Вестник МГТУ. 2019, Т. 22, № 4.

Проведенные опыты и расчеты показывают, что для эффективного применения метода тепловизионной диагностики, накопления и использования базы данных необходимо дальнейшее развитие методик с внедрением алгоритмов количественной термографической диагностики. Следует заметить, что рекомендации РД 34.45-51.300-97 не учитывают влияние ветровой нагрузки, естественной при проведении испытаний на открытых подстанциях. Подобное влияние ветра может быть учтено только при полном учете электрофизических параметров среды, расчете тепловых потоков вблизи нагретого объекта (Власов, 2006а; 20066; Прямая задача..., 2009; Обратная задача..., 2009; Vlasov et al., 2019). Обработка данных произведена 11-19-2019 ПАРАМЕТРЫ ИСПЫТАНИЙ Температура среды при испытании 23 Ток нагрузки при испытании 2.05 Расчет производится на ток нагрузки, П 17.7 Процент нагрузки по току, % 11.6 Скорость ветра при испытании, м/с 0 ПРЕВЫШЕНИЕ температуры поверхности при испытании,оС 7.1 ТЕМПЕРАТУРА поверхности при испытании, оС 30.1 Форма объекта - горизонтальный ципиндр Металл объекта - особый TKR материала, 1/К .0004 Коэффициент излучательности .99 Определяющий размер объекта, м .02 РАСЧЕТНЫЕ ДАННЫЕ ПРЕВЫШЕНИЕ т е м п е р а т у р ы д е ф е к т а п о РД 34 45-51.300-97 (без у ч е т а в л и я н и я с к о р о с т и в е т р а и д р у г и х Ф а к т о р о в ) 529.3 УЧЕТ ТОКА, ТЕМПЕРАТУРЫ, СКОРОСТИ ВЕТРА, ИЗЛУЧАТЕЛЬНОСТИ, ГЕОМЕТРИИ ОБЪЕКТОВ Расчет производится на температуру приведения (среды) 23 Расчет производится на скорость ветра, м/с 0 Расчетное ПРЕВЫШЕНИЕ ТЕМПЕРАТУРЫ поверхности Расчетная ТЕМПЕРАТУРА ПОВЕРХНОСТИ 225.4 248.4 Рис. 4. Скриншот экрана при расчете данных тепловизионных испытаний с помощью программы приведения Fig. 4. Screenshot of calculating thermal imaging test data using the reduction program Предложенные алгоритмы расчета температуры имеют перспективу для количественной оценки параметров разнообразного электротехнического оборудования, в том числе трансформаторов напряжения, тока, высоковольтных вводов и других при детальном анализе их конструкции, режимов эксплуатации (Власов, 2006а). Например, при моделировании трансформаторов тока типа ТФКН-330 (Власов, 2006а) получены следующие результаты: увеличение значений tgS изоляции на 1 % вызывает незначительное (до 0,1 °С) возрастание значений избыточной температуры (при сравнении фаз) покрышки (рис. 5), что согласуется многократно подтверждаемыми экспериментальными данными. Систематический анализ состояния электрооборудования в энергетической системе позволяет оценивать параметры эксплуатационной надежности электрооборудования в процессе обработки банка тепловизионных испытаний и выявить влияние различных факторов на параметры накопления дефектов. На рис. 6 приведены обобщенные данные по потоку отказов контактных соединений, выявленных в процессе многолетних испытаний на подстанциях (110-330 кВ) Мурманской области: в наибольшей степени уровень дефектности контактных соединений проявляется на объектах класса напряжения 110-220 кВ, в меньшей - подстанции 330 кВ (выделены темным цветом). Накопление базы банка данных энергосистемы позволяет не только оперативно оценивать качество эксплуатации конкретной подстанции по сравнению с аналогичными объектами, но и учитывать влияние производственных и климатических факторов на надежную эксплуатацию объекта.