摘要：传统的定期检修存在两个方面的不足：一是设备存在潜在隐患或缺陷时，因未到检修时间而不能及时发现并排除；二是设备状态良好，但已到检修时间，就必须检修，而多数检修都需要停电，存在很大的盲目性，造成人力、物力的浪费，故障发现率也较低。因而，目前设备状态检修成为一种新趋势。
关键词：带电检测；大数据；应用；分析
引言：随着技术进步和电网快速发展，现行基于周期的停电检修模式已不能满足当今电网发展要求，而电力设备带电检测技术可实现输、变、配电设备在运条件下的状态诊断、缺陷部位的精确定位、缺陷程度的定量分析，对避免设备事故具有重要价值，可有效解决部分设备运行后没有测试手段和出现问题没有应对措施的难题，有利于提高设备的可靠性指标，有利于开展设备状态评价和状态检修。
1.带电检测数据的采集与存储
1.1 RFID检测点标识技术
在设备需要进行带电检测的各个检测点上放置RFID专用标识。标识的放置点由专业人员根据不同设备的类型、结构研究确定。上述方法可以在很大程度上降低对带电检测人员的专业技术要求，人员仅需掌握检测设备使用方法后即可准确的检测与记录，可以有效提高参与工作的人员数量。同时，由于设备检测点被固定，避免了人为因素造成的检测点选取不统一，使得检测数据准确性更高，同时采集完成的数据可以通过手持式终端机直接上传，省去人工录入，同时相关数据可以在现场完成分析判断。如针对开关柜类设备，通过在前中、前下、后上、后中、后下、侧上、侧中、侧下等各个位置设置RFID标识点，检测人员扫描后可通过网络自动上传数据并通过后台采集对应开关柜铭牌下的负荷电流情况，当一个站完成后，后台已自动生成完整报告并开展数据分析工作。手持式终端机具备提醒功能，对于站内遗漏的检测点会标红提醒，同时对环境值偏高等常见问题会出具对应指导方案。
1.2图像辅助检测软件
针对不同设备在手持式终端机内植入标准可见光及红外（紫外）图谱库，将以前存集和新近采集来的所辖运行状况良好的各类（型）电气设备红外图谱根据不同的型号和结构加以分类整理。试验人员在开展红外（紫外）带电检测工作可点开对应图谱库，确保拍摄位置和角度的准确性，同时图谱数据可根据模板上传，自动生成报告等。
1.3带电检测一体化装备
配置专门的带电检测车，车内安置红外升降云台，可在车辆行驶过程中完成线路设备的红外采集。同时车内放置专门的带电检测成套检测仪器箱，内置红外、紫外、局放、手持终端等多种检测仪器，确保一次到站可完成全部带电检测工作。同时，具备终端远程监控功能，可满足异常情况的专家远程会诊。
1.4带电检测大数据系统
研制带电检测大数据系统，现场检测数据通过移动端APP自动导入系统，设备各类状态量等与设备RFID码相关联，系统将各类数据和图像信息按照时间、电站、设备类型、缺陷类型等进行分类整合，将各类数据集中在一个平台存储，因而可确保各项数据调取便利。
2.国内外带电检测技术介绍
带电检测即指一般采用便携式检测设备，在运行状态下，对设备状态量进行的现场检测，其检测方式为带电短时间内检测，有别于长期连续的在线监测。当前国内外主要有以下几种带电检测方法：
2.1超高频局部放电测量法
超高频检测技术是指对频率介于300-3000MHz区间的局部放电信号进行采集、分析、判断的一种检测方法。由于UHF信号传播时衰减很快，故被测设备外部的UHF电磁干扰信号（如空气中的电晕放电)不仅频带比设备内部的局部放电信号窄，其强度也会随频率增加而迅速下降，到达被测设备附近或内部的UHF分量相对较少，从而可避开绝大多数的空气放电脉冲干扰。
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2.2高频局部放电测量法（HFCT)
高频局部放电检测技术是指对频率介于3～30MHz区间的局部放电信号进行采集、分析、判断的一种检测方法。
2.3超声波信号检测
超声波检测技术是指对频率介于20～200 k Hz区间的声信号进行采集、分析、判断的一种检测方法。当有放电发生时，放电信号通过行波的形式传输到壳体上，将超声传感器贴在金属壳体外接收信号，检测放电信号的大小、频率特性等。该检测方法不受电磁干扰的影响。能有效用于有外壳的环境（例如气体绝缘开关)、大电容器的检测，用于确定一个复杂系统内PD源的准备位置。
2.4红外测温检测
电力设备在运行中会产生热效应，红外测温即通过对电气设备表面温度及其分布的测试、分析和判断，准确地发现电气设备运行中的异常和缺陷，从而使部分事故检修转为预见性检修。
2.5 SF6气体分解物测量
GIS设备和SF6断路器内部发生故障时，会发生局部放电，一部分放电量会引起SF6气体分解，产生SF4，SOF2，HF，SO2等活泼气体。用化学分析法对这些被分解的气体进行检查，会测出设备内部发生的局部放电。
3.带电检测数据的应用
3.1开关柜暂态地电波数据应用
通过对同一设备同一位置的各年变化连贯曲线，即历史纵向比较，以及同一变电站同一位置的不同设备横向比较曲线。最终实现通过对相同测点、类似负荷及环境情况下可对检测数据的自动分析得出开关柜劣化曲线，可靠捕捉开关柜初期缺陷，给出设备的放电趋势和诊断意见，有效前移安全防线，同时可减少人工干预，从而解决由于诊断人员技术水平与经验不足而造成的误判、漏判，并弥补原先单一阀值判断法的局限性。曲线图中可选择同时标出同站全设备均值曲线、地区内同型号全设备均值曲线，用于判断参考。同时可选择时间跨度及检测点位置。同时还可直接在数据库内调用超声波、环境数据、检测仪器、负荷数据、红外检测数据等用于参照诊断。
3.2红外图谱数据应用
通过对图像数据的分类、归纳，实现设备运行状态的全面分析、判断。如建立的红外图谱库，可以按照电站、设备类型、发热性质、缺陷类型等进行多种分类，实现一张现场照片配一张红外热成像图，并且系统可以自动依据负荷、气温等情况对异常发热点作出自动判别，使运维人员能更快掌握电气设备发热的形式与特点。同时系统还可对检测数据开展动态跟踪，如绘制同设备不同相间的温度变化曲线等，对比负荷情况，进行疑似故障的实时监控。图像库还可根据标准图谱划定关键监控区间，根据各区间的温度情况判断设备存在的异常。
总结：带电检测目前在整个电力系统中已开展多年，积累了丰富的检测数据和检测经验，适时引入大数据分析技术，能更加准确、全面、快速地利用这些宝贵的数据资源用于诊断设备健康状态，在保证安全的前提下最大限度避免设备过修，减少计划停电对用户的影响，并缓解一线班组工作压力。对于带电检测大数据的研究对于状态检修工作后续进一步深化具有不可忽视的指导意义。
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论文作者:韩宏伟,张治荣
论文发表刊物:《基层建设》2018年第30期
论文发表时间:2018/11/15
标签：设备论文; 数据论文; 状态论文; 局部论文; 图谱论文; 检测技术论文; 信号论文; 《基层建设》2018年第30期论文;