宁夏电科院创新研发“GIS异物检测及作业机器人”

　　1月5日，国网宁夏电力有限公司电力科学研究院电气设备智能检测技术攻关团队在该院特种作业机器人攻关实验室远程操控作业机器人，在真型GIS设备内开展异物造影检测，完善异物造影图谱库。

　　在处置GIS设备故障的过程中，宁夏电科院电气设备智能检测技术攻关团队运用多种机械化、数字化、智能化技术手段，创新研发“GIS异物检测及作业机器人”，实现了对异物的高效检测及清理，支撑GIS设备安全稳定运行。

　　小异物大隐患，精准“把脉”是关键

　　近年来，投入运行的GIS设备数量越来越多。一旦出现GIS设备组部件装配工艺水平不高、运动部件相互摩擦等情况时，设备内部可能产生金属丝等异物，影响设备安全运行。

　　2015年11月，运维人员发现宁夏中卫地区一座330千伏变电站的GIS设备内部存在异物。由于微小异物不易检查到、清理不彻底，该设备先后经历了三次解体和清理才恢复正常运行。针对这一情况，宁夏电科院电气设备智能检测技术攻关团队负责人马飞越带领团队成员前往该变电站收集设备内部异物，了解运维人员处置异物的流程，并结合GIS设备内部异物放电特性开展了一系列深入分析。

　　通过收集多例异物并开展成分分析，攻关团队发现GIS设备内部异物基本种类包括金属丝、绝缘漆皮、聚酯纤维、丁腈橡胶等。这些异物在GIS设备内部会导致电场发生畸变，引发绝缘材料表面闪络或间隙击穿，造成设备故障。据统计，由异物导致的GIS设备故障占比超过50%。

　　人工检查是查找GIS设备内部异物的主要方式。团队成员开展了多次模拟实验，每一次都没能发现全部的毫米级异物。用肉眼查找这类异物的难度较大，准确率不到70%。团队成员还发现人工检查也有可能在设备内部遗留异物，如工具掉落的碎屑。

　　为了解决这些问题，2016年，马飞越带领团队成员走访了宁夏地区多座变电站，对不同电压等级和不同厂家生产的GIS设备的内部检测结果进行分析、汇总;与多家科研院所、高等院校合作，收集GIS设备厂家意见，结合其他行业类似问题处理方式，决定采用可视化机器人作业，探索GIS设备内部异物处理新方案。

　　机器代替人工，精准识别清理异物

　　在GIS设备内部可视化机器人作业研究的基础上，2018年，“GIS异物检测及作业机器人”项目组正式成立。

　　“我们希望在设备不解体的情况下评估内部异物危险度。如果看不到异物的话，我们能不能‘听’到异物呢?通过不断的努力，我们将声振检测技术和人工智能技术相结合，提出了基于极限学习机的异物缺陷识别算法，在设备不解体的前提下，实现对内部异物的危险度评估，打造了GIS设备异物缺陷声振联合检测及评估系统。”马飞越介绍。

　　实现异物危险度评估后，识别、清理异物是接下来要解决的问题。“我们受到了夜间户外灯、影联动变化的启发——这些毫米级的异物难以直接发现，那就给它们制造一个能看见的影子，这样一来，这些异物就无所遁形了!”团队成员牛勃介绍。

　　在针对毫米级异物的光影测试中，团队成员发现GIS设备内部不同材质异物在被不同波段光线照射时的光谱图存在差异，于是采用紫外光、白光双光源造影检测技术，实现了GIS设备内部常见异物识别。

　　如何提高异物清理质效?“我们的思路是尽量规避以往处理方式的弊端：第一，整体实现人工替代;第二，提高清理质量;第三，进行必要的人工作业时，保障人身安全。”牛勃说。

　　GIS设备内部空间狭小，既要确保不影响内部各组部件状态，还要做到异物无死角清洁，人工操作使用的传统机械臂无法满足要求。对此，团队成员展开了头脑风暴——从外置机器人到多个机器人组合，从全覆盖清洁车到多功能机械球，方案一个个产生，又被一个个推翻。最终，攻关团队与四川大学有关团队合作，设计开发出由移动基体和柔性机械臂两部分组成的模块化异物作业机器人。

　　移动基体采用全向驱动的麦克纳姆轮，与GIS设备腔体紧密贴合。柔性机械臂由3D打印的多节万向关节组成，可实现机器人本体与柔性关节分离。同时，攻关团队还将双光源造影检测、异物清理等功能以模块化的方式集成在机器人上，实现一套设备即可完成GIS设备内部隐患预警、异物检测和清理。

　　强化源头管控，助力设备质量监督

　　2021年5月，宁夏重点能源基础设施项目——妙岭750千伏变电站复合式气体绝缘组合电器进入投运前的安装阶段。为强化源头管控，针对复合式气体绝缘组合电器安装特点，攻关团队将GIS异物检测及作业机器人应用在组部件重点对接部位，利用双光源造影检测功能查找异物，并精准清理了发现的毫米级异物。

　　“目前，该作业机器人已经在多个超高压、特高压变电站工程中投入应用。我们的项目成果还可为不同厂家设备出厂前的质量监督提供新的技术手段，减少设备内部异物所引发的故障。”牛勃介绍。

　　“GIS异物检测及作业机器人”项目成果弥补了GIS设备基建安装、运维检修等阶段异物检测方面存在的不足。项目成果解决了GIS设备内部异物缺陷定性难、发现缺陷后异物难以识别及清理的问题，同时避免了运维人员进入设备时遭受有毒物质侵害的风险。

　　攻关团队依托“GIS异物检测及作业机器人”项目成果已获得国家专利授权11项，发表论文12篇。该项目成果获得中国安全生产协会第三届安全科技进步奖二等奖、国家电网有限公司2022年职工技术创新优秀成果三等奖。（化汝）