Экспериментальное лабораторное исследование возможности выявления загрязнения высоковольтных изоляторов с помощью тепловизора

АКТУАЛЬНОСТЬ. Наружная изоляция является одним из наиболее повреждаемых элементов высоковольтного оборудования. Изменения климата, экологии оказывают на ее состояние все больше воздействие. Доля отключений воздушных линий электропередачи (ВЛ) из-за загрязнений варьируется в зависимости от региона и конкретных условий эксплуатации, но в среднем она может составлять от 20% до 40% всех аварий на ВЛ. В регионах с высоким уровнем промышленного загрязнения или вблизи морских побережий эта цифра может достигать 50% и более. Основные причины отключений связаны с накоплением загрязнений на изоляторах, что приводит к перекрытию во влажных условиях. Наибольшее влияние атмосферные осадки, такие как моросящий дождь, туман или роса, оказывают именно в сочетании с различными твердыми проводящими частицами, оседающими на поверхности изолятора из воздуха, и образующими слой поверхностного загрязнения. Методы диагностирования изоляции различны, включая тепловизионный. ЦЕЛЬ. Изучение влияния увлажнения загрязненной поверхности стеклянных и полимерных изоляторов на их температуру в лабораторных условиях и оценка возможности диагностирования загрязнённого состояния. МЕТОДЫ. Для достижения поставленной цели было проведено тридцать лабораторных экспериментов с подвесными стеклянными и полимерными изоляторами в климатической камере (камере тумана) со снятием термограмм, контролем тока утечки и степени загрязнения. В ходе экспериментов менялись степень и способ загрязнения, условия увлажнения. РЕЗУЛЬТАТЫ. В ходе лабораторных исследований было показано, что тепловизорами можно диагностировать даже легко загрязненную изоляцию в смоченном состоянии. Среднее и среднеквадратичное значения температурных контрастов в большей степени зависят от уровня загрязнения (засаленности), чем от степени равномерности нанесения загрязнения. Предложена методология построения системы контроля изоляции на ВЛ и алгоритм автоматизированной обработки данных.

1. Research Provided Insight into Unexplained Line Outages [Электронный ресурс] // INMR [Сайт]. [2023]. URL: https://www.inmr.com/analyzing-unexplained-reclosures/ (дата обращения: 22.08.2024).

2. Investigating Unexplained Reclosures on Power Grid [Электронный ресурс] // INMR [Сайт]. [2023]. URL: https://www.inmr.com/analyzing-unexplained-reclosures/ (дата обращения: 22.08.2024).

3. Bapin Y. et al. Outage data analysis of the overhead transmission lines in kazakhstan power system // 2020 International Conference on Probabilistic Methods Applied to Power Systems (PMAPS). – IEEE, 2020. – С. 1-6

4. Maraaba L. et al. Contamination level monitoring techniques for high-voltage insulators: a review //Energies. – 2022. – Т. 15. – №. 20. – С. 7656.

5. Базанов В. П., Спирин М. В., Тураев В. А. Ультразвуковой метод контроля фарфоровой изоляции воздушных линий электропередачи 35-220 кВ // Энергетик. – 2000. – №. 4. – С. 16-17.

6. Титов Д. Е. и др. К вопросу диагностики линейной изоляции // Электроэнергия. Передача и распределение. – 2017. – №. 6. – С. 114-120.

7. Yuan H. et al. State detection of electrical equipment based on infrared thermal imaging technology //Pattern Recognition and Computer Vision: Second Chinese Conference, PRCV 2019, Xi’an, China, November 8–11, 2019, Proceedings, Part I 2. – Springer International Publishing, 2019. – С. 251 260.

8. Галиева Т.Г., Иванов Д.А., Садыков М.Ф., Андреев Н.К., Хамидуллин И.Н. Метод и устройство диагностики состояния высоковольтных изоляторов на основе непрерывной регистрации пространственного уровня электромагнитного излучения частичных разрядов. Известия высших учебных заведений. ПРОБЛЕМЫ ЭНЕРГЕТИКИ. 2022;24(4):165-177. https://doi.org/10.30724/1998-9903-2022-24-4-165-177

9. Wang Y., Yin Y., Ren J. Research on thermal state diagnosis of substation equipment based on infrared image // Advances in Mechanical engineering. – 2019. – Т. 11. – №. 4. – С. 1687814019828551.

10. Астапова М. А., Лебедев И. В. Обзор подходов к детектированию дефектов элементов ЛЭП на изображениях в инфракрасном, ультрафиолетовом и видимом спектрах // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. – 2020. – Т. 8. – №. 4. – С. 38-39.

11. Ullah I. et al. Deep learning image-based defect detection in high voltage electrical equipment // Energies. – 2020. – Т. 13. – №. 2. – С. 392.

12. Chou Y. C., Yao L. Automatic diagnostic system of electrical equipment using infrared thermography // 2009 international conference of soft computing and pattern recognition. – IEEE, 2009. – С. 155-160.

13. Zhao H. Q. Infrared weak and small target extraction algorithm based on regional feature segmentation // Laser Infrared. – 2016. – Т. 46. – С. 308-312.

14. Lu X. G. An efficient infrared target extraction algorithm combined with radiation features // Laser Infrared. – 2016. – Т. 46. – С. 634-638.

15. Zaripova A., Zaripov D., Usachev A. Investigation of the algorithm to find defects in high-voltage insulators for an automated thermal imaging control system // E3S Web of Conferences. – EDP Sciences, 2021. – Т. 288. – С. 01070.

16. Зарипова А.Д., Зарипов Д.К., Усачев А.Е. Критерии выявления дефектов оборудования для тепловизионной системы контроля электрической подстанции. Известия высших учебных заведений. ПРОБЛЕМЫ ЭНЕРГЕТИКИ. 2017;19(5-6):51-57. https://doi.org/10.30724/1998-9903-201719-5-6-51-57

17. Зарипов Д.К. Лопухова Т.В. Метод дистанционной диагностики высоковольтной изолирующей конструкции. Известия высших учебных заведений. ПРОБЛЕМЫ ЭНЕРГЕТИКИ. 2006;3-4:56-60.

18. Zaripov D. K., Zakirov D. F., Zakharov A. V. Dynamics of development of discharges on the contaminated surface of insulators in the process of wetting as a diagnostic sign // Third International Scientific and Practical Symposium on Materials Science and Technology (MST-III 2023). – SPIE, 2024. – Т. 12986. – С. 149-155.

19. Зарипов Д.К., Насибуллин Р.А., Закиров Д.Ф., Захаров А.В. Исследование работы полимерного изолятора при увлажнении искусственным туманом. Известия высших учебных заведений. ПРОБЛЕМЫ ЭНЕРГЕТИКИ. 2023;25(5):20-29. https://doi.org/10.30724/1998-9903-202325-5-20-29

20. Insulator L. Minimum test requirements for non-ceramic insulators //IEEE Transactions on Power Apparatus and Systems. – 1981. – №. 2. – С. 882-890.