智能紅外熱像儀診斷技術(shù)在避雷器中的應(yīng)用

目前，巴西是世界上每平方公里的大氣雷擊發(fā)生率最高的國家。INPE和NASA的研究表明，巴西的年度平均水平約為7,000萬擊中次數(shù)。放電會對能量傳輸和分配線，工業(yè)和電信以及私有財產(chǎn)造成嚴(yán)重干擾。這些影響是由于沖程的高電流和高電壓而產(chǎn)生的熱量以及其他破壞性影響。由這種現(xiàn)象引起的損害擴大與人命損失以及對能源公用事業(yè)，消費者和工業(yè)造成的物質(zhì)損害是眾所周知的。根據(jù)INPE大氣電力集團的數(shù)據(jù)，雷擊造成的年度損失總計達6700萬美元，其中包括火災(zāi)，能源供應(yīng)中斷和電網(wǎng)振蕩造成的損失。

當(dāng)應(yīng)用有效的系統(tǒng)（例如電涌放電器）時，可以避免此類影響，其工作條件可以保證設(shè)備的保護特性。避雷器可保護設(shè)備免受行程沖擊，并確?？煽啃?，經(jīng)濟性和電力系統(tǒng)運行的連續(xù)性。需要保護系統(tǒng)控制以檢查系統(tǒng)操作是否顯示任何異常。通過測量和評估變量（例如泄漏電流，無線電干擾和其他可能指示避雷器工作狀態(tài)的變量）來執(zhí)行此控制。使用紅外熱像儀對避雷器診斷來實現(xiàn)電涌放電器故障檢測。已經(jīng)開發(fā)了基于神經(jīng)模糊網(wǎng)絡(luò)的計算系統(tǒng)。該系統(tǒng)旨在通過生成電涌放電器的運行狀況診斷。因此，主要貢獻是基于計算智能技術(shù)和數(shù)字圖像處理的決策工具，能夠基于紅外熱像儀信息生成避雷器診斷。

圖為避雷針的紅外熱像儀

基于智能紅外熱像儀避雷器診斷的方法已應(yīng)用于CEPEL避雷器數(shù)據(jù)庫。該方法基于計算智能和數(shù)字圖像處理技術(shù)。與CEPEL的避雷器專家相比，這種新方法的收率達到了90％。這種新方法不僅能夠識別嚴(yán)重故障，而且能夠識別初期故障。因此，通過使用所提出的方法，電涌放電器的狀態(tài)不僅分為正常，故障，而且還具有一些中間狀態(tài)：輕（表示離開正常狀態(tài)）和可疑（進入故障狀態(tài)）。這非常重要，因為該方法可以幫助專家管理電涌放電器的狀況。神經(jīng)模糊集和自動數(shù)字紅外熱像儀圖像處理的驗證誤差約為10％t。所描述的診斷系統(tǒng)已被電能研究中心成功用作避雷器故障診斷的決策工具。

此處可使用產(chǎn)品：手持式紅外熱像儀來檢測避雷針

參考文獻

Erik Bj?rk, Bj?rn Palm, Johan Nordenberg. A thermographic study of the one off behavior of an all-refrigerator. Applied Thermal Engineering. 2010.