红外热成像技术在电力设备故障诊断中的应用分析

赵益斌

　　电力系统是支撑现代经济社会运转的核心基础设施，其设备安全直接关系能源供应的稳定性与公共安全。传统电力设备状态检测主要依赖人工巡检与接触式测温手段，人工巡检效率低下且存在高空作业风险，如果设备内部出现局部放电或微小裂纹导致的局部温升更易被忽略。红外热成像技术通过捕捉物体表面红外辐射能量分布实现了非接触式温度场可视化呈现，这一特性恰好契合了电力设备状态监测的技术需求。同时，该技术还能通过温度场时空演变规律分析，建立设备劣化进程与温度特征的量化关联模型，从而为状态检修制定策略提供科学依据。基于此，文章深入解析红外热成像技术的适用范围，并探索电力设备典型故障红外诊断技术路径，旨在为提升故障识别准确率、完善行业技术标准提供有益参考，助力新型电力系统安全高效运行。

　　1. 红外热成像技术基础理论与核心特性

　　1.1 红外辐射基本原理与热像图生成机制

　　红外辐射的波长范围在可见光与微波之间，具体为0.76微米至1000微米，其中电力设备检测主要利用2微米至14微米的中长波波段。电力设备局部缺陷引发的异常温升虽仅有数摄氏度的变化，但其对应的红外辐射能量却能增幅近百倍，该特性使得微小温差在热像图中形成显著对比。由于不同材料表面对红外波的吸收率与发射率存在差异，检测时需依据设备材质进行发射率参数校准，以保证最终结果的可靠性。热像图生成过程本质上是将不可见的红外辐射转换为可视温度分布图谱的技术流程，其中，红外探测器阵列可接收目标表面各点辐射能量，经光电转换模块将红外光子信号转化为电子信号；信号处理系统结合环境温度补偿参数计算出每个像素点的温度值，而后，通过伪彩色编码技术将温度数值映射为不同颜色区块——红色区域代表高温，蓝色区域代表低温，形成直观的温度场分布视图。

　　1.2 电力设备发热规律与温度场映射关系

　　电流流经导体时因电阻效应产生焦耳热，磁场作用下铁磁材料内部产生涡流损耗与磁滞损耗，绝缘介质在交变电场作用下发生极化损耗，这三类产热机制共同构成了电力设备的基础温升。当设备出现机械形变、接触面氧化或绝缘老化时，其电阻值、介电常数等关键参数发生改变，由此引发局部产热强度或散热效率的异常，导电连接部位的接触电阻增大将导致过热环状区，而绝缘子表面污秽引发的漏电流则会产生不均匀热斑。温度场的时空分布不仅能反映当前热状态，还蕴含着设备运行历史信息的累积效应。

　　电力设备内部热量向表面传递的过程受材料热导率、结构传热路径及环境散热条件的三重影响。导体内部热源通过热传导将能量传递至表面，不同结构层间的接触热阻会改变热流传递效率，导致轴向温度分布陡峭化；当设备表面存在强制风冷或自然对流时，其对流换热系数决定了表面温度的均衡性，散热不良区域会形成局部高温集聚。温度场定量解析时需考虑三维热扩散效应，表面测量点的温度值实际上是整个传热路径上热阻网络的综合表征，只有解构各传热环节的影响权重，才能建立准确的温度——故障映射模型。

　　2. 电力设备典型故障红外诊断技术路径

　　2.1 输变电设备接触不良热特征分析与阈值界定

　　输变电设备接触不良可导致接触电阻的非正常增大，当电流通过接触面时，因有效导电截面缩小或表面氧化膜形成，电能损耗将转化为热能的速率显著提升，温升会加速接触面氧化，氧化层增厚则进一步增大电阻，最终形成恶性循环。正常工况下，热量通过导体传导至连接部位周边结构实现均匀扩散，表面温度场呈现对称分布特征，而出现接触不良后，热量扩散路径受阻导致温度梯度非线性陡增。此时，红外热像图会呈现中心高热区与周边放射状温度衰减的典型“星芒”结构，这种空间分布模式成为识别早期故障的核心判据。接触不良的温度阈值界定需要建立多维评价体系，重点分析三点：一是接触点与正常区域的相对温差比，其反映了异常产热的剧烈程度；二是温度场的径向衰减速率，反映了热量扩散受阻程度；三是温升速率的时域变化特征，能够判断故障发展的阶段性质。对于复合连接结构，如多螺栓压接的母线接头，还须考虑各接触面的温度协同关系，利用热像图分区对比法识别局部过热区块，从而提升故障诊断的准确性和预警时效性。

　　2.2 变压器油路阻塞与散热异常定量诊断标准

　　电力设备的变压器油路系统的散热效能直接影响其温度场分布特性，强制油循环散热结构中，流速下降使单位时间内携带热量的油体积减少，热量的空间性累积会导致油道壁面温度梯度反转。正常状况下，油流方向的前段位置因油温较低具有更强的换热能力，温度沿流动方向逐步升高；而如果局部管道发生阻塞，前端流量受限区就会形成热滞留，后方未阻塞段的油流速度反而相对提高、流速失衡造成了独特的“温度倒置”现象。红外检测中，散热器表面温度分布将呈现前高后低的反常分布，同时轴向温度最大值会向油流上游偏移。油路阻塞引起的另一个显著特征是散热片间温差扩大，即由于油流量分布不均，相邻散热片的对流散热能力差异被放大。

　　量化诊断标准的建立需解析三维温度场的特征参数集，其首要参数是散热器轴向温度分布曲线的曲率变化量，可有效区分正常散热与局部阻塞模式；第二关键参数是散热片间温度离散度指数，基于相邻散热片表面均温的标准差计算，数值越大，则意味着油流分配紊乱程度越高。量化诊断也需建立温度时间序列分析模型，油路部分堵塞时散热效率的渐变特征会使设备达到热平衡的时间延长，对此，需跟踪特定监测点的温度稳态化时长，结合环境温度变化的动态补偿算法实现对堵塞程度的百分比量化评估。多层次参数融合的评估方法突破了单点温度阈值的局限，使散热异常诊断具备了过程预测能力。

　　3. 结语

综上所述，红外热成像技术通过捕获电力设备表面温度场的细微变化，精准识别接触不良、局部过热、油路阻塞等典型故障的早期热特征，实现从被动维修到主动预防的运维模式转型。然而，实际应用中仍需克服环境因素干扰、表面发射率修正等关键技术瓶颈，并通过多维度参数融合提升诊断模型的鲁棒性。面向新型电力系统建设需求，红外诊断技术应与人工智能深度融合，开发具备自学习能力的智能诊断算法；同时，发展低功耗、微型化红外传感装置，推动检测系统向分布式、网络化方向演进。

　　（作者系宁波职业技术学院高级工程师）