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智能红外热成像诊断技术在避雷器中的应用

目前,巴西是世界上每平方公里的大气雷击发生率最高的国家。INPE和NASA的研究表明,巴西的年度平均水平约为7,000万击中次数。放电会对能量传输和分配线,工业和电信以及私有财产造成严重干扰。这些影响是由于冲程的高电流和高电压而产生的热量以及其他破坏性影响。由这种现象引起的损害扩大与人命损失以及对能源公用事业,消费者和工业造成的物质损害是众所周知的。根据INPE大气电力集团的数据,雷击造成的年度损失总计达6700万美元,其中包括火灾,能源供应中断和电网振荡造成的损失。

当应用有效的系统(例如电涌放电器)时,可以避免此类影响,其工作条件可以保证设备的保护特性。避雷器可保护设备免受行程冲击,并确保可靠性,经济性和电力系统运行的连续性。需要保护系统控制以检查系统操作是否显示任何异常。通过测量和评估变量(例如泄漏电流,无线电干扰和其他可能指示避雷器工作状态的变量)来执行此控制。使用红外热成像对避雷器诊断来实现电涌放电器故障检测。已经开发了基于神经模糊网络的计算系统,该系统旨在通过生成电涌放电器的运行状况诊断。因此,主要贡献是基于计算智能技术和数字图像处理的决策工具,能够基于红外热成像生成避雷器诊断信息。


红外热成像机芯

图为避雷针的红外热成像

基于智能红外热成像避雷器诊断的方法已应用于CEPEL避雷器数据库。该方法基于计算智能和数字图像处理技术。与CEPEL的避雷器专家相比,这种新方法的收率达到了90%。这种新方法不仅能够识别严重故障,而且能够识别初期故障。因此,通过使用所提出的方法,电涌放电器的状态不仅分为正常,故障,而且还具有一些中间状态:轻(表示离开正常状态)和可疑(进入故障状态)。这非常重要,因为该方法可以帮助专家管理电涌放电器的状况。神经模糊集和自动数字红外热像仪图像处理的验证误差约为10%t。所描述的诊断系统已被电能研究中心成功用作避雷器诊断故障的决策工具。


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