摘"要:在油浸式變壓器的運(yùn)行過程中,繞組由于多種因素導(dǎo)致過熱,引發(fā)了Kappa值下降,進(jìn)而影響了故障檢測(cè)。因此,提出基于紅外熱成像的油浸式變壓器繞組過熱故障檢測(cè)方法。利用紅外熱成像技術(shù),捕獲油浸式變壓器外部熱圖像;針對(duì)圖像質(zhì)量參差不齊的問題,采用高斯濾波與直方圖均衡化技術(shù)預(yù)處理紅外熱成像圖像,并運(yùn)用圖像拼接技術(shù)生成完整的變壓器信息圖像;結(jié)合圖像分割、增強(qiáng)的殘差網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)及相對(duì)溫度差法,實(shí)現(xiàn)對(duì)變壓器繞組過熱故障區(qū)域的精準(zhǔn)識(shí)別與檢測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,研究方法的Kappa值顯著高于對(duì)比方法,能夠提升油浸式變壓器繞組過熱故障的檢測(cè)性能,具有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。
關(guān)鍵詞:紅外熱成像"油浸式"變壓器"繞組過熱故障"溫度異常檢測(cè)
中圖分類號(hào):TM41
StudyontheOverheatingFaultDetectionMethodinOilImmersedTransformerWindingBasedonInfraredThermalImaging
LIUYan
SkillTrainingCenterofStateGridSichuanElectricPowerCompany,Chengdu,SichuanProvince,610072China
Abstract:Duringtheoperationofoilimmersedtransformers,thewindingoverheatsduetovariousfactors,whichleadstoadecreaseinKappavalueandsubsequentlyaffectsfaultdetection.Therefore,amethodfordetectingoverheatingfaultsinoilimmersedtransformerwindingsbasedoninfraredimagingisproposed.Usinginfraredthermalimagingtechnologytocaptureexternalthermalimagesofoilimmersedtransformers;Toaddresstheissueofunevenimagequality,Gaussianfilteringandhistogramequalizationtechniquesareusedtopreprocessinfraredthermalimagingimages,andimagestitchingtechniquesareemployedtogeneratecompletetransformerinformationimages;Bycombiningimagesegmentation,enhancedresidualnetworkarchitecture,andrelativetemperaturedifferencemethod,accurateidentificationanddetectionoftransformerwindingoverheatingfaultareascanbeachieved.TheexperimentalresultsshowthattheKappavalueoftheresearchmethodissignificantlyhigherthanthatofthecomparativemethod,whichcanimprovethedetectionperformanceofoverheatingfaultsinoilimmersedtransformerwindingsandhaspracticalapplicationvalue.
KeyWords:Infraredimaging;Oilimmersed;Transformer;Windingoverheatingfault;Temperatureanomalydetection;
變壓器在長(zhǎng)期運(yùn)行中受負(fù)載波動(dòng)、絕緣老化、設(shè)計(jì)缺陷及維護(hù)不足等因素影響,導(dǎo)致變壓器繞組過熱故障頻發(fā),嚴(yán)重威脅變壓器壽命及電網(wǎng)安全。為此,研究準(zhǔn)確、及時(shí)的故障檢測(cè)方法尤為關(guān)鍵。近年來,眾多學(xué)者開展研究,如李瑋瑋[1]提出基于改進(jìn)支持向量機(jī)的配電電力變壓器內(nèi)部過熱故障識(shí)別方法,通過采集變壓器的電氣參數(shù)和運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù),構(gòu)建故障特征向量,利用改進(jìn)的SVM算法對(duì)特征向量進(jìn)行訓(xùn)練和學(xué)習(xí),建立故障識(shí)別模型。該模型通過有效地區(qū)分正常狀態(tài)和過熱故障狀態(tài),實(shí)現(xiàn)對(duì)變壓器內(nèi)部過熱故障的準(zhǔn)確識(shí)別。張丞鳴等人[2]提出一種變壓器故障診斷方法,利用DGA技術(shù)檢測(cè)變壓器油中的溶解氣體含量,通過五邊形解釋工具對(duì)氣體數(shù)據(jù)進(jìn)行解析,初步判斷變壓器的故障類型,利用QPSO算法優(yōu)化SVM的參數(shù)提高模型的分類精度和泛化能力,最終,通過訓(xùn)練好的SVM模型對(duì)變壓器的故障進(jìn)行精確診斷。盡管上述方法在變壓器故障檢測(cè)方面取得了一定的成果,但這兩種方法依賴于間接參數(shù)來推斷繞組的溫度狀態(tài),難以直接、實(shí)時(shí)地反映繞組局部過熱的情況。鑒于此,本文提出基于紅外熱成像的油浸式變壓器繞組過熱故障檢測(cè)方法。
1"變壓器紅外熱成像圖像采集及預(yù)處理設(shè)計(jì)
本次應(yīng)用紅外熱像儀完成變壓器圖像采集,由于采集的紅外熱成像圖像可能受到環(huán)境噪聲、設(shè)備靈敏度差異以及變壓器表面復(fù)雜結(jié)構(gòu)等多種因素的影響,導(dǎo)致圖像質(zhì)量參差不齊,直接影響后續(xù)故障檢測(cè)的準(zhǔn)確性和效率[3]。為此,本文首先采用高斯濾波技術(shù)對(duì)原始圖像進(jìn)行處理,以提升圖像質(zhì)量并抑制噪聲。高斯濾波后的變壓器圖像通過公式(1)進(jìn)行表示:
公式(1)中:表示油浸式變壓器原始圖像;表示濾波器大小;表示高斯核標(biāo)準(zhǔn)差。
為了增強(qiáng)圖像中不同溫度區(qū)域的對(duì)比度,使高溫異常區(qū)域更為顯著,運(yùn)用直方圖均衡化技術(shù)。對(duì)于油浸式變壓器灰度圖像,均衡化后的像素值與原始像素值之間的關(guān)系由公式(2)所示的累積分布函數(shù)給出:
式(2)中:表示灰度級(jí)數(shù);表示圖像像素總數(shù);表示灰度級(jí)的像素?cái)?shù)。
面對(duì)油浸式變壓器紅外熱成像檢測(cè)中的分辨率挑戰(zhàn),采取局部精細(xì)化檢測(cè)與全局圖像重構(gòu)的策略。通過集中拍攝關(guān)鍵或疑似過熱區(qū)域,獲取高分辨率的局部溫度圖像,確保數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)性。利用先進(jìn)的圖像拼接技術(shù),結(jié)合高精度的圖像配準(zhǔn)算法,將多幅局部圖像無縫融合成包含完整變壓器信息的全局圖像,如圖1所示[4]。
圖1"圖像拼接過程示意圖
如圖1所示,拼接過程不僅能夠保留各個(gè)局部區(qū)域的細(xì)節(jié),還能從宏觀上展示變壓器的整體溫度分布特征,為繞組過熱故障的精確檢測(cè)與診斷提供全面而精確的數(shù)據(jù)支持。
2"變壓器繞組過熱故障識(shí)別
為了準(zhǔn)確識(shí)別出這些溫度異常區(qū)域,并據(jù)此判斷變壓器繞組是否存在過熱故障,本次利用圖像分割技術(shù),對(duì)預(yù)處理后的紅外熱成像圖像進(jìn)行有效區(qū)分,自動(dòng)識(shí)別出高于正常溫度范圍的區(qū)域,即潛在的過熱故障點(diǎn)[5]。識(shí)別出的溫度異常區(qū)域公式為:
式(3)中:表示正常溫度范圍;表示紅外圖像中坐標(biāo)處的溫度值。
在識(shí)別出溫度異常區(qū)域后,采用增強(qiáng)的殘差網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)進(jìn)行深入分析。將預(yù)處理后的紅外圖像輸入此網(wǎng)絡(luò),精確定位并輸出過熱區(qū)域的最高溫度。同時(shí),選定參考區(qū)域測(cè)量其最高溫度,并利用公式(4)計(jì)算兩者之間的溫差:
式(4)中:表示殘差網(wǎng)絡(luò)輸出最高溫度。
為提升診斷的魯棒性,引入相對(duì)溫度差法作為輔助手段。通過比較同類型變壓器在同一檢測(cè)點(diǎn)上的溫差與熱測(cè)點(diǎn)溫升的比值,作為判斷存在故障的條件。的計(jì)算公式如下:
當(dāng)超過35%時(shí),判斷變壓器存在過熱故障。以此,實(shí)現(xiàn)油浸式變壓器繞組的過熱故障檢測(cè)。
3""實(shí)驗(yàn)
3.1"實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備
為了驗(yàn)證本文方法的可行性,在實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備階段,準(zhǔn)備專業(yè)設(shè)備,以確保實(shí)驗(yàn)過程的準(zhǔn)確性和可靠性。表1列出了實(shí)驗(yàn)所需的主要設(shè)備及其關(guān)鍵參數(shù),這些設(shè)備將用于測(cè)量和分析變壓器繞組的電氣性能及溫度狀態(tài),從而有效識(shí)別并評(píng)估繞組過熱故障的風(fēng)險(xiǎn)。
由于油浸式變壓器繞組熱點(diǎn)溫度直接影響其絕緣能力和使用壽命,因此需采用高精度的溫度檢測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。在檢測(cè)過程中,應(yīng)充分考慮變壓器內(nèi)部熱量流動(dòng)過程及散熱機(jī)理,結(jié)合傳熱學(xué)知識(shí),確保檢測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。
3.2實(shí)驗(yàn)指標(biāo)
在本文油浸式變壓器繞組過熱故障檢測(cè)實(shí)驗(yàn)中,采用Kappa來評(píng)估檢測(cè)方法的準(zhǔn)確性。Kappa值越高,表示檢測(cè)方法的預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際觀測(cè)結(jié)果之間的一致性越好,即檢測(cè)方法的準(zhǔn)確性越高。通過計(jì)算觀測(cè)一致性概率和期望一致性概率,得到Kappa值,從而量化地評(píng)價(jià)檢測(cè)方法的性能。Kappa值計(jì)算公式如下:
這種方法不僅考慮了預(yù)測(cè)結(jié)果的正確性,還考慮了隨機(jī)猜測(cè)對(duì)一致性的影響,因此能夠更全面地反映檢測(cè)方法的優(yōu)劣。
3.3"實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
為了驗(yàn)證本文方法的優(yōu)越性,實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)不同模擬場(chǎng)景,并與其他兩種故障診斷方法進(jìn)行對(duì)比分析。對(duì)比方法1為基于改進(jìn)支持向量機(jī)的配電電力變壓器內(nèi)部過熱故障識(shí)別方法,對(duì)比方法2為基于QPSO-SVM與DGA五邊形解釋工具的變壓器故障診斷方法。記錄3種方法在不同實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景下的Kappa值,形成如表2所示的對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果。
根據(jù)表2的實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出,本文方法在多種模擬場(chǎng)景下均表現(xiàn)出色,其Kappa值顯著高于對(duì)比方法。這一優(yōu)勢(shì)不僅體現(xiàn)在繞組局部過熱和整體過熱等典型故障場(chǎng)景中,即便在繞組與鐵芯接觸不良、冷卻系統(tǒng)故障等復(fù)雜情況下,本文方法依然能夠準(zhǔn)確識(shí)別并量化故障程度。尤為值得注意的是,在負(fù)載突增導(dǎo)致的繞組瞬時(shí)過熱場(chǎng)景中,本文方法展現(xiàn)出極高的靈敏度與準(zhǔn)確性,這對(duì)于保障電網(wǎng)穩(wěn)定運(yùn)行具有重要意義。此外,絕緣老化引起的繞組長(zhǎng)期過熱檢測(cè)中,本文方法也有效捕捉到了故障的早期跡象,為預(yù)防性維護(hù)提供了有力支持。
綜上所述,本文方法不僅在故障識(shí)別準(zhǔn)確率上實(shí)現(xiàn)了顯著提升,更在復(fù)雜故障場(chǎng)景下的適應(yīng)性、靈敏度和可靠性方面展現(xiàn)出獨(dú)特的優(yōu)越性。
4"結(jié)語
本文研究通過直接觀測(cè)變壓器繞組表面的溫度分布,實(shí)現(xiàn)了對(duì)繞組過熱故障的實(shí)時(shí)、非接觸式檢測(cè)。該方法不僅克服了傳統(tǒng)方法依賴于間接參數(shù)、實(shí)時(shí)性差的缺點(diǎn),還提高了故障檢測(cè)的直觀性和準(zhǔn)確性。展望未來,將聚焦于兩個(gè)核心方向以深化研究:一是不斷優(yōu)化紅外熱成像技術(shù)的測(cè)量精度,有效削弱環(huán)境因素對(duì)測(cè)量結(jié)果的影響;二是深度融合圖像處理與先進(jìn)的人工智能算法,增強(qiáng)對(duì)溫度數(shù)據(jù)的解析與辨識(shí)能力,實(shí)現(xiàn)故障識(shí)別與定位的進(jìn)一步精準(zhǔn)化。希望通過持續(xù)的努力與探索,能夠顯著提升變壓器繞組過熱故障的檢測(cè)能力,為電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行貢獻(xiàn)更加突出的力量。
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