张明兴　李媛

摘要：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、配电设备运行条件下的状态诊断、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。

关键词：带电检测;大数据;分析;应用

1导言

带电检测业务作为电网设备安全管理以及状态评价的重要手段，在国网各公司均开展了不同程度的工作。现阶段国网公司对带电检测业务的检测类型、检测步骤、检测标准等均没有标准规定，因此国网各公司针对带电检测业务开展的工作差别也较大。2016年9月，国网公司颁布了关于《电力设备带电检测仪器技术规范》等共14项技术规范，这14项技术规范涵盖了红外、紫外、超声波、特高频等带电检测设备的技术要求。

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。

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20～200kHz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紅外测温检测

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。

3带电检测数据的分析

3.1数据清洗修正

通过对数据开展审查和校验，从而删除重复信息、纠正存在的错误，并提供数据一致性。分析时根据每个状态量的合理取值范围和相互关系，检查数据是否合乎要求，发现超出正常范围、逻辑上不合理或者相互矛盾的数据。如在红外检测数据中发现同一红外成像仪的检测数据存在普遍偏高情况，则判断仪器内部设置具有存在异常可能。如部分局放检测数据存在缺损，也及时提供缺损补录或其他综合评估方法。

3.2聚类关联分析

聚类分析是将数据对象分组成为多个类或簇，在同一个簇中的对象之间具有较高的相似度，而不同簇中的对象差别较大。关联规则是挖掘大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系。聚类是数据挖掘、模式识别等研究方向的重要研究内容之一。关联规则是数据挖掘研究的重要内容之一，旨在从大量数据中提取人们未知却又潜在有用的规则。如对开关柜类暂态地电波可开展聚类关联分析，将不同厂家、结构、投运年限等维度分别聚类，找出检测数据与上述参数的关联情况，从而指导缺陷预判。

3.3神经网络方法

学习能力是神经网络方法最为重要的特点。在神经网络中，可对外部环境提供的模式样本进行学习训练，并能存储这种模式。同时可对外部环境有适应能力，能自动提取外部环境变化特征，开展差异化判断。如对于新捕获的各类带电检测典型案例，可通过编制进入系统，使系统在完成相关学习后，对同类型的异常数据提供具有联想性的辅助判断。

3.4特征数据提取

特征提取是指从原始特征中挑选出一组最有代表性、分类性能好的特征。减少特征维数，进行“降维”处理，同时去掉模棱两可、不利于分类的特征，实现数据分析的快速、准确、高效，使得提供的特征具有更好的可分性。如对于常见开关柜类设备，在全寿命周期框架下具备大量的台账数据和试验、检修、带电检测数据，如何科学提取其中关联度最大的部分特征值参与状态评价工作是后续研究的重点。同时对于不必要的数据可直接删除减少数据库的存储量。

4带电检测数据的应用

4.1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。

4.2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。

5结论

目前，带电检测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。带电检测大数据的研究对于进一步深化后续状态检修工作具有不可忽视的指导意义。

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