度差,易影响基于红外图像的电气设备故障检测效果的缺点,提出一种基于多尺度协作模型的电气设备红外图像超分辨率故障辨识方法.该文构建了基于多尺度协作模型的电气设备红外图像超分辨率重建网络,该网络以生成对抗网络为基础,通过引入多尺度协作模型和双通道结构,改善了超分辨率重建网络对红外图像的适应性,并优化了图像特征提取效果.在实现红外图像超分辨率重建基础上,结合深度学习目标检测方法,建立电气设备红外图像超分辨率故障辨识模型.针对所提方法进行了实验验证,实验结果表明:经该文所提超分辨率重建网络后,红外图像质量可明显提升,峰值信噪比(PSNR)、结构相似性(SSIM)值可分别提高至27.26dB、0.8283;采用该文所提红外图像超分辨率故障辨识模型可显著提高故障辨识效果,mAP、mAR、mAC和mAIOU值平均相对提高了19.34％、19.14％、11.83％和25.03％.     

基于深度学习的输变电设备异常发热点红外图片目标检测方法

随着红外热成像检测技术在变电站巡检机器人及输电线路无人机等检测平台的广泛应用,大量输变电设备红外异常发热故障的红外图片需要人工定期进行评估诊断,亟待需要智能算法对图片进行智能诊断。当前经典的机器学习算法难以有效识别输变电设备红外图像故障异常发热点。基于人工智能深度学习理论,本文采用了深度学习算法体系中基于区域建议网络的Faster RCNN算法实现对输变电红外图像发热故障的检测、识别及定位。本文以红外热成像仪采集到的输变电设备发热故障图像库为基础,对数据集进行人工标注包围框,通过交替训练构建网络共享参数,构建输变电设备异常发热红外智能检测模型。所描述的方法为输变电设备红外热成像智能检测提供了新思路。     

智能变电站热缺陷无线检测远程监控系统设计

为了提高变电站电气设备运行测控水平,利用单晶硅太阳能电池及半导体温差发电模块为无线测温传感器持续提供电能,并对智能变电站高压设备的温度进行实时采集和处理。监控程序使用VC++.NET开发;图像的压缩及传输采用屏幕分格方法及霍夫曼压缩算法。实验结果表明:该系统能够实现变电站设备热缺陷的无线检测与远程实时监控、图像的无损压缩与实时传输:同时解决了连续阴雨天太阳能电池效率下降时变电站发热故障不能及时报警的问题。该系统为变电站高压设备发热的智能监控提供了技术支撑。     

变电站红外热成像测温在线监控系统的构建及应用

目前,变电设备的红外热成像检测和诊断基本上还停留在便携式红外人工巡检和后台计算机离线处理上,无法实现全天候实时热状态远程监控和分析。提出了运用红外热成像技术、红外测温技术、变电设备智能识别技术、网络传输技术等建立变电站红外测温在线监控系统的新思路。研究和应用结果表明,该系统很好地实现了红外测温的实时远程监控和智能分析诊断。     

基于GIS的电网故障信息红外热影像采集系统

红外测温技术是检测电网设备状态的一种先进方法,应用红外测温技术能有效预判电网设备外部连接点的发热隐患,从而及早发现设备外部过热、内部绝缘等故障。以红外测温技术和基础GIS空间导航算法为基础,通过与原始蚁群算法对比、分析,提出了线路加权路径规划的改进算法,红外图像的采集降噪处理和结合WCDMA网络的传输方式,结合农村电网特点设计成可视化后台管理系统。该系统可对野外电力设备进行红外图像采集并进行简单降噪处理,通过3G网络发送回后台服务端显示,供人工辅助加以预判电网故障,同时通过改进的导航算法,科学规划抢修巡检路径,提高了电网运行的可靠性。     

电力设备多光谱图像融合及多参量影响的故障渐变规律演化预测研究

不具备维修条件的情况下为保障重点区域供电的可靠性,允许故障设备在系统失稳前运行一段时间,演化预测当前故障渐变规律成为了安全预警亟待解决的核心问题.然而,现有演化预测方法所需的评估参量不仅获取困难,还会因参量之间融合不当,而使得预估时间偏差较大.为此,通过改进的全状态集成法模型,进行了电力设备多光谱图像融合及多参量影响的...     

基于变电站设备巡检的红外智能在线监测系统

随着国家电网公司及南方电网公司有关智能变电站建设步伐的加快,以往用于变电站巡检的手持式红外测温仪已远不能满足目前的需求.文章对变电站内电气设备的发热故障类型及红外测温技术进行了简单概述,并提出了红外智能在线监测系统.文章分析表明,该系统在电力行业具有广泛的应用及推广价值.     

红外技术诊断高压电气设备内部缺陷

对应用红外诊断技术诊断高压电气设备内部缺陷中发现的一些典型实例进行原因及判据性分析。结果表明 :红外热成像技术能有效地检测出与运行电压、负荷电流等有关的设备内部缺陷 ,能通过分析红外热像分布场来准确判断内部缺陷的具体部位和严重程度 ,不失为一种开展状态检修的重要检测手段。     

红外检测技术在变电站热故障检测中的应用

基于红外检测与热成像原理,利用红外热像仪对变电站设备进行图像或视频的采集,采用高德红外图像分析系统通进行处理与分析,实现对发热故障点的检测,并通过对变电站的实例分析,进一步验证其检测的准确性.     

电力线路巡检系统信息分析软件的设计与实现

基于图像处理技术和数据库技术,提出了架空输电线路机器人巡检系统分析图像数据、检测故障隐患的处理流程,以及故障信息的保存管理方案,介绍了图像信息处理软件分析可见光图像和红外图像、获取故障特征值的过程,使用符合行业标准的检测方法对故障特征值进行判断,并形成可视化故障检测报告。该软件可以对红外图像进行自动化处理,并在少量人工辅助的条件下对可见光图像进行处理,提高了基于图像的架空输电线路故障检测的自动化处理程度。     

基于ASIFT算法的绝缘子视频图像的识别与定位*

为了实现智能提取直升机巡检视频中的绝缘子图像,基于ASIFT原理的图像处理技术和数据库技术,提出了一种新的绝缘子图像识别与定位方法。该方法首先建立标准的绝缘子图库,通过改进UL－PCNN红外图像分割算法提取绝缘子特征值,然后将输电线路视频与标准图库中的绝缘子图片利用ASIFT算法进行匹配,进而识别和定位视频中的绝缘子。实验结果表明,ASIFT方法具备良好的抗绝缘子图像仿射变形性能,可以在少量人工辅助的条件下对图像进行处理,提高了架空输电线路绝缘子故障检测的自动化处理程度。     

基于灰度冗余和SURF算法的电气设备红外和可见光图像配准

为了对电力设备故障进行更为有效和直观的诊断,提出了一种基于灰度冗余和SURF算法的红外和可见光图像的配准方法.该算法对红外图像和可见光图像进行基于灰度冗余的处理,利用SURF方法分别找到两幅图像的特征点并求出其描述子,通过RANSAC(随机采样一致性)对这些特征点进行精确配对,通过最小二乘法求得仿射变换参数并实现两幅图...     

红外成像技术在电力系统后备电源热故障监测中的应用研究

针对目前电力系统后备电源在线监测系统的弊端和现状,通过对蓄电池充放电时的故障现象分析,采用红外成像技术以全新的视角对失效蓄电池以及处于亚健康状态的蓄电池进行了研究。结果表明以红外热图像为依据能及时有效发现故障蓄电池,同时还可以把红外热图像以及转化后的数字温度信息通过以太网进行远传,实现专家远程全视角会诊。该文的研究拓展了红外成像技术的应用领域,丰富了电力系统后备电源在线故障监测的手段和方法,具有一定的创新性及推广应用价值。     

固体绝缘开关柜在线检测技术

固体绝缘开关柜挂网运行过程中,其柜内的一次高压部件热功率很大,易导致局部过热,从而造成开关柜的短路故障。为了确保配电网的稳定、安全与可靠运行,提出了一种固体绝缘开关柜在线检测新技术。它首先获取开关柜关键部位的原始红外热图像数据,借助配电网电力多模通信接入切换装置将检测信息以230 Mesh（无线Mesh网络）、光纤等多种通信方式,传输到配电网自动化主站,预处理、噪声滤除、图像增强、图像边缘检测,分析红外热图像数据处理结果后,进行固体绝缘开关柜的过热故障诊断。这种新技术的实用性已被具体的实验和工程验证,简化了配电网固体绝缘开关柜的检修工作。