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智能光频分析技术在电力设施安全标准化巡检中的应用

2025-06-10 54 上传者：管理员

摘要：本文聚焦于智能光频分析技术与电力标准化巡检的深度融合。通过建立多维度光频特征数据库，并开发具备自适应学习能力的谱线解析算法，有效解决了设备表面微缺陷识别和绝缘介质劣化评估等关键技术难题。同时，构建了基于设备全生命周期数据的巡检路径优化模型，形成了覆盖设备状态感知、故障模式匹配和风险分级预警的标准化作业流程体系。结果表明，该技术框架在特高压换流站、城市电缆隧道等典型场景的应用中，显著提高了检测精度与作业效率，同时降低了误报率与漏检风险。推动了巡检模式从经验驱动向数据智能驱动的转型，为构建自主可控的智能巡检装备产业链提供了理论支撑。

关键词：
动态阈值预警
多模态数据融合
智能光频分析
标准化巡检
电力设施安全
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能源系统数字化升级与新型电力设施规模扩张,正重构传统安全巡检的技术范式｡随着特高压输电网络延伸和分布式能源并网,设备运行工况呈现多态耦合特征,传统依赖人工经验的光谱特征识别模式面临双重挑战:在检测维度上,现有可见光成像难以捕捉绝缘介质分子振动光谱等深层状态信息;在作业效能方面,固定周期巡检机制无法适配设备全生命周期健康能源系统数字化升级与新型电力设施规模扩张,正重构传统安全巡检的技术范式｡随着特高压输电网络延伸和分布式能源并网,设备运行工况呈现多态耦合特征,传统依赖人工经验的光谱特征识别模式面临双重挑战:在检测维度上,现有可见光成像难以捕捉绝缘介质分子振动光谱等深层状态信息;在作业效能方面,固定周期巡检机制无法适配设备全生命周期健康

智能巡检技术的演进为破解上述困境提供了新路径｡无人机三维重建与混合传感器负载技术的成熟,使设备表面微形变检测精度提升至亚毫米级;物联网感知网络的部署实现了关键节点温度场､应力场的连续监测｡但当前系统仍存在多源异构数据处理效率低､缺陷特征库更新滞后等瓶颈,特别是对设备早期潜伏性故障的辨识能力不足,导致预警误报率居高不下｡

1、智能光频分析的技术基础与电力巡检现状分析

1.1光频分析技术的核心原理与设备状态感知机制

光频分析技术的本质在于通过物质与电磁辐射的相互作用解析设备状态特征(如图1)｡当特定波段的光子与电力设备材料发生能量交换时,分子振动能级跃迁会产生特征光谱响应,这种响应携带着设备表面微观形变､绝缘介质分子结构变化等关键状态信息｡核心技术体系由光谱采集模块､特征解耦算法和状态评估模型构成,其中拉曼光谱技术通过非弹性散射效应捕获分子振动指纹,红外吸收光谱则基于偶极矩变化实现化学键振动模式的定量解析,二者的协同应用显著提升了设备早期潜伏性缺陷的识别灵敏度｡

图1光频分析技术原理图

在电力设备状态感知机制中,多光谱层析成像技术突破了传统单点检测的局限｡通过构建空间-光谱维度的四维数据立方体(x,y,z,λ),系统可同步获取设备表面温度场分布､介质损耗角正切值及局部放电特征谱线｡自适应谱线解析算法采用卷积神经网络架构,通过多尺度特征金字塔对重叠谱峰进行解卷积处理,有效克服了设备复杂工况下的光谱混叠效应[3]｡经特征工程处理后的光频数据与设备历史状态库进行模式匹配,最终形成包含机械应力异常､绝缘老化程度等18个维度的健康状态向量｡

当前电力巡检领域的光频分析应用仍面临三方面技术瓶颈:一是设备表面污染物对特征光谱的干扰抑制效率不足,导致微米级裂纹检测的误判率偏高;二是动态巡检场景下的快速光谱采集与处理速度难以匹配无人机巡检的移动速度;三是不同材质设备的光谱特征库尚未形成标准化映射关系,制约了状态评估模型的泛化能力｡

1.2现行电力设施巡检体系的痛点与技术瓶颈

传统电力设施巡检体系在新型电力系统建设背景下,暴露出多重结构性矛盾与技术短板｡在作业模式层面,人工巡检仍占据主导地位,其检测效能受限于人员经验差异与生理极限,难以实现复杂工况下的全天候覆盖｡特别是在电缆隧道､特高压换流站等密闭高危场景中,人工检测存在视角盲区与安全风险,导致设备表面微裂纹､绝缘子局部放电等隐蔽缺陷的漏检率居高不下｡现有检测装备的感知维度单一化问题突出,常规可见光成像无法获取材料分子振动频段信息,而红外热像仪虽能捕捉温度场异常,却对早期潜伏性故障缺乏辨识灵敏度｡

技术层面存在一些瓶颈制约巡检效能提升｡例如,多源异构数据的融合处理能力不足,巡检系统难以有效整合可见光､红外､紫外等多光谱数据与振动､局放等电气信号,导致设备状态评估存在信息碎片化问题｡另外,智能算法的泛化性能有待突破,当前缺陷识别模型在跨设备类型､跨环境条件应用时,因特征库更新滞后与迁移学习机制不完善,易出现误判与漏检｡以GIS设备为例,其表面金属微粒放电的光谱特征易受环境湿度干扰,现有算法尚未建立动态补偿机制｡

2、基于智能光频分析的标准化巡检实施路径设计

2.1多模态数据融合的智能诊断模型构建策略

多模态数据融合的智能诊断模型构建需要突破传统单源数据分析的局限性,通过异构特征对齐与跨模态关联分析实现设备状态的全息感知[4]｡系统架构由数据采集层､特征处理层和决策层构成,其中数据采集层整合了无人机载多光谱成像系统､分布式光纤传感网络及智能终端采集的电气信号,形成覆盖设备表面微观形变､介质损耗､局部放电等多维状态参量的数据立方体｡在特征处理层,设计了基于深度神经网络的跨模态特征解耦机制,采用双流注意力网络分别处理光频特征与电气信号,通过特征金字塔结构实现不同尺度空间信息的自适应融合｡

针对多源数据时空对齐难题,提出动态补偿配准算法｡通过北斗定位系统与激光雷达点云匹配,建立设备物理空间与光谱特征空间的坐标映射关系,同步嵌入设备运行工况的时间戳信息,消除无人机移动巡检带来的数据漂移误差｡在特征融合阶段,创新性地引入量子衍生特征增强技术,利用量子纠缠态模拟器对关键谱线特征进行维度扩展,有效提升微缺陷特征的区分度｡经特征工程处理后的多模态数据输入级联诊断网络,第一级网络基于迁移学习框架识别设备表面宏观缺陷,第二级网络通过小样本学习机制解析绝缘材料分子振动频移特征,实现潜伏性故障的早期预警｡

2.2动态阈值预警系统与决策支持框架创新

动态阈值预警系统的构建突破了传统固定阈值判定机制的刚性约束,通过建立设备健康状态与光频特征参数的动态映射关系,实现风险预警的精准度跃升[5]｡系统采用双层自适应调节架构:底层基于设备全生命周期数据构建光频特征基线库,运用迁移学习算法提取不同运行阶段的光谱响应规律;上层通过环境参数感知模块实时采集温湿度､电磁干扰强度等工况变量,结合设备健康指数(EHI)动态修正预警阈值｡这种双闭环调节机制有效解决了传统方法在复杂工况下的误报问题,例如在电缆隧道高湿环境中,系统可自动调降介质损耗角正切值的异常阈值,避免因环境干扰导致的误触发｡

决策支持框架创新体现在多维度风险量化与处置策略的智能匹配｡基于知识图谱技术构建的故障模式推理引擎,将光频特征异常与设备历史缺陷库､专家经验规则进行关联分析,生成包含缺陷类型､风险等级､处置时效的三维决策矩阵｡针对特高压换流站等关键场景,系统引入博弈论优化模型,在检修资源约束条件下计算最优处置序列,实现风险防控与运维成本的动态平衡｡

技术实现层面,系统采用边缘-云协同计算架构提升实时性｡无人机搭载的嵌入式处理单元完成光谱特征快速提取与阈值初筛,通过5G切片网络将关键特征向量传输至云端决策中心[6]｡区块链技术的引入保障了预警决策数据的不可篡改性,每条预警记录均关联设备数字身份证(DID)及校验哈希值,形成完整的审计溯源链条｡

3、结论

智能巡检技术的深度应用正在重构电力安全管理的决策逻辑与实施范式｡传统管理模式依赖周期性人工巡检与经验性故障预判,在新型电力系统复杂工况下面临响应迟滞与决策失准的双重困境｡智能光频分析技术与多源感知网络的融合,推动安全管理体系从离散式经验判断向全景式数据驱动转型:通过设备全生命周期光谱特征库的建立,构建了基于量子传感的状态感知层;依托多物理场耦合分析模型,形成了故障演化机理的数字化映射;借助边缘云协同计算架构,实现了风险预警与处置策略的动态优化｡这种范式革新使得安全管理决策具备自适应的动态调节能力,在特高压换流站等典型场景中,成功将风险识别响应时效从小时级压缩至分钟级｡

技术演进正催生电力安全管理流程的系统性重构｡传统“发现问题—上报处理”的线性流程,被“实时感知-智能诊断-自主决策”的闭环机制取代｡基于光频特征时空演化规律的预测性维护模型,使设备健康管理从被动检修转向主动干预;知识图谱赋能的决策支持系统,将专家经验转化为可量化的处置规则库;区块链技术的引入则构建了跨部门协同的安全信任机制｡

参考文献:

[1]李志海,黄思瑜,黄雪怡,等.视频监控与识别技术和智能巡检机器人技术在石化领域的应用[J].石油炼制与化工,2025,56(1):24-29.

[2]宋庆军,胡程量,姜海燕,等.矿井巡检机器人复杂斜巷通过性能优化[J].机械设计与制造,2025(1):320-324.

[3]朱翠,罗宇豪,王占刚,等.新型蚁群算法规划核电厂巡检机器人路径[J].核电子学与探测技术,2025,45(1):107-115.

[4]乔道迹,张艳兵.多障碍环境下巡检机器人路径规划优化研究[J].现代电子技术,2025,48(1):130-134.

[5]秦真.一种基于无人机倾斜摄影的高压输电线路智能巡检技术[J].中国科技信息2025(1):78-80.

[6]高莹.面向智能化信息处理的光场视频编码研究[D].上海:上海师范大学,2023.

文章来源:蒋博欢.智能光频分析技术在电力设施安全标准化巡检中的应用[J].灯与照明,2025,49(03):159-161.