马飞越 牛勃 佃松宜 赵涛 倪辉 陈磊

摘要：GIS设备作为水电站内电力送出的关键设备，其内部异物引起绝缘击穿是GIS设备占比最大的故障，直接影响着水电站的效益。由于GIS设备筒体较长，在设备安装及开展检修工作时，其内部毫米级异物难以通过经验判断。为了更加有效地检查识别GIS管道内的异物，对比分析了超声波、电磁波、光学不同类型的识别方法对GIS内部异物的有效性。研究了将光学敏感法和光影法相结合的异物识别方法，并设计了基于双光源补光的异物识别算法，将其搭载在GIS设备内部异物检查机器人上实现了应用。应用结果表明：采用双光源补光的异物识别方法，可有效准确地识别出GIS腔体场景中的毫米级异物，准确率可达95%以上。

关 键 词：GIS设备; 异物识别; 光影法; 机器人; 水电站

中图法分类号： TM622

文献标志码： A

DOI：10.16232/j.cnki.1001-4179.2021.12.026

0 引 言

截至2020年，中国常规水电装机容量约为3.5亿kW，年发电量为13 220亿kW·h。水电站内重要的一次设备主要包括水轮机、发电机、变压器及气体绝缘封闭开关设备（Gas Insulated Switchgear，GIS）等，其中，GIS设备主要由断路器、互感器、隔离开关、接地开关、避雷器、母线、连接件和出线终端等元件组成，全部封闭在金属接地外壳中的高压装置[1-3]。近年来，随着水资源利用及建设步伐的加快，GIS设备装用量迅速增长，GIS设备引发的故障占比也在逐年上升[4-6]。有学者对某系统近10 a来的GIS设备故障情况进行了统计，发现2010～2019年设备故障年平均增长率为17.5%，共发生故障跳闸84次。其中，异物放电占比最高为50.0%，主要原因为罐体内存在金属异物或者杂质引起放电;绝缘件缺陷（盆式绝缘子、绝缘拉杆和支撑绝缘子）占比次之，为23.8%;装配及安装工艺不良占比为13.1%[7-8]。……