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变电站非承流结构金具异常发热缺陷模拟分析

内蒙古电力技术 2024年第2期42卷 61-67页

作者：王英杰陈波刘琦谢明佐于鲜莉赵子建王磊内蒙古电力(集团)有限责任公司内蒙古电力科学研究院分公司呼和浩特010020

针对一起变电站连接金具发热缺陷,对该类型结构的常见发热缺陷做了分析,并基于Matlab软件仿真模拟了该特殊缺陷的产生过程。以引流线夹故障为例,假设故障线夹处接触电阻Rj1在0.001~0.8Ω变化,电阻变化步长设置为0.005Ω,运行电流有效值... 详细信息

针对一起变电站连接金具发热缺陷,对该类型结构的常见发热缺陷做了分析,并基于Matlab软件仿真模拟了该特殊缺陷的产生过程。以引流线夹故障为例,假设故障线夹处接触电阻Rj1在0.001~0.8Ω变化,电阻变化步长设置为0.005Ω,运行电流有效值为280 A。由仿真结果可看出,当线夹某处发生故障时,随着其电阻值的变化,该处发热功率P_(j1)呈先增后减的趋势,而门型架构侧连接金具热功率P_(l1)呈现单调增加的趋势,最后表现出P_(l1)远大于P_(j1)的现象。仿真验证在特定的故障参数下,实际故障部位可能会引起其他部位的发热,而其本身发热现象可能不明显。对此,提出了对于该类型缺陷的单独分类方式和针对该类故障的跟踪处理方式,为同类型站内金具发热故障的处理提供参考。

关键词：变电站发热缺陷连接金具电流致热接触电阻

基于红外热成像技术的可定制低成本电力设备发热缺陷排查装置

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云南电业 2024年第2期 27-31页

作者：弥云辉林新曾旭阳俊辉文徐平栗键锋张黎陈瑞钱冠达万书林云南电网有限责任公司玉溪供电局玉溪653100

电力设备的热效应是许多故障发生的前兆,因此对电力设备温度的监测至关重要.精确高效的温度监测可以起到预警作用,有助于保障电力设备的正常运行.目前,电力现场大规模使用的集成手持式红外热成像仪存在价格昂贵、难以针对不同电力场景... 详细信息

电力设备的热效应是许多故障发生的前兆,因此对电力设备温度的监测至关重要.精确高效的温度监测可以起到预警作用,有助于保障电力设备的正常运行.目前,电力现场大规模使用的集成手持式红外热成像仪存在价格昂贵、难以针对不同电力场景进行应用层软件的深度功能定制等问题.本文介绍了一种基于红外热成像技术的电力设备发热缺陷排查智能装置的设计方法.装置硬件基于通用的安卓手机,并通过Type-C接口集成一个红外热成像探头.装置软件基于安卓软件通用开发方法,针对变电场景下电力设备的发热缺陷排查的需求,深度定制并开发了该场景下的相关应用层软件.结果显示该装置能够快速、准确地检测设备内部的发热缺陷,提高设备的安全性和稳定性.

关键词：红外热成像电力设备发热缺陷安卓

振动特征估计下的GIS变电设备发热缺陷因素识别系统设计

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微型电脑应用 2024年第5期40卷 104-107,111页

作者：李红军吴海宏王国平王炎军刘一格国网四川省电力公司技能培训中心四川成都611100 北京科东电力控制系统有限责任公司北京100192

为了精准发现GIS变电设备发热缺陷因素,制定合理维修计划,设计振动特征估计下的GIS变电设备发热缺陷因素识别系统。利用数据层采集并存储GIS变电设备的相关数据,通过组件层传输数据层的数据至应用层,依据接收的数据实时估计振动特征,判... 详细信息

为了精准发现GIS变电设备发热缺陷因素,制定合理维修计划,设计振动特征估计下的GIS变电设备发热缺陷因素识别系统。利用数据层采集并存储GIS变电设备的相关数据,通过组件层传输数据层的数据至应用层,依据接收的数据实时估计振动特征,判断设备是否存在发热故障,在数据层内提取该设备的红外图像数据,确定发热区域,采用相对温差判别法测量发热区域的温度数据,求解相对温差百分比,依据设定的温度阈值,识别发热缺陷因素,传输至展现层。实验证明,该系统判断GIS变电设备是否存在发热故障时,可以精准定位发热区域,识别发热缺陷因素;针对微小的发热区域,该系统依旧能够精准定位,具备较优的发热缺陷因素识别效果。

关键词：振动特征估计 GIS变电设备发热缺陷因素识别发热故障

典型发热缺陷复合绝缘子红外特征及无人机红外测试参数选择

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高电压技术 2022年第3期48卷 865-875页

作者：李特陶瑞祥张锐闻君全姗姗王晓杰国网浙江省电力有限公司电力科学研究院杭州310014 中国电力科学研究院有限公司武汉430074 国网浙江省电力有限公司温州供电公司温州325000 国网福建省电力有限公司电力科学研究院福州350007

为系统性总结复合绝缘子发热缺陷的红外图谱特征,选择合适的复合绝缘子无人机红外现场测试参数,收集了芯棒酥朽、芯棒–护套严重不粘、护套受潮3类自然缺陷绝缘子,并制作了内置金属丝异物、芯棒模拟酥朽、金具–护套气隙3类人工缺陷绝缘... 详细信息

为系统性总结复合绝缘子发热缺陷的红外图谱特征,选择合适的复合绝缘子无人机红外现场测试参数,收集了芯棒酥朽、芯棒–护套严重不粘、护套受潮3类自然缺陷绝缘子,并制作了内置金属丝异物、芯棒模拟酥朽、金具–护套气隙3类人工缺陷绝缘子,开展实验室耐压红外测试及户外场无人机红外测试,对图谱与发热幅值进行了分析。试验结果表明,采用高温及酸性环境模拟方式可成功模拟复合绝缘子芯棒酥朽发热缺陷;不同种类人工缺陷实验室环境运行电压下可产生2~10K不等的温升。护套受潮复合绝缘子发热一般限于端部,发热分布较为均匀,自然酥朽缺陷绝缘子发热区域长度更长、温度分布极不均匀。测试距离增加、空间分辨率增大会导致复合绝缘子红外图谱模糊、表面温度曲线振荡,致使发热幅值测量结果失真、发热缺陷辨识困难。为保证对不同发热幅值发热缺陷的有效辨识,建议对于空间分辨率为0.895、0.68 mrad的无人机红外测试设备,测试距离不超过10m,对于空间分辨率为0.34 mrad的无人机红外设备,测试距离不超过20 m。

关键词：复合绝缘子发热缺陷发热均匀性无人机测试距离红外

330 kV GIS外壳异常发热机理与改进措施研究

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高压电器 2024年

作者：王生杰马永福马国祥包正红陈尧吴对平王理丽国网青海省电力公司电力科学研究院国网青海省电力公司

气体绝缘金属封闭开关（GIS）经长期投入使用后发热缺陷突出，其中设备外壳波纹管及其附件处异常发热较为常见。文中针对变电站330 kV GIS主变分支母线外壳异常发热情况，结合精确红外测温发现发热点主要集中在波纹管本体、波纹管导流... 详细信息

气体绝缘金属封闭开关（GIS）经长期投入使用后发热缺陷突出，其中设备外壳波纹管及其附件处异常发热较为常见。文中针对变电站330 kV GIS主变分支母线外壳异常发热情况，结合精确红外测温发现发热点主要集中在波纹管本体、波纹管导流排、导流排压接螺栓、波纹管位移标尺和法兰间长拉杆等位置，采用波纹管通流检测、解体检查和外壳入地电流检测，分析发热故障产生原因并提出相应的处理措施。研究结果对于GIS外壳发热缺陷的分析、处理和预防具有一定的工程参考价值与借鉴意义。

关键词： GIS设备外壳环流红外测温发热缺陷入地电流

基于红外图像目标检测与温度特征提取的变压器套管发热缺陷识别

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广东电力 2023年第3期36卷 99-106页

作者：曾宏宇杨冰许涛汪杨凯许悦沈厚明国网湖北省电力有限公司超高压公司湖北武汉430050 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司湖北武汉430074

针对变压器套管发热缺陷人工检测方法效率低下的问题,设计基于红外图像目标检测与温度特征提取的变压器套管发热缺陷诊断系统,以实现发热缺陷的自动诊断。首先,采用YOLOX目标检测模型对红外图像中不同电压等级套管进行分类识别,使用结合... 详细信息

针对变压器套管发热缺陷人工检测方法效率低下的问题,设计基于红外图像目标检测与温度特征提取的变压器套管发热缺陷诊断系统,以实现发热缺陷的自动诊断。首先,采用YOLOX目标检测模型对红外图像中不同电压等级套管进行分类识别,使用结合Mish激活函数的快速空间金字塔池化(spatial pyramid pooling-fast,SPPF)结构替换主干特征提取网络的空间金字塔池化(spatial pyramid pooling,SPP)结构,并在特征融合网络中添加高效通道注意力(efficient channel attention,ECA)模块以提高检测准确率;其次,设定所检测套管电压等级类别,根据预测框信息对同电压等级套管进行定位裁剪;最后对套管图像做加权均值法灰度化处理并进行区域划分,提取不同区域温度特征信息进行发热缺陷诊断,并以报表形式展示。实验结果表明:目标检测模型识别准确率达到98.41%,模型对图像的平均检测速度达到46.80帧/s,所设计系统能准确诊断出变压器套管发热缺陷,提高缺陷检测效率。

关键词：变压器套管红外图像目标检测灰度化特征提取发热缺陷

基于红外图像实例分割的敞开式开关设备发热缺陷智能诊断方法

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高压电器 2021年第12期57卷 201-208页

作者：叶剑涛杨为柯艳国赵恒阳胡迪赵常威国网安徽省电力有限公司电力科学研究院合肥230022

红外热成像是监测和诊断高压开关设备发热缺陷的方法之一,具有非接触、无损伤等优点。海量红外图像数据的处理对信息挖掘、目标识别和智能诊断提出了更高的要求,而现有方法在故障区域识别、关键特征提取和缺陷分类等方面仍存在不足。因... 详细信息

红外热成像是监测和诊断高压开关设备发热缺陷的方法之一,具有非接触、无损伤等优点。海量红外图像数据的处理对信息挖掘、目标识别和智能诊断提出了更高的要求,而现有方法在故障区域识别、关键特征提取和缺陷分类等方面仍存在不足。因此,文中提出了一种基于红外图像实例分割的敞开式开关设备发热缺陷智能诊断方法,利用Mask R-CNN进行感兴趣区域的自动提取与分割,构建轻量级卷积神经网络并引入到Mask R-CNN的最后一步,利用迁移学习进行模型训练,实现发热缺陷的自动识别。测试结果表明,文中方法对感兴趣区域识别的平均精确度为0.813,每秒帧数为5.196,在精度和计算速度上均高于目前的主流目标检测方法,同时在Mask R-CNN中引入的轻量级卷积神经网络使分类精度达到96.66%,特别适用于电力物联网下的智能终端设备。

关键词：红外热成像实例分割敞开式开关设备发热缺陷迁移学习