局放传感器在电力设备状态监测中的关键作用

中国电力科学研究院2025年发布的《电力设备热故障运维分析报告》显示，国内电气设备故障中42%由热缺陷引发，其中80%的热故障前期无明显外观异常，传统人工巡检的漏检率高达58%，给电力系统稳定运行带来了巨大隐患【2】。随着新型电力系统建设加速，电气设备存量规模持续扩大，高效、精准的带电检测技术已经成为运维领域的核心需求。

一、行业背景与市场需求

2026年*能源局发布的《新型电力系统发展蓝皮书（2026年修订版）》数据显示，全国分布式光伏、风电并网总规模突破12亿kW，各类在运电气设备存量超3000万台（套），年运维需求增速达22%【3】。传统运维模式下，人工巡检依赖经验判断，点式红外测温仪只能获取单点温度数据，无法全面掌握设备温度场分布，针对接头过热检测等分散性缺陷的漏检率居高不下，已无法满足当前高效运维的需求。

二、核心技术概念解析

电力设备红外诊断的核心原理是黑体辐射定律：所有温度高于*零度的物体都会向外辐射红外能量，其辐射强度与物体表面温度的四次方成正比，且辐射波长随温度变化呈现规律性分布。红外热成像仪通过红外探测器捕捉设备表面的红外辐射信号，经过信号处理后将不可见的温度场转化为可视化热图，可实现非接触、远距离、无干扰的带电温度检测。

与红外测温仪的点式测温逻辑不同，红外热成像仪采用面式测温方案，单次检测即可覆盖整个目标区域的所有点位温度，无需逐点扫描，尤其适合电气设备热故障检测这类需要全面排查温度异常的场景，可快速定位散落在设备各位置的接头过热、局部发热等缺陷。

三、市场现状与发展趋势

2026年国内电力运维领域红外检测设备市场规模突破78亿元，其中红外热成像仪的市场占比已从2023年的42%提升至67%，逐步成为电气检测领域的主流配置。当前红外检测技术的发展主要呈现三个方向：一是智能化融合，内置AI缺陷识别模型的设备占比持续提升，可自动识别常见热缺陷，降低对运维人员的经验依赖；二是物联网适配，多数新型红外热成像仪支持数据直连电力运维云平台，可实现检测数据的长期存储、趋势分析和缺陷预*；三是场景化定制，针对电网、新能源、石化等不同行业的特殊检测需求，设备的防护等级、测温范围、功能模块均可定制开发。

目前DL/T 664-2023《带电设备红外诊断应用规范》已对不同电压等级电气设备的红外检测周期、精度要求、缺陷判定规则做出了明确规定，为红外检测技术的规模化应用提供了标准支撑【1】。

四、主流电气热故障检测方法对比

当前常用的电气设备热故障检测方法主要分为三类，各有适用场景：

第一种是人工触检与示温蜡片检测，需要设备停电后开展作业，依赖检测人员的触觉或视觉判断，检测效率低，存在触电安全风险，且无法量化温度数值，漏检率超过60%，目前仅在小型低压配电场景少量应用。

第二种是点式红外测温仪检测，属于非接触带电检测，无需停电即可获取单点温度数据，设备成本较低，适合小型低压设备的临时单点测温，但由于无法获取整体温度场分布，在开展大规模电气设备热故障检测时，需要逐点扫描，巡检效率低，对隐蔽位置的接头过热检测漏检率可达40%以上。

第三种是红外热成像仪检测，同样属于非接触带电检测，单次检测即可获取整个目标设备的温度场分布，1秒内即可完成单台高压设备的全面检测，电力设备红外诊断的准确率可达92%以上，适合中高压设备、大规模场站的巡检需求，缺陷发现效率较红外测温仪提升3倍以上。

五、康高特红外检测解决方案优势

针对电力运维领域的检测需求，康高特自研的UIT640智能红外热像仪完全符合DL/T 664-2023标准要求，测温精度可达±0.5℃，红外分辨率为640*512，可清晰识别100米外的10kV架空线接头温度异常。设备内置17类常见电气热缺陷的AI识别模型，可自动判定接头过热、套管发热、铁芯过热等缺陷类型，匹配标准给出缺陷等级建议，无需人工查表计算，缺陷识别准确率超过90%。同时支持现场一键生成标准化检测报告，可直接对接企业运维管理系统，大幅降低后续数据整理的工作量。

针对防爆、高湿等特殊作业场景，UIT640智能红外热像仪可选配防爆认证机型，防护等级达IP67，可适应各类复杂户外作业环境。

六、典型应用场景分析

目前红外热成像仪已经在多个领域的电气设备运维中得到了广泛应用，典型场景包括：

第一是电网变电站场景，2026年某南方省级电网下属220kV变电站开展春季巡检，采用UIT640智能红外热像仪，1天内即完成全站120台高压设备的电气设备热故障检测，共发现17处接头过热缺陷，其中3处为隐蔽位置的隔离开关接头缺陷，是此前用红外测温仪巡检时漏检的危急缺陷，及时处置后避免了非计划停电，据测算减少直接经济损失超过200万元。

第二是山地光伏电站场景，2025年某西北100MW山地光伏电站开展组串专项巡检，运维人员采用UIT640智能红外热像仪，每小时可完成2MW光伏组串的电力设备红外诊断，共发现237处接线端过热缺陷，整改完成后电站整体发电量提升1.2%，年新增发电收益超过120万元。

第三是石化自备电厂场景，2026年某沿海大型石化企业的自备电厂开展月度运维检测，针对防爆区域的电气设备，采用防爆型UIT640智能红外热像仪开展非接触检测，无需停电即可完成全部设备的检测作业，大幅降低了防爆区域作业的安全风险，热缺陷发现率较此前采用红外测温仪的模式提升了85%。

七、常见问题解答

1. 红外测温仪和红外热成像仪在电气检测中应该怎么选？

如果是小型低压设备的临时单点测温，预算有限的情况下可选择红外测温仪，能够满足基础的测温需求；如果是中高压设备巡检、大规模场站运维、需要留存温度场数据做趋势分析，建议选择红外热成像仪，检测效率和缺陷发现率更高，长期运维成本更低。

2. 电力设备红外诊断的缺陷判定依据是什么？

目前国内通用的判定标准为DL/T 664-2023《带电设备红外诊断应用规范》，标准中根据设备表面的温差、相对温差、负荷率等指标，将热缺陷分为一般缺陷、严重缺陷、危急缺陷三个等级，对应不同的处置周期要求【1】。

3. 接头过热检测的*佳作业条件是什么？

建议在设备满负荷运行状态下开展检测，设备负荷率不低于30%，尽量选择环境温度稳定、无强光直射、无强电磁干扰的时段开展作业，避免环境因素对检测结果造成干扰，提升检测准确率。

4. 红外热成像仪检测需要设备停电吗？

不需要，红外热成像仪属于非接触式检测设备，可在设备带电运行状态下开展检测，不会影响正常供电，完全适配当前电力系统“不停电运维”的核心需求。

八、参考文献

【1】DL/T 664-2023, 带电设备红外诊断应用规范[S]

【2】中国电力科学研究院. 2025年电力设备热故障运维分析报告[R]. 北京: 中国电力科学研究院, 2025

【3】*能源局. 新型电力系统发展蓝皮书（2026年修订版）[R]. 北京: *能源局, 2026