无人机红外检测的电力线路故障诊断与分析

无人机红外检测的电力线路故障诊断与分析

宋晓海  孙超

（内蒙古蒙高电力发展有限公司，内蒙古 呼和浩特 010080）

摘要：随着国内用电负荷不断增加，提高电力系统的供电可靠性迫在眉睫。线路巡检工作是电力行业中最普通而又重要的任务。目前，国内外各电力行业对利用无人机搭载红外仪器进行线路巡检开展了广泛研究。针对无人机红外检测电力线路的问题，进行了研究。

关键词：无人机；红外检测；电力线路；故障诊断

前言：

红外热像仪是一种将目标的热源在一定波长范围内转化为可见光的方法。在电网巡线作业中，红外热像仪所具备的无接触特性在电网巡线作业中有着重要的作用，为确保电网运行的可靠性，在巡线作业时，需要对电网进行连续的供电，这就要求电网运行时，必须对电网进行无接触的探测，因此，红外热像仪在电网上的优越性便凸显出来，它可以实现对被测对象的大范围、高灵敏度、不需要断电、不需要采样。

1无人机在线路巡检概述

在电网运行中，利用无人驾驶设备进行电网巡视是一项极具研究意义的课题，然而，目前无人驾驶设备在电网巡视中所面临的主要问题是，传统人工巡视方式不仅需要耗费大量的人力和物力，而且还会受到自然条件的严重制约，尤其是在边远山区、跨越荒漠、跨越河流的输变电线路，更是费时费力，且操作复杂，难以实现。当前，为了减少线路的运行费用，提高线路的运行效率，许多专家和学者对线路的运行进行了深入地探讨，并获得了大量的成果。所以，在今后的发展中，使用无人驾驶飞机执行电网巡视将会是一项相当受欢迎的研究课题。无人车巡线是利用多个传感器（包括可见光相机、红外热成像仪、紫外探测器、激光扫描仪等），对输电线进行图像、视频等信息采集，并根据获取的多个数据，对输电线的状况进行综合判定的一种巡线方式。在国外，对于无人机线路巡检的研究比较早，到现在为止，我们已经建立了一个基本的平台，并且对技术进行了比较完善的研究。接下来，我们将会对无人机巡线所获得的图像进行重点的数据、图像信息的处理工作。

2影响航拍状态的因素分析

2.1气象条件

在利用红外光束对目标进行航空摄影时，目标的总体摄影状况将受到不同天气情况的影响。而且，天气是瞬息万变的，以现在的技术，根本无法准确预测。在遇到大风、大雪、冰雹等极端天气条件下，尽管在这些条件下，无人机的红外光仍然可以进行巡逻，但是，被测对象的表面温度会有很大的改变，而且红外光自身的辐射能量与被测对象的表面温度有很大的关系，这个时候，无人机的红外光巡逻，将会对最终的图像呈现效果造成很大的影响。所以，利用无人驾驶飞机对输电线路进行巡视时，必须将每天的天气情况纳入技术人员的考量范围。

2.2设备发射率

在对电网进行巡检时，无人机必须利用红外光辅助成像，而在实际作业中，因被检物体的材料差异，其所能接受的和所反射的红外光均存在很大差异。一般情况下，对于红外探测时，被测材料的表层金属的表征，技术研究者会根据一个科学、合理的反射、吸收和透射公式，进行计算。不管被测物体的表面是什么材料，它对被测物体所能吸收并反射的红外光的总能量是恒定的。换言之，利用红外光波在输电线路上的巡视，其自身也必须遵循能量守恒定律。应指出，因靶材材料的差异，其吸收率及透射率也会有较大差异。物体自身的反射系数越大，则物体对红外光的吸收越小。此时，红外检测器将因被物体反射的红外热辐射而产生更高的温度。而且，有些巡逻靶子的材料，更适合接受红外辐射。如此一来，反射出去的红外光就会大幅度降低。这一现象极易导致器件辐射率的显著变化，需要相关技术的科研工作者予以高度关注[1]。

2.3太阳光辐射

利用无人驾驶飞机的红外光探测输电线路，必须借助红外成像器，这就要求对其工作原理有充分的认识。红外成像器在进行成像前，必须把红外光转化为电子信号，以获得更清楚的影像，而这一过程对太阳光的照射有很高的要求。当太阳光照射过强时，会对红外成像器的图像造成影响。因此，在利用无人机红外进行电网巡视时，必须充分考虑太阳辐射，以免太阳辐射过强，对最后的图像造成不利影响。

2.4检测人员素质低下

采用无人驾驶的方法对电线进行巡检，可以节省大量的人力，但是仍然无法彻底摆脱人工的控制，仍然需要人工遥控。但是，如果检测人员对红外线成像技术及相关的远程控制技术缺乏充分的认识与掌握，自身的专业素质也不能满足核准标准，那么，最终的无人机红外线成像很容易因为人为因素的限制而产生不利问题。所以，测试者的职业素质，也是非常重要的。

3故障诊断措施分析

电力系统在运行过程中可能会出现各类故障问题，因此，在进行日常电路线路巡检过程中，必须要对已经出现和可能出现的故障问题足够重视，确保电力系统的运行安全稳定。

3.1选择适宜的诊断气象条件

在无人机对输电线路进行日常巡视检查时，天气状况对巡视检查的质量有很大的影响，这种影响也存在于故障诊断中。如果使用无人机的红外探测技术来对电网进行故障检测，那么在检测的时候，就必须要考虑到天气情况。在测试过程中，若周围的温度太低，很可能会对红外线测试结果造成影响。所以，应小心地选用周围气温在20摄氏度以上的天气状况。若温度太低，则在判定故障诊断结果之前，需对发热点进行温度校正，以提高故障诊断的精度。除了温度之外，速度也是一个重要的因素：速度越高，电子元件的散热率就越高；若风量太小，则会因风量减小而使电器的散热率下降

[2]。所以，采用红外线法对线路进行故障诊断时，必须特别关注当时的风速情况。

3.2提升工作人员职业素养

针对目前无人驾驶飞机在红外供电线路巡视时，主要采用人工遥控方式，提高作业人员的专业素质是十分必要的。在传统的电气线路巡检中，只要运用适当的专业技术和知识，就可以迅速地完成工作。但是，在引入了无人机红外输电线路巡检模式之后，电网的日常巡检和故障诊断已经从传统模式逐渐进入到了智能化的时代。所以，有关工作人员要想很好地完成日常工作，不仅要有很好的专业技术和知识，还要有一定的信息技术职业能力，就连参加故障诊断的工作人员也要有一定的红外线成像仪的使用和操作能力。所以，有关部门和单位要在一定的经费上进行投资，并定期地组织相关工作人员进行职业培训，加强和改进他们的专业技能，推动工作人员的职业素养和职业技能不断地提高，确保在无人机红外线电力线路巡检过程中，能够更精确地进行故障诊断[3]。

3.3通过热图谱进行故障分析

一般来说，在电力设备正常工作时，设备的温度比较稳定，并且分布也比较均匀，这时，利用红外热图谱进行的图谱特征的采集，不会出现异常波动。当电力设备的运行出现故障时，本来较为均匀的热分布会有显著的改变，这时利用红外辐射进行的图谱特征的收集，也会有较为显著的改变。所以，技术人员能够根据图谱特征的不同，来准确地判断出电力设备是否正常工作，这是用无人机红外线电力线路巡检方式来进行故障判断最直观的方法。

结束语

总结来说，本论文利用无人机上的红外热成像仪，获取了电力线路的红外图像，并对其进行了图像处理，从而从图像中，可以看到被测量目标的温度，从而对电力线路的运行状态做出判断，从而为电力系统的状态维修提供了一个有效的参考。有必要利用无人机红外线电力巡检方式来帮助电力系统进行日常供电稳定状态的保障，从而有效地规避频繁发生的故障，提高电力系统的日常供电稳定性。

参考文献：

[1]杨永年.基于无人机红外检测的电力线路故障诊断与分析[J].中国高新科技,2021(18):42-44.

[2]林佳炜.基于无人机红外检测的电力线路故障诊断与分析[D].厦门理工学院,2017.

[3]何思远.高压输电线路视频检测及故障诊断方法研究[D].中国科学院大学,2015.