在电力系统中，变压器作为核心设备，其运行状态直接影响电网的稳定性与安全性。传统检测手段依赖人工巡检与接触式测温，存在效率低、安全隐患大、数据滞后等问题。随着红外热成像技术与人工智能的深度融合，变压器监测正从“被动响应”向“主动预警”转型，构建起覆盖全场景的智能防控体系。

变压器出现故障的前夕，都伴随着自身温度的升高，红外热成像是目前电力热缺陷应用的较佳检测技术。

一、技术原理：非接触式测温的精准突破

红外热成像技术基于物体表面红外辐射与温度的关联性，通过捕捉变压器各部位发出的红外能量，生成实时热图像并量化温度值。其核心优势在于：

非接触式监测：无需停电或拆卸设备，即可穿透烟雾、雨雾等环境干扰，实现安全检测。

高灵敏度与精度：现代热成像仪灵敏度达0.1℃以下，可识别微小温差。

可视化温度场：热图像以不同颜色区分温度区域，直观呈现变压器绕组、接头、散热器等部件的温度分布。

二、核心监测场景：从部件到系统的全覆盖

1. 关键部件温度异常检测

高压套管接头

故障模式：接触不良导致局部过热，温升可达正常值的2-5倍。

监测方法：采用智能分区测温技术，对同一区域不同测温点独立分析。

绕组热点

故障模式：绝缘老化或局部放电导致绕组温度异常升高，可能引发绝缘击穿。

监测方法：通过多光谱热成像构建三维温度场模型，结合油色谱分析定位热点。

散热系统

故障模式：散热器堵塞或风扇故障导致油温升高，影响变压器寿命。

监测方法：热成像仪扫描散热器表面温度分布，低温区可能指示油路堵塞。

2. 特殊工况监测

重载/过载运行

热成像仪实时监测负载电流与温度的关联性，建立动态温升模型。

短路故障冲击

短路电流产生的电动力可能导致绕组变形或接头松动，热成像仪可在故障后快速扫描设备表面温度，辅助评估损伤程度。

环境适应性监测

高海拔地区：低温导致变压器油黏度增加，散热效率下降。热成像仪监测油温与绕组温度的差值，评估散热系统性能。

潮湿环境：水汽凝结可能引发绝缘故障，热成像仪结合湿度传感器数据，识别局部放电产生的异常温升。

红外热成像技术已从单一的测温工具进化为变压器智能监测的核心引擎。通过与非接触检测、AI诊断、数字孪生等技术的深度融合，其正在重塑电力设备运维范式，为构建安全、*、绿色的新型电力系统提供关键支撑。