一種基于紅外成像測溫的電力設(shè)備故障自動預(yù)警的方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001 ] 本發(fā)明涉及電力設(shè)備檢測維修技術(shù)領(lǐng)域。
【背景技術(shù)】
[0002]目前，我國經(jīng)濟(jì)不斷快速發(fā)展，電網(wǎng)也正向堅強(qiáng)智能電網(wǎng)行列邁進(jìn)，即以特高壓為主網(wǎng)，不同等級電網(wǎng)協(xié)調(diào)發(fā)展，電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行更是含煤礦在內(nèi)的各行業(yè)安全生產(chǎn)的基本保障。智能電網(wǎng)具有“自愈”的特征，包括以下兩方面:首先，智能電網(wǎng)可以自動迅速地隔離故障，并及時確保正常片區(qū)的供電；其次，能夠在線監(jiān)測電網(wǎng)運行情況，對其發(fā)生的故障及時告警，并且采取有效的辦法消除隱患，從而保障電網(wǎng)的安全可靠運行，避免電網(wǎng)故障的發(fā)生。
[0003]由此，如何利用高科技的智能手段，對電網(wǎng)進(jìn)行在線監(jiān)測，自動檢測故障，及時消除設(shè)備危險點，減少破壞因素，并進(jìn)行系統(tǒng)化、標(biāo)準(zhǔn)化的管理，是擺在電力系統(tǒng)科研人員面前的新問題。而變電站是電力網(wǎng)的重要組成單元，因此研宄變電站設(shè)備檢測與故障診斷技術(shù)具有重大價值，不僅可以降低事故的發(fā)生率，而且還有助于電網(wǎng)安全運行及其可靠性的
[0004]為了對變電站電氣設(shè)備進(jìn)行安全監(jiān)視，國內(nèi)外已經(jīng)普遍開展了可見光遙視系統(tǒng)研宄與規(guī)劃，并且圖像數(shù)據(jù)編碼、壓縮、傳送以及信息處理等技術(shù)已經(jīng)相當(dāng)成熟。然而，可見光遙視系統(tǒng)僅能檢測到設(shè)備的外在現(xiàn)象，與人的肉眼所見相同，當(dāng)一些肉眼能覺察的現(xiàn)象一旦發(fā)生如爆炸、冒煙等情況，此時設(shè)備故障就已經(jīng)無法阻止和避免了。
[0005]在過去的幾年里，國內(nèi)外開始積極研宄紅外熱成像技術(shù)在電氣設(shè)備方面的應(yīng)用，主要是對設(shè)備的檢測及其故障識別判斷方面。目前，電力系統(tǒng)中廣泛使用一種商品化的手持式紅外檢測儀，其專門用于運維人員巡視時檢測電氣設(shè)備之用。然而，該紅外檢測儀也存在諸多不足:
[0006](I)手持式紅外檢測儀僅在工作人員巡視變電站過程中使用，不具有同時性、連續(xù)性和實時性，因而不可能對站內(nèi)各種設(shè)備進(jìn)行在線監(jiān)視和告警，也就無法實現(xiàn)故障的自動檢測，離智能化的目標(biāo)差距較大。
[0007](2)在對設(shè)備進(jìn)行故障診斷和識別時，由于傳輸功率和環(huán)境的不同也會引起電氣設(shè)備的溫度差異，完全根據(jù)溫度的不同進(jìn)行診斷不是有效的方法，所以需要在此基礎(chǔ)上，根據(jù)電氣設(shè)備的運行數(shù)據(jù)，進(jìn)一步開展對故障診斷專家系統(tǒng)的研宄。
[0008]因此，現(xiàn)有的各類人工監(jiān)控系統(tǒng)均不同程度存在報警不及時、誤報和漏報等現(xiàn)象，以至系統(tǒng)的安全性和實用性得不到保障。另外，智能電網(wǎng)有效促進(jìn)了變電站設(shè)備實時在線檢測技術(shù)的向前發(fā)展，因而隨著智能電網(wǎng)的快速發(fā)展，監(jiān)控系統(tǒng)將會越來越龐大，如果全部采用人工監(jiān)控，其人力成本也會非常昂貴。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0009]本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是提供一種基于紅外成像測溫的電力設(shè)備故障自動預(yù)警的方法，該方法能夠?qū)崟r監(jiān)測、通過提增量遞推回歸建模預(yù)測的溫度數(shù)值，與告警閥值對比，實現(xiàn)趨勢預(yù)警。
[0010]為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明所采取的技術(shù)方案是:一種基于紅外成像測溫的電力設(shè)備故障自動預(yù)警的方法，包括以下步驟:
[0011]I)通過紅外熱像儀識別電力設(shè)備各檢測區(qū)域，并實時將各檢測區(qū)域的溫度T通過NVR傳送給平臺服務(wù)器；識別電力設(shè)備各檢測區(qū)域
[0012]2)通過溫度、濕度、風(fēng)速傳感器采集環(huán)境氣候信息，并將采集的環(huán)境氣候信息通過動力環(huán)境主機(jī)傳送給平臺服務(wù)器；
[0013]3)平臺服務(wù)器將接受的各檢測區(qū)域的溫度值和環(huán)境溫度、濕度、風(fēng)速的值進(jìn)行折算，得到各檢測區(qū)域的折算溫度值；折算公式如下:
[0014]T20= βΤ5+(20-Τ0)/α2 (I)
[0015]其中:T2Q—折算至20°C時設(shè)備連接點過熱溫度(V )
[0016]Ts—測試時設(shè)備過熱點溫度(V )
[0017]Ttl一測試時環(huán)境溫度(V )
[0018]α —氣溫折算系數(shù)
[0019]β—風(fēng)速折算系數(shù)
[0020]4)平臺服務(wù)器結(jié)合操作界面設(shè)置的當(dāng)前負(fù)荷、最大持續(xù)負(fù)荷及獲得的各檢測區(qū)域的紅外測溫溫度，計算出各檢測區(qū)域的最大持續(xù)負(fù)荷過熱點溫度；最大持續(xù)負(fù)荷過熱點溫度計算公式如下:
[0021]Tmax= (Τ s - T0) e(Imarfs)/Is+Ts (2)
[0022]其中:Tmax—最大持續(xù)負(fù)荷狀態(tài)下的過熱點溫度(°C )
[0023]Ts—測量時本回路的實際設(shè)備過熱點溫度(V )
[0024]TQ—測量時的環(huán)境參照體溫度(V )
[0025]Imax—本回路運行中經(jīng)常出現(xiàn)的最大持續(xù)負(fù)荷電流
[0026]Is—測量時本回路的實際負(fù)荷電流
[0027]P 一溫升常數(shù)，根據(jù)散熱條件及接觸電阻非線性變化因素取1.7?1.85)平臺服務(wù)器對各檢測區(qū)域的最大持續(xù)續(xù)負(fù)荷過熱點溫度結(jié)合環(huán)境環(huán)境溫度、濕度、風(fēng)速進(jìn)行折算，得到最大持續(xù)負(fù)荷過熱點溫度的折算溫度；最大持續(xù)負(fù)荷過熱點溫度折算溫度計算公式如下:
[0028]Tmax20= βΤ.+(20-Τ0)/α2 (3)
[0029]其中:Τ_2(Ι—最大持續(xù)負(fù)荷過熱點溫度的折算溫度(V )
[0030]Tmax—最大持續(xù)負(fù)荷狀態(tài)下的過熱點溫度(V )
[0031]Τ。一測試時環(huán)境溫度(V )
[0032]α —氣溫折算系數(shù)
[0033]β —風(fēng)速折算系數(shù)
[0034]6)將T、T2(l、Tmax、Tmax2(l四個數(shù)據(jù)組，以時間為X軸，數(shù)值為Y軸，分別進(jìn)行增量遞推回歸建模，各自形成的實時測溫數(shù)據(jù)組，作為趨勢分析的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)；
[0035]7)根據(jù) T、T20, Tfflax, Tmax2tl的趨勢模型，預(yù)測 T、T 2(|、Tfflax, Tmax2tl在未來 I 小時、I 天、I周內(nèi)將達(dá)到的溫度數(shù)值，根據(jù)預(yù)測的溫度數(shù)值，與告警閥值對比，實現(xiàn)趨勢預(yù)警。
[0036]優(yōu)選的，所述步驟I)中的紅外熱像儀為雙目紅外成像攝像機(jī)。
[0037]優(yōu)選的，所述平臺服務(wù)器包括視頻傳輸服務(wù)器、中央管理服務(wù)器和智能自動診斷告警服務(wù)器，且均與人機(jī)交互界面控制連接。
[0038]優(yōu)選的，所述步驟I)中紅外熱像儀識別電力設(shè)備各檢測區(qū)域的紅外測溫溫度值包括最小值、最高值和平均值。
[0039]采用上述技術(shù)方案所產(chǎn)生的有益效果在于:本發(fā)明通過運用實測溫度趨勢分析與預(yù)警、折算溫度趨勢分析與預(yù)警、最大持續(xù)負(fù)荷過熱點溫度趨勢分析與預(yù)警、增量遞推最小二乘法的動態(tài)數(shù)據(jù)流趨勢分析算法、廣義似然比檢測分割點趨勢擬合預(yù)測、異常點告警跟蹤檢測機(jī)制，首次將紅外測溫溫度結(jié)合環(huán)境氣候信息的折算溫度的趨勢分析應(yīng)用于電力設(shè)備紅外測溫趨勢預(yù)警的判定中；首次將紅外測溫溫度結(jié)合環(huán)境氣候信息及當(dāng)前負(fù)荷，計算出設(shè)備最大持續(xù)負(fù)荷的過熱點溫度，并將此指標(biāo)進(jìn)行趨勢分析，預(yù)測溫度趨勢，進(jìn)一步實現(xiàn)精準(zhǔn)與超前預(yù)警；采用變電站紅外視頻圖像，結(jié)合目前高技術(shù)圖像處理與分析技術(shù)，能夠自動分析紅外攝像機(jī)捕捉的圖像數(shù)據(jù)，實現(xiàn)連續(xù)24小時實時智能監(jiān)視，當(dāng)異常發(fā)生時能實時報警和預(yù)警。達(dá)到對變電站實施全天候、智能化的自動視頻檢測和預(yù)警，將極大地降低監(jiān)控人員的工作量，提高事件報警的實時性，提升變電站安全運行應(yīng)急保障能力；本發(fā)明實現(xiàn)對于電氣設(shè)備故障的預(yù)警，有效減少電氣設(shè)備事故次數(shù)，另一方面可以增加社會的經(jīng)濟(jì)收入、降低人工的工作量，在電網(wǎng)運行、維修成本、電能質(zhì)量等方面都能起到積極的推動作用，紅外成像測溫電力設(shè)備故障自動預(yù)警技術(shù)的應(yīng)用為電力設(shè)備可靠、安全正常運行提供了基本保障。系統(tǒng)根據(jù)需要監(jiān)視的區(qū)域情況，可設(shè)置多個紅外成像設(shè)備預(yù)置點，并進(jìn)行對象分割，將各個電氣設(shè)備或其組成部件的測溫信息存放在數(shù)據(jù)庫中，并依據(jù)簡單的規(guī)則進(jìn)行安全預(yù)目ο
【附圖說明】
[0040]圖1是本紅外成像測溫電力設(shè)備故障自動預(yù)警系統(tǒng)的原理示意圖；
[0041]圖2是本發(fā)明的原理流程圖。
【具體實施方式】
[0042]下面將結(jié)合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例?；诒景l(fā)明中的實施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有作出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。
[0043]如圖1和圖2所示，本發(fā)明是一種基于紅外成像測溫的電力設(shè)備故障自動預(yù)警的方法，包括以下步驟:
[0044]I)通過紅外熱像儀識別電力設(shè)備各檢測區(qū)域，并實時將各檢測區(qū)域的溫度T通過NVR傳送給平臺服務(wù)器；識別電力設(shè)備各檢測區(qū)域
[0045]2)通過溫度、濕度、風(fēng)速傳感器采集環(huán)境氣候信息，并將采集的環(huán)境氣候信息通過動力環(huán)境主機(jī)傳送給平臺服務(wù)器；
[0046]3)平臺服務(wù)器將接受的各檢測區(qū)域的溫度值和環(huán)境溫度、濕度、風(fēng)速的值進(jìn)行折算，得到各檢測區(qū)域的折算溫度值；折算公式如下:
[0047]T20= βΤ5+(20-Τ0)/α2 (I)
[0048]其中:T2Q—折算至20°C時設(shè)備連接點過熱溫度(V )
[0049]Ts—測試時設(shè)備過熱點溫度(V )
[0050]Ttl一測試時環(huán)境溫度(V )
[0051]α—氣溫折算系數(shù)
[0052]β —風(fēng)速折算系數(shù)
[0053]4)平臺服務(wù)器結(jié)合操作界面設(shè)置的當(dāng)前負(fù)荷、最大持續(xù)負(fù)荷及獲得的各檢測區(qū)域的紅外測溫溫度，計算出各檢測區(qū)域的最大持續(xù)負(fù)荷過熱點溫度；最大持續(xù)負(fù)荷過熱點溫度計算公式如下:
[0054]Tmax= (Τ s - T0) e(Imarfs)/Is+Ts (2)
[0055]其中:Tmax—最大持續(xù)負(fù)荷狀態(tài)下的過熱點溫度(°C )
[0056]Ts—