基于发热面积的电流互感器红外故障诊断方法.pdf
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1、Science and Technology&Innovation科技与创新2023 年 第 17 期51文章编号:2095-6835(2023)17-0051-03基于发热面积的电流互感器红外故障诊断方法冉建军(贵州电网有限责任公司遵义道真供电局,贵州 遵义 563000)摘要:针对在变电设备故障诊断中,对发热面积等特征未进行充分挖掘和应用等问题,提出了一种基于发热面积的电流互感器红外故障诊断方法。首先采用改进的区域生长法分割出故障区域;然后对故障区域进行二值化处理,并计算像素值为 1 的数量和,将它作为发热面积;最后运用 SVM(Support Vector Machines,支持向量机)
2、模型实现故障诊断。采用该方法对 80 组电流互感器故障特征样本进行分类,准确率可达 91.3%,具有一定的实用价值。关键词:电流互感器;红外图像;发热面积;故障诊断中图分类号:TP391文献标志码:ADOI:10.15913/ki.kjycx.2023.17.014红外检测技术是一种通过物体热辐射光谱检测,进行温度感知的热故障检测手段,因具备无接触测温等突出优势1,被各行各业广泛应用。中国将红外检测技术应用于变电设备故障诊断的时间较晚,当前主要还是使用手持红外热像仪采集变电设备红外图像,并依据运检人员的经验进行人为判断。这种方式不仅对运检人员的经验依赖性大,而且运检效率和准确度都较低2。变电设
3、备是电网中的主要设备之一,当它发生故障时,会影响电网的正常供电。根据相关资料显示,半数以上设备发生故障时,都会伴随着发热不均衡的情况,即不均衡发热是变电设备大量故障的显著特征3。因此,对变电设备进行实时温度监控具有重要意义。伴随着中国人工智能等技术迅猛发展,提取关键、有效的故障特征进行变电设备故障诊断已成为趋势。特别是在变电设备红外故障图像数量较少,不足以支撑算法模型的数量时,能够有效解决红外故障图像数量不足的问题。从 DL/T 6642016带电设备红外诊断应用规范4和现有的文献中可以看出,当前主要还是提取红外图像中的温度值信息进行故障诊断5。对于发热面积等特征未充分挖掘和应用,出现故障特征
4、描述性能和故障诊断精度不高等问题。因此,本文为了使变电设备故障特征描述性更强和诊断精度更高,提出了一种基于发热面积的电流互感器红外故障诊断方法。算法流程如图 1 所示。1故障特征分析及提取1.1故障特征分析因变电设备长期处于工作状态及环境因素等影响,对电网的健康、稳定运行造成影响。由文献资料可知,电网中大多数的故障都是因变电设备故障演变而来,并且半数以上设备发生故障时,都会伴随着发热不均衡的问题,即不均衡发热是变电设备大量故障的显著特征6。因此,温度是设备发生故障时的重要特征。图 1故障诊断算法流程带电设备红外诊断应用规范中的相关判定依据,是由运检人员凭借经验和数据总结归纳而成,随着电力系统大
5、数据的到来,这些现有的判断依据和特征已经无法满足故障诊断的需求,对发热面积等具体发热行为的挖掘和提取不太全面,从而限制了人工智能算法在故障智能化诊断方面的应用。观察变电设备红外图像时发现,当变电设备温度发生异常变化时,在红外图像中会呈现出温度最高的点、条、团、圆盘等不规则形状的光斑7,如图 2 所示。不同大小的光斑可以间接反映出设备故障的严重程度,光斑区域像素点较多时,说明该区域发热较为严重,反之,则发热不严重。为了便于对故障光斑进行描述,本文挖掘并提取发热面积特征来对设备故障程度进行进一步描述,从而提升变电设备故障特征的描述性能和诊断精度。科技与创新Science and Technolog
6、y&Innovation522023 年 第 17 期图 2变电设备故障光斑1.2故障区域分割计算发热面积时,最为重要的步骤是如何实现对故障区域的准确分割,因故障区域分割的精准度会直接影响发热面积的计算精度,如果计算不准确容易导致误诊断,从而造成人工成本等损失。因此,准确有效地分割出故障区域是提取发热面积的核心步骤。本文采用改进区域生长法,主要改进种子点的自动选取和生长条件的设置 2 方面。该方法在文献8中取得了较好的成效,因此本文采用该方法来实现对故障区域的分割。原始红外图像如图 3 所示。图 3原始红外图像故障区域分割效果如图 4 所示。图 4故障区域分割效果从分割的效果可以看出,使用改进
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