胡淋波，李唐兵，姚建剛，朱向前，盧 航，綦陸杰，鄭 玲

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一起劣化懸式瓷質(zhì)高壓絕緣子紅外檢測(cè)案例分析

胡淋波1，李唐兵2，姚建剛1，朱向前1，盧 航3，綦陸杰1，鄭 玲1

（1. 湖南大學(xué) 電氣與信息工程學(xué)院，湖南 長(zhǎng)沙 410082； 2. 國(guó)網(wǎng)江西省電力科學(xué)研究院，江西 南昌 330096；3. 國(guó)網(wǎng)金華供電公司，浙江 金華 321017）

絕緣子是變電站的重要供電設(shè)備，絕緣子劣化會(huì)導(dǎo)致絕緣子閃絡(luò)或掉串，對(duì)電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行具有嚴(yán)重威脅。紅外檢測(cè)技術(shù)在瓷質(zhì)絕緣子方面的應(yīng)用是一種可靠、高效的檢測(cè)手段，但使用目前的紅外檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)會(huì)造成多數(shù)劣化絕緣子的漏判。針對(duì)這種情況，筆者通過(guò)一起劣化絕緣子案例，基于劣化絕緣子發(fā)熱原理，設(shè)計(jì)圖像分割算法求出鋼帽以及盤面區(qū)域，然后提取盤面以及鋼帽溫度特征，分析鋼帽與盤面的發(fā)熱規(guī)律。針對(duì)絕緣子鋼帽與盤面的發(fā)熱規(guī)律，提出相應(yīng)的診斷方法及其預(yù)防措施，進(jìn)一步提高劣化絕緣子紅外檢測(cè)的準(zhǔn)確性。

劣化絕緣子；紅外檢測(cè)；圖像分割

0 引言

絕緣子是用來(lái)固定發(fā)電廠、變電站和高壓輸電線路導(dǎo)線的重要絕緣部件，同時(shí)也是故障多發(fā)元件，污穢、裂紋、破損等問題嚴(yán)重威脅輸電線路的安全運(yùn)行[1]，紅外檢測(cè)技術(shù)在高壓絕緣子狀態(tài)檢測(cè)方面的應(yīng)用是一種可靠、高效的檢測(cè)手段，目前，紅外熱像法絕緣子檢測(cè)依據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)是DL/T664-2008《帶電設(shè)備紅外診斷技術(shù)應(yīng)用導(dǎo)則》[2]。該標(biāo)準(zhǔn)提出，運(yùn)行中的低值絕緣比正常絕緣子溫度高，零值絕緣子溫度較正常絕緣子低，判斷標(biāo)準(zhǔn)為溫差1K。實(shí)際情況是，受環(huán)境因素、表面污穢等因素的影響，劣化絕緣子與正常絕緣子的溫差往往是小于1K的。

筆者通過(guò)一起劣化懸式瓷質(zhì)高壓絕緣子紅外檢測(cè)案例，分析了絕緣子發(fā)熱原理，設(shè)計(jì)了絕緣子串自動(dòng)定位算法和鋼帽與盤面區(qū)域的提取算法，并統(tǒng)計(jì)鋼帽與盤面的溫度特征，總結(jié)劣化絕緣子的發(fā)熱規(guī)律。針對(duì)絕緣子鋼帽與盤面的發(fā)熱規(guī)律，提出相應(yīng)的診斷方法及其預(yù)防措施，進(jìn)一步提高劣化絕緣子紅外檢測(cè)的準(zhǔn)確性。

1 劣化絕緣子紅外檢測(cè)案例

2015年9月14日，國(guó)網(wǎng)江西省電力科學(xué)研究院組織對(duì)上饒220kV變電站所有懸式絕緣子進(jìn)行了帶電紅外檢測(cè)，發(fā)現(xiàn)110kV側(cè)101間隔多個(gè)構(gòu)架發(fā)現(xiàn)多串絕緣子串中有明顯發(fā)熱的絕緣子，為了保證電力系統(tǒng)的穩(wěn)定、安全運(yùn)行，2015年12月24日，國(guó)網(wǎng)江西省電科院組織上饒供電公司，根據(jù)帶電檢測(cè)結(jié)果，停電更換已發(fā)現(xiàn)劣化的絕緣子串，并組織利用HVM-5000絕緣電阻測(cè)試儀對(duì)更換的劣化絕緣子串進(jìn)行絕緣子電阻測(cè)試，儀器絕緣電阻測(cè)試范圍5000kW～500GW，絕緣精度±5%，其絕緣電阻結(jié)果如表1和表2所示。

表1 110kVⅡ母3#小號(hào)側(cè)三相電阻

從表1電阻測(cè)試可以看出B相第1片與第4片絕緣子劣化，C相第1片絕緣子劣化（劣化絕緣子電阻≤300MW）。

表2 110kV101間隔1#上層大號(hào)側(cè)三相電阻

從表2電阻測(cè)試可以看出A相第1片與第4片絕緣子劣化，B相第5片絕緣子劣化，C相第2、3片絕緣子劣化（劣化絕緣子電阻≤300MW）。

2 劣化絕緣子發(fā)熱理論分析

劣化絕緣子的并聯(lián)等值電路[3-7]如圖1所示，0是極間電容，J是介質(zhì)損耗的等值阻值，L是劣化通道漏電損耗的等值電阻，w是表面污穢層漏電損耗的等值電阻。這樣，劣化絕緣子等效電導(dǎo)為：

對(duì)于一個(gè)潔凈完好的絕緣子來(lái)說(shuō)，L和w均明顯大于J，故X≈J，發(fā)熱功率：

當(dāng)絕緣子劣化時(shí)，L變小，X≈J，這時(shí)發(fā)熱集中在鋼帽內(nèi)部，鋼帽溫度將明顯升高，當(dāng)L繼續(xù)下降且小于D時(shí)，發(fā)熱功率將小于正常值，鋼帽的熱像圖變暗。當(dāng)絕緣子積污較為嚴(yán)重，污穢層的電阻w明顯變小，此時(shí)X≈w，絕緣子發(fā)熱集中在盤面表面。

3 紅外圖譜分析

由上述發(fā)熱理論分析可知，當(dāng)絕緣子劣化時(shí)，鋼帽出現(xiàn)溫度比正常值偏高或者偏低，紅外圖譜表現(xiàn)較為明顯。圖2為101間隔1#上層大號(hào)側(cè)三相紅外圖譜，通過(guò)分析此三相的紅外圖譜特征總結(jié)劣化絕緣子的紅外圖譜特征。

從三相圖譜看出，A相鋼帽第1、4片發(fā)熱不明顯，但盤面第1、4片較其余盤面亮度較暗；B相第5片盤面較其余盤面亮度較暗；C相第1、2片鋼帽發(fā)熱明顯，但第2、3、8片的盤面較其余盤面亮度較暗。根據(jù)絕緣電阻測(cè)試結(jié)果，劣化絕緣子的盤面發(fā)熱不明顯。

4 盤面與鋼帽發(fā)熱規(guī)律智能分析

4.1 絕緣子串自動(dòng)定位

4.1.1 基于Otsu閥值的灰度線性變換圖像增強(qiáng)基于方差的Otsu閥值法是眾多圖像分割閥值法性能最好的一種[8-10]。利用Otsu閥值分割法對(duì)紅外圖像進(jìn)行分割，往往能將背景和目標(biāo)較好地分離，但絕緣子紅外圖像中存在導(dǎo)線、鋼架等偽目標(biāo)，分割往往達(dá)不到理想的效果。

圖2 三相紅外圖譜

紅外圖片灰度化之后，其灰度范圍為[0,255]，假設(shè)根據(jù)Otsu閥值分割法將[0, 255]灰度區(qū)域分為背景[0,]和前景[, 255]的2個(gè)區(qū)域，則[, 255]區(qū)域一般包含著目標(biāo)和導(dǎo)線、鋼架等偽目標(biāo)區(qū)域，對(duì)[, 255]這個(gè)區(qū)域進(jìn)行灰度拉伸，則可以增大目標(biāo)和偽目標(biāo)的對(duì)比度，其灰度平均差也相應(yīng)增大，為后面的閥值分割和區(qū)域過(guò)濾提取絕緣子區(qū)域奠定基礎(chǔ)。改進(jìn)的灰度線性變換表達(dá)式為：

式中：為Otsu閥值法確定的閥值；為小于1的加權(quán)系數(shù)。多次試驗(yàn)表明在取值范圍[0.8, 0.9]中時(shí)，分割結(jié)果較好。

4.1.2 圖像去噪

灰度圖像的開操作和閉操作與二值圖像的對(duì)應(yīng)操作具有相同的形式。用子圖（結(jié)構(gòu)元素）對(duì)圖像進(jìn)行開操作同二值圖像中的情況一樣，先用對(duì)進(jìn)行簡(jiǎn)單的腐蝕操作，而后用對(duì)得到的結(jié)果進(jìn)行膨脹操作。

4.1.3 圖像二值化

經(jīng)過(guò)圖像增強(qiáng)和圖像去噪，應(yīng)用閥值分割將灰度圖像轉(zhuǎn)為二值圖像，本文采用基于Otsu閥值分割法，利用其確定分割閥值，并引入權(quán)值系數(shù)對(duì)閥值進(jìn)行修正。其分割原理表達(dá)式如下：

式中：為經(jīng)驗(yàn)權(quán)值系數(shù)?？筛鶕?jù)圖像背景復(fù)雜程度進(jìn)行調(diào)節(jié)，非目標(biāo)區(qū)域在整個(gè)紅外圖像中占據(jù)區(qū)域越大，的值相應(yīng)增大，的范圍為[1, 1.2]。

4.1.4 區(qū)域過(guò)濾提取絕緣子串區(qū)域

經(jīng)過(guò)前面幾步的處理，鋼架被分成很多小塊區(qū)域，絕緣子區(qū)域占據(jù)面積最大，去除小區(qū)域即可得到絕緣子串區(qū)域。首先采用連通區(qū)域標(biāo)記法對(duì)二值圖進(jìn)行區(qū)域標(biāo)記，區(qū)域標(biāo)記后，提取最大區(qū)域即可將絕緣子串區(qū)域提取出來(lái)。

4.1.5 絕緣子串定位

首先提取絕緣子串區(qū)域骨架，提取中心軸若干個(gè)特征點(diǎn)，根據(jù)絕緣子串骨架特點(diǎn)，可以求取十字交叉點(diǎn)作為特征點(diǎn)。將所求的點(diǎn)膨脹之后作為Hough變換的特征點(diǎn)，通過(guò)Hough變換的相關(guān)函數(shù)即可求得絕緣子串的中心軸，再計(jì)算中心軸的斜率便可得到傾斜角。通過(guò)旋轉(zhuǎn)傾斜角度將絕緣子串水平校正，再通過(guò)行列掃描，確定絕緣子串邊界，實(shí)現(xiàn)絕緣子串的定位。

4.2 鋼帽及盤面的溫度特征分析

4.2.1 鋼帽及盤面區(qū)域提取

在紅外圖像中，形狀、尺寸基本一致；紅外圖像中的絕緣子盤面常呈現(xiàn)為橢圓形、絕緣子鋼帽呈現(xiàn)為等腰梯形，在兩片絕緣子連接的位置，鋼帽直徑最小[11]。

由絕緣子結(jié)構(gòu)特征可知，絕緣子鋼帽直徑要小于盤面直徑，在圖像上顯示為鋼帽區(qū)域像素長(zhǎng)度小于盤面區(qū)域。絕緣子鋼帽區(qū)域像素長(zhǎng)度變化緩慢，在鋼帽和盤面交界處會(huì)出現(xiàn)像素長(zhǎng)度突變，以像素長(zhǎng)度突變位置作為分割位置，即可將絕緣子鋼帽和盤面分離。

4.2.2 鋼帽及盤面溫度特征提取

提取鋼帽和盤面區(qū)域之后，可以將鋼帽的平均溫度作為鋼帽溫度特征，但由于盤面區(qū)域在絕緣子串中較小，盤面分割往往包含鋼帽部分區(qū)域，盤面與背景接觸部分，因此盤面的平均溫度不能反映盤面的的真實(shí)溫度。

盤面的骨架反映出盤面的中心線，因此盤面骨架上的溫度能正確反映盤面的真實(shí)溫度。求取盤面的骨架，截取中心區(qū)域的骨架點(diǎn)的位置，求對(duì)應(yīng)點(diǎn)的溫度平均值作為盤面的溫度特征參考。圖3為鋼帽與盤面區(qū)域提取圖。

圖3 鋼帽和盤面區(qū)域提取圖

4.2.3 鋼帽與盤面溫度特征分析

根據(jù)上述算法，提取110kVⅡ母3#小號(hào)側(cè)三相和101間隔1#上層大號(hào)側(cè)三相的溫度特征，進(jìn)行三相對(duì)比。圖4為Ⅱ母3#小號(hào)側(cè)三相溫度曲線對(duì)比圖，圖5為101間隔1#上層大號(hào)側(cè)三相的溫度對(duì)比圖。

圖4 Ⅱ母3#小號(hào)側(cè)三相溫度曲線

圖5 101間隔1#三相溫度曲線

從上述6串絕緣子串的溫度曲線分布圖來(lái)看，正常的絕緣子串分布呈不對(duì)稱的馬鞍形，劣化絕緣子低于10MW時(shí)，和正常的馬鞍形相比，鋼帽的平均溫度比正常時(shí)較低，在20MW以上的劣化絕緣子發(fā)熱較為明顯，但有時(shí)受環(huán)境因素的影響，鋼帽發(fā)熱并不很明顯，從盤面發(fā)熱圖來(lái)看，當(dāng)絕緣子劣化時(shí)，盤面溫度較正常盤面溫度偏低。

5 結(jié)論

從上述案例分析結(jié)果可以得出以下幾點(diǎn)結(jié)論：

1）正常絕緣子串的鋼帽發(fā)熱規(guī)律成不規(guī)則的馬鞍形，相鄰絕緣子溫差較小；在污穢較輕且天氣干燥的情況下，正常絕緣子串的盤面發(fā)熱基本相同。

2）在不同環(huán)境下，劣化絕緣子鋼帽發(fā)熱與正常絕緣子溫差可能小于1K，但與正常的不規(guī)則的馬鞍形存在不同大小的波動(dòng)。

3）劣化絕緣子鋼帽溫升可能并不明顯，但在污穢較輕且天氣干燥的情況下，劣化絕緣子盤面溫度比正常絕緣子低。

鑒于以上3點(diǎn)結(jié)論，在劣化絕緣子紅外檢測(cè)的過(guò)程中，判斷劣化絕緣子時(shí)可以參考絕緣子鋼帽的平均溫度與盤面骨架中心部分的平均溫度，提高劣化絕緣子判別的準(zhǔn)確度。

通過(guò)此案例的分析，上述結(jié)論可以為電網(wǎng)供電公司劣化絕緣子的紅外判別上提供一個(gè)參考依據(jù)，但由于現(xiàn)場(chǎng)運(yùn)行環(huán)境復(fù)雜，以上結(jié)論需更多的案例驗(yàn)證，不同環(huán)境下對(duì)絕緣子鋼帽與盤面的發(fā)熱規(guī)律的影響待進(jìn)一步研究和總結(jié)完善。

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Analysis of an Infrared Detection Case of Degradated Ceramic Voltage Insulator

HU Linbo1，LI Tangbing2，YAO Jiangang1，ZHU Xiangqian1，LU Hang3，QI Lujie1，ZHENG Ling1

(1.,,410082,; 2.,330096,; 3.,321017,)

Insulator is major power supply equipment of substation. Degradated insulator can lead to insulator flashover or bunch-drop, and it is a serious threat to safe and stable operation of the power system. In the application of porcelain insulator detection, infrared detection technology is a reliable and efficient detection means.Application of current infrared detection standards will cause the leakage of most degradated insulators. In this paper, an infrared detection case is analyzed by designing image segmentation algorithm to calculate the steel cap and disk areas and extract the temp characteristic to analyze the law of fever based on heating mechanism of degradated insulator. In view of the insulator steel cap and disk fever regularity, and the corresponding diagnostic methods and preventive measures are put forward to improve the accuracy of the infrared detection for degradated insulators.

degradated insulator，infrared detection，image segmentation

TP391.4

A

1001-8891(2016)07-0622-05

2016-01-07；

2016-03-04.

胡淋波（1992-），男，碩士研究生，主要研究方向：電氣設(shè)備智能檢測(cè)與圖像處理。

姚建剛（1952-），男，教授，博士生導(dǎo)師，主要研究方向：電力市場(chǎng)，電力系統(tǒng)。

江西省電力公司科技項(xiàng)目（贛電科52182015000P）。