【摘 要】
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红外热成像作为电气设备状态监测中一种常用技术,目前已广泛应用于变电设备的检修与故障诊断。目前针对变电站内热故障发生频率较高的四大场景——10k V高压室、电容器场地、变压器高低压侧套管及穿墙连接处,常采用人工方式对红外热成像、超声波局部放电检测、暂态地电压局部放电检测数据进行分析和诊断,效率与准确率均取决于专家经验。基于上述原因,以电气设备常见发热点作为研究对象,设计了一款在线测温系统。通过对红外
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红外热成像作为电气设备状态监测中一种常用技术,目前已广泛应用于变电设备的检修与故障诊断。目前针对变电站内热故障发生频率较高的四大场景——10k V高压室、电容器场地、变压器高低压侧套管及穿墙连接处,常采用人工方式对红外热成像、超声波局部放电检测、暂态地电压局部放电检测数据进行分析和诊断,效率与准确率均取决于专家经验。基于上述原因,以电气设备常见发热点作为研究对象,设计了一款在线测温系统。通过对红外热力图的目标识别和温度信息的处理,获得了诊断准确率较高的故障诊断系统;并针对电气设备发热类型不同导致的温度随时间变化趋势不同的特点,使用基于滤波融合的时间序列分析方法实现了较小误差的温升预测。具体研究内容如下:（1）为解决电力系统热故障发现不及时和热故障点位发现不精确的问题,设计了一款采用君正X2000的Halley5开发平台的在线测温终端,实现了高清红外热力图和温度信息的实时获取。为了获取高清的红外热力图,采用了TIMO-256红外探测器模组,通过反距离加权算法将测得的红外温度数据转化为红外热力图谱。针对庞大数据量所带来的存储器容量不足、计算机运算速度缓慢、通信干线传输效率低下等问题,研究了MJPEG动态图像压缩方法,对经X2000处理得到的每一帧JPEG温度数据进行压缩,有效地提升了传输速率。（2）针对热力图获取过程中产生的图像模糊问题和异常发热设备的热力图分类问题,研究了基于YOLOv5的改进算法。在对设备识别过程中采用速度快、占用内存小的YOLOv5模型,但是由于现场实际的需要,无线测温终端会在一定范围内摆动,分合闸过程中的刀闸也会产生运动模糊图像的问题。为了提高模型对过热区域的识别准确度和识别速率,本研究通过使用基于拓扑矩阵的故障诊断方案对过热设备进行过热区域提取,较好地提高了识别准确度,大幅提升了识别速率;并根据模糊图像与正常图像方差值不同的特点,找到一个方差阈值,使图像送入YOLOv5s网络前利用方差阈值对模糊图像进行剔除处理,有效地提高了电气设备识别准确度;最后,从不同电气设备的发热特征入手,利用改进后的YOLOv5算法来识别设备部位,通过相对温差判据来综合判断设备发热等级。（3）为解决发热突变数据对AR时间序列模型的干扰问题,构建了基于滤波的时间序列模型。该模型将自适应参数AR时间序列方法与滤波算法相结合,通过融合异常数据库查表获得的k+T时刻的温度t1和方差p1与根据AR模型计算出的k+T时刻的温度t2与方差p2,实现优化AR时间序列模型的误差均值,并弥补发热导致的突变数据在AR时间序列预测精确度的不足。通过将多种类型的电气设备分别在常态、重载、电流致热型发热、电压致热型发热等场景下进行实验,实验结果表明本系统对变电站内常见的发热设备故障诊断准确率在85%以上,诊断时间明显优于人工巡检诊断时间,对不含突变量的数据预测误差均值在0.194,含突变量的数据预测误差均值在0.204,均处于较低水平。
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