基于红外检测技术的变压器火灾报警系统研究

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1、第l4卷(2012年第6期)电力安全技术Y基于红外检测技术的变压器火灾报警系统研究耿克山，张城玮(1．安徽省电力公司超高压公司，安徽合肥230022；2．滁州供电公司，安徽滁州239000)[摘要]智能电网的发展要求能对电网进行在线监测和安全预擎，及时发现缺陷并采取措施消除隐患。红外检测技术是一种应用广泛的故障监测手段，将它与图像监控系统相结合大大提高了电力系统的故障监测水平。电力变压器是电力系统中输配电力的主要设备。详细阐述了变压器火灾报警系统的各组成部分的核心算法，并通过实验证明了算法的有效性和可行性。[关键词]红外检测技术；电力变压器；火灾报警；目标识别随着国民经济

2、的持续发展，社会对电力能源和膨胀以至气化，使变压器内部压力急剧增加，可能供电可靠性的要求日益提高。智能电网的建设与发引起变压器外壳爆炸，大量绝缘油喷出燃烧，油流展，可以提高电力系统的可靠性，满足现代社会对又会进一步扩大火灾危险。火灾的出现影响了电能供电系统高可靠性的要求。“自愈”是智能电网的供应的连续性，给社会和电网公司也带来较大的危基本特征，旨在实时掌握电网运行状态，预测电网害和经济损失。运行趋势，及时发现潜在隐患并采取措施进行消除。电力变压器火灾报警系统对电力设备进行在线电力设备是电力企业生产经营的基础，电力设备保监测，分析设备发生火灾的可能性并进行预警，提护工作的好

3、坏直接影响电网的安全稳定运行，影响高了电力系统的运行效益，降低了维修成本。而传电力企业的经济效益和社会形象。统的主变感温电缆火灾报警系统存在诸多弊端：感电力设备的在线监测与安全预警对保障电力设温电缆由于敷设在室外易于老化，平均3～4年就备安全运行、保证电能质量与供电可靠性有重要意需要更换；主变检修等作业时感温电缆受到挤压易义。经验表明，电力系统中许多故障前期都表现为损坏误发报警信号；感温电缆的更换必须主变停电电力设备的局部或者整体热状态异常。红外检测技进行，不利于故障的处理。本文提出一种基于红外术利用红外仪器获得电力设备温度值和温度空间分检测技术的电力变压器火灾报警系统，

4、其流程图如布特征，分析处理设备中潜伏的故障或隐患。近年图l所示。来，由于红外检测技术具有非接触性、安全性高、红外实时变电设备红外图像变压器响应快、操作方便、判断准确等传统常规检测方法监控图像实时红外预处理目标识别采集系统图像无法比拟的优点，己经广泛应用于电力系统的在线工／＼监测中，取得了良好的效果。GMS报警l是变压器否可系统发出火灾的检生火灾／报警信号I测、诊断1电力变压器火灾报警系统l电力变压器是电力系统中输配电力的主要设图1基-Y-红外检测技术的变压器火灾报警系统流程备。在运行中，如变压器内部发生过载或短路，绝缘材料或绝缘油就会因高温或电火花作用而分解、该火灾报警系

5、统首先获取红外实时监控图像采一一Y电力安全技术第14卷(2012年第6期)集系统采集的电力变压器红外图像，基于红外图像NMI特征的目标识别算法的识别效果较好，且运处理技术对红外图像进行预处理，再采用目标识别算量小，易于实现实时性。因此，将此方法应用在算法识别出变压器，最后检测并诊断变压器出现火红外图像的目标识别中，实验验证了这种方法的可灾的可能性，当检测出火灾时通过GMS报警系统行性。进行报警。利用sobel边缘检测算子对图像进行二值化处理，并提取其NMI特征作为匹配特征，通过应用2基于红外检测技术的火灾报警系统NMI图像特征识别方法，分别计算目标图像和模板图像中目标的N

6、MI特征值，然后比较两者之间2．1红外实时监控图像采集系统的差异，如果差异小于某一正数e，即：红外实时监控图像采集系统通过变压器附近放NMIM-NMIv[<——e置的红外图像仪实时采集变压器的红外图像。NMIM2．2红外图像预处理其中，为模版图像中目标的NMI特征，获取的红外图像和可见光图像可能会存在噪声嘲为待识别图像中的目标NMI特征。该目标较大、对比度较低、视觉效果不好等现象，需要对识别方法流程如图2所示。红外图像进行预处理。预处理的步骤主要包括：红外图像的非均匀性校正、红外图像滤波去噪、红外图像增强。2．3基于NMI特征的变压器目标识别该部分主要识别出红外图像中表征

7、变压器的区域，准确识别出变压器是进行后续的变压器火灾检图2变压器目标识别流程测与诊断的先决条件。变压器的识别主要通过在红外图像中采用基于NMI特征的目标识别算法来实2．4变压器火灾的诊断现。图像的NMI(NormalizedMomentofInertia)该部分是根据红外图像分析变压器的温度值及不变特性，即图像的归一化转动惯量，它具有抗灰变化情况，对照GB／T11022-1999中关于高压开度畸变性及对几何畸变(如平移、旋转、缩放)有关设备和控制设备各种部件、材料和绝缘介质的温较好的保持不变性，且匹配正确率高，计算量小，度和温