基于紅外成像技術的電氣一次設備過熱故障檢測系統設計

摘要：電氣一次設備是電力系統的重要組成部分，其可靠運行對于維持系統的安全至關重要。鑒于電氣設備在運行過程中易因過熱而引發故障，導致系統中斷或設備損壞，文章設計了一種基于紅外成像技術的電氣一次設備過熱故障檢測系統，從結構設計、硬件配置、圖像處理及檢測算法等方面闡述了系統構建過程，利用紅外成像技術的非接觸性、高效性特點，結合數據處理算法，實現對電氣設備溫度異常的準確檢測與識別。為了驗證系統的有效性，進行了一系列實驗測試。測試結果表明，該系統能在電氣設備發生過熱故障前及時發出警報，展現出較高的準確性和可靠性，為電氣系統的安全運行提供了有力保障。

關鍵詞：紅外成像；電氣一次設備；過熱故障；故障檢測

中圖分類號：TM621" " " "文獻標識碼：A" " " 文章編號：1674-0688（2024）07-0100-04

0 引言

在現代電力系統中，電氣一次設備，如變壓器、斷路器、電纜及開關設備等，是保證電力供應穩定與可靠的關鍵組件。這些設備承擔著輸送和分配電能的重要任務，其性能與狀態直接影響整個電力網絡的運行效率和安全。隨著工業化和城市化的快速發展，電力需求急劇攀升，電氣一次設備承受的負載日益加重，這不僅加速了設備的老化進程，還提升了故障發生的風險。針對上述問題，不少學者進行了研究，旨在優化電氣一次設備的使用效率及穩定性。王浪［1］探討了在線監測與智能維護系統在電力一次設備中的應用，指出該系統可以提升設備的維護效果，降低維護成本，并顯著提高生產效率。曹景芳等［2］研究紅外診斷技術在電氣一次設備故障檢測中的工作效率和準確率，提出構建紅外診斷數據庫，并融入智能分析功能的方法，為電氣一次設備的有效監測與維護提供了新思路。

隨著電氣設備負荷的增加及運行時間的延長，過熱現象已逐漸成為影響電力系統穩定運行的主要隱患之一，其根源常涉及設備過載、絕緣材料老化、接觸不良及散熱效能下降等。如果不能及時發現和處理此類過熱問題，可能引發設備損壞、火災甚至大規模停電等嚴重后果，造成巨大的經濟損失和社會影響。因此，有效監測并預防電氣一次設備過熱，確保電力系統的可靠運行，成為電力系統設計與維護的重要課題。傳統溫度監測手段（如接觸式傳感器）存在響應速度慢、安裝復雜等問題，無法滿足電力系統對實時故障檢測的需求。紅外成像技術具備非接觸式、遠距離操作的優勢，因此被廣泛應用于電氣設備的檢測。該技術能在不干擾設備正常運行的情況下，迅速且準確地識別設備熱異常，為運維人員提供了在不直接接觸高壓電氣設備的情況下獲取溫度信息的手段，有效避免了作業風險，提升了電力系統的運行安全性與可靠性。耿鵬彪［3］對紅外檢測技術進行了深入研究，通過分析變電站電氣設備的故障情況，結合帶電檢測技術的原理與大量的現場實驗，驗證了紅外帶電檢測在預防電氣過熱故障中的重要性。

本文將紅外成像技術與電氣設備的過熱故障檢測相結合，開發出一套完整的故障預警與分析系統，旨在提高電力設備故障處理的效率和安全性。通過實時監控和分析數據，該系統可有效降低因設備故障導致的電力系統中斷風險，從而延長設備使用壽命，縮減維護成本。

1 紅外成像技術概述

1.1 紅外成像的原理

紅外成像技術是一種利用物體紅外輻射的熱成像方法。根據黑體輻射定律，任何溫度高于絕對零度的物體都會發出紅外輻射，而且溫度越高，輻射強度越大。紅外攝像機通過精確探測這些紅外輻射，能夠生成反映物體表面溫度分布的圖像，據此分析并判斷物體的運動、工作等狀態。

1.2 紅外成像技術在電氣設備故障檢測中的應用

紅外成像技術作為一種非接觸式的檢測手段，能夠實時監測電氣一次設備的溫度變化，有效識別潛在的故障部位［4］。該技術廣泛應用于電氣設備故障檢測中，例如在電纜接頭和導線處，紅外成像能快速捕捉因接觸電阻增大或連接點老化可能導致的局部過熱現象，為現場維修提供依據，防止問題進一步惡化。對于變壓器內部故障，該技術通過測量變壓器表面的溫度分布情況，可推測繞組和鐵芯的發熱狀況，及時發現內部短路風險［5］。在高壓開關和斷路器維護中，紅外成像技術同樣關鍵，它能檢測設備表面溫度是否有異常情況，識別絕緣失效或觸點接觸不良問題。此外，電容器組的過載和損壞以及母線系統連接部位的松動或腐蝕也是電力系統中的潛在隱患，紅外成像能直接檢測電容器元件溫度分布狀況，全面掃描母線系統連接部位，檢測細微的溫度異常。對于電動機和發電機而言，紅外成像技術通過檢測整體溫度分布情況，判斷內部結構發熱狀況，從而有效預防嚴重故障發生。

2 系統設計

基于紅外成像技術的電氣一次設備過熱故障檢測系統的架構主要由硬件和軟件兩大部分構成，兩者協同工作，實現準確的故障檢測功能。硬件部分主要由紅外攝像機、數據采集模塊、處理器和顯示終端組成；軟件部分則包括圖像處理算法、溫度異常檢測算法、數據管理與展示界面。

2.1 硬件部分

2.1.1 紅外攝像機

作為系統核心組件，紅外攝像機負責探測目標物體發射出的紅外輻射并生成溫度分布圖像。為確保高檢測精度，需選用靈敏度和分辨率高、溫度測量范圍廣的紅外攝像機。同時要求其具備快速響應能力，以滿足實時監測需求。紅外攝像機可用固定支架或移動裝置安裝，以便在不同的電氣設備上靈活部署。

2.1.2 數據采集模塊

此模塊負責將紅外攝像機采集到的圖像數據轉換為處理器可識別的格式，并通過高速數據傳輸接口實時傳輸至處理器。該模塊還集成了信號校準和過濾功能，能有效減少噪聲干擾，提升信號質量。

2.1.3 處理器

處理器作為系統的核心處理單元，負責執行圖像處理與溫度異常檢測算法，對紅外圖像進行特征提取、分析和異常識別。由于處理器的性能直接影響檢測速度和精度，通常采用多核處理器或圖形處理單元（GPU）提高計算能力。

2.1.4 顯示終端

該終端用于可視化展示紅外圖像和檢測結果。顯示終端不僅能實時顯示設備的溫度分布圖像，滿足用戶直接觀察溫度異常區域的需要，還能呈現數據分析結果，為技術人員提供準確的診斷信息。

2.2 軟件部分

2.2.1 圖像處理算法

在基于紅外成像技術的電氣一次設備過熱故障檢測系統中，軟件部分的核心在于圖像處理算法和溫度異常檢測算法，這些算法是確保系統有效的關鍵。本文的圖像處理算法主要采用離散小波變換（DWT），該方法通過多尺度分解紅外圖像信號提取特征與抑制噪聲。DWT作為圖像處理的強大工具，能精準地從復雜的背景中分離出與設備過熱緊密相關的溫度特征，同時有效抑制噪聲，這一特性在電氣設備紅外圖像分析中尤為重要。

在應用小波變換之前，通常會對圖像進行預處理，包括調整圖像尺寸以適應小波變換要求，以及歸一化處理圖像的亮度和對比度，減少光照變化帶來的影響。隨后，選擇Daubechies小波基作為變換基礎，采用多級離散小波變換對預處理后的圖像進行分解。每一級分解將圖像分為以下4個部分：近似（LL）、水平細節（LH）、垂直細節（HL）和對角細節（HH）。近似部分保留了圖像的主要信息，而細節部分包含了圖像的邊緣和噪聲信息。上述4個部分可以由以下公式得出：

[LLk=i，jhihjx2k-i，2k-j]，" nbsp; " " " " " " "（1）

[LHk=i，jhigjx2k-i，2k-j]，" " " " " " " " " （2）

[HLk=i，jgihjx2k-i，2k-j]，" " " " " " " " "（3）

[HHk=i，jgigjx2k-i，2k-j]，" " " " " " " " "（4）

其中：k是輸出子帶中的位置索引，h和g分別表示低通和高通濾波器，i和j是濾波器系數索引，x是輸入圖像。

在故障檢測過程中，選擇分解圖像后的高頻子帶（如LH、HL、 HH）用于提取圖像特征，這些子帶能突出溫度異常區域的邊界和紋理細節。隨后，通過分析處理后的子帶圖像中的溫度分布模式，結合設定的閾值參數，檢測和標識異常區域。這一步驟是系統發現潛在故障的關鍵。

2.2.2 溫度異常檢測算法

溫度異常檢測算法同樣是基于紅外成像技術的電氣一次設備過熱故障檢測系統的關鍵環節，負責從處理后的圖像數據中識別出潛在的故障區域。本文采用基于統計閾值的溫度異常檢測方法，該方法以設備正常運行狀態下溫度分布的歷史數據為基礎，通過統計分析，構建反映設備正常溫度行為的統計模型。首先，提取并計算歷史數據的平均值和標準偏差，以此構建一個統計模型。其次，基于該模型設置溫度閾值，通常設定為平均溫度加上一個固定的標準偏差倍數（如兩倍），以此作為區分設備正常運行和潛在過熱狀態的界限。具體表示如下：

T閾值= μ+α×σ，" " " " " " " " " " " " " " （5）

其中：μ是計算得到的平均溫度；σ是標準偏差；α是用于調整閾值嚴格程度的系數，具體值可以根據實際設備的安全要求和經驗數據進行調整。

系統在運行期間，持續分析實時紅外圖像，逐幀計算各像素點的溫度值，并將這些值與T閾值進行對比。一旦檢測到任何區域溫度超出閾值，即自動將該區域標記為異常，并即時觸發報警系統。這一過程實現了對設備溫度變化的實時監控，同時幫助維護人員迅速定位潛在故障點，以便進一步檢查和維修。

2.2.3 數據管理與展示界面

在基于紅外成像技術的電氣一次設備過熱故障檢測系統中，數據管理與展示界面的作用在于為用戶呈現直觀、易理解的數據視圖和操作平臺。該界面具備了實時和歷史紅外圖像展示、分析結果呈現、數據存儲與回顧等多重功能。技術人員通過此界面可直觀查看設備溫度分布圖及系統標識的異常溫度區域，并獲取詳細的故障報告，報告內容涵蓋故障發生的時間、位置以及故障原因分析，幫助維護人員更快地響應和處理問題。此外，界面提供警報設置選項，允許用戶根據實際需要調整檢測靈敏度和警報觸發條件。為了提高使用效率，界面設計了用戶友好的操作流程，采用快速導航、多級菜單和可定制的儀表板等優化措施，以提升數據處理效率與用戶體驗。此界面的設計充分考慮了用戶交互的直觀性和操作的便捷性，確保用戶能迅速、準確地獲取關鍵信息。

3 實驗與分析

3.1 實驗測試

為驗證本文設計系統的有效性，進行了一系列實驗測試。測試旨在模擬電氣設備在不同故障狀態下的溫度分布變化情況，并評估系統的檢測能力和準確度。選取變壓器、電纜接頭和開關柜等典型電氣設備作為測試對象，在特定的過熱條件下，通過設定過載運行、接觸不良等常見故障場景，在受控實驗室內模擬故障狀態，確保測試安全和可重復。

在實驗中，首先采集設備正常運行時的基線數據，以便后續用于與異常狀態進行比較。隨后，通過逐步增加設備的負載和調整接觸阻抗，人為誘導故障發生。在每種模擬故障下，系統均利用紅外攝像機捕獲設備熱像圖，并且運用軟件算法分析溫度分布情況，實時記錄檢測結果。實驗記錄了設備在正常狀態和各種故障狀態下的紅外圖像，借助溫度異常檢測算法識別并標記過熱區域。實驗結果見表1。表1詳細列出了不同設備在正常和異常狀態下的溫度數據，以及系統是否成功識別過熱故障區域。結果表明，系統在多數情況下能準確識別和定位故障區域，對于部分細微的溫度變化，系統亦展現出良好的靈敏度，雖然存在少數誤報或漏報的情況，但是整體準確率仍保持在較高水平，充分驗證了該系統在實際應用中的潛力，尤其是在早期故障識別和預防方面。

3.2 實驗結果分析

實驗結果顯示，系統在多數故障模擬條件下成功檢測到設備的過熱現象，針對過載和接觸不良引起的溫度異常，系統均能及時識別并準確標定異常區域，驗證了溫度異常檢測算法處理紅外圖像的有效性，這對預防設備故障惡化至關重要。實驗結果表明，紅外攝像機和圖像處理算法協同作用，可確保系統對故障的實時監測與快速響應，滿足了電力系統對系統時效性的要求，有助于減少設備損害和降低維護成本。

然而，實驗亦暴露出系統在極少數情況下的誤報與漏報問題。經分析，誤報可能是因為環境干擾或設備表面紅外反射，而漏報則與故障初期溫升不明顯有關。為解決此問題，需進一步優化圖像處理算法的敏感度和溫度異常閾值設置。

4 結論

本文成功設計并驗證了一種基于紅外成像技術的電氣一次設備過熱故障檢測系統。該系統充分利用紅外成像的非接觸式、高效特性，實現了對電氣設備的實時溫度監測以及對潛在故障區域的有效預警。系統硬件架構集成了紅外攝像機、數據采集模塊、處理器和顯示終端，軟件支持則包括圖像處理算法和溫度異常檢測算法。實驗測試表明，該系統在多種電氣設備上均展現出優異的檢測性能，能在過熱發生前及時發出警報，驗證了其高準確性與高可靠性。未來的研究將進一步優化圖像處理和故障檢測算法，降低誤報和漏報率，提升系統響應速度和環境適應性。同時，探索將本系統與其他智能診斷技術及大數據分析工具融合，如聲波監測與振動分析相結合，以增強系統對復雜故障的診斷能力，構建更全面、高效的電氣設備健康管理與維護體系。

5 參考文獻

［1］王浪.電氣一次設備在線監測與智能維護系統研究［J］.中國設備工程，2024（5）：160-162.

［2］曹景芳，李生偉，李夢林，等.淺談提高電氣一次設備紅外診斷工作效率和準確率［J］.中國設備工程，2023（24）：268-270.

［3］耿鵬彪.基于紅外檢測技術的變電站電氣裝置故障判斷方法研究［D］.南京：東南大學，2019.

［4］李泰運.基于紅外熱成像的電氣設備故障診斷和預測［D］.成都：西華大學，2022.

［5］張婷婷，張冬霞，潘紅娜.基于無線網絡的船舶電氣設備過熱監測系統［J］.艦船科學技術，2023，45（24）：180-183.

［6］何君霞，李濤.電力設備缺陷紅外檢測方法及應用［J］.自動化技術與應用，2018，37（10）：97-100，104.

*國家重點研發計劃項目“6G網絡架構及關鍵技術”（2020YFB1806800）。

【作者簡介】匡政，男，山東青島人，工程師，研究方向：電氣設備管理與檢修。

【引用本文】匡政.基于紅外成像技術的電氣一次設備過熱故障檢測系統設計［J］.企業科技與發展，2024（7）：100-103.