國內新型電力系統建設持續(xù)推進，輸變電運維正在由傳統定期檢修，向著狀態(tài)檢修、數字化運維方向轉型。*能源局、電網企業(yè)陸續(xù)出臺多項指導文件，推動變電站、輸電線路的非接觸帶電檢測技術落地，紅外熱像儀作為輸變電設備狀態(tài)感知的重要裝備，在政策導向下應用場景、管理模式都發(fā)生明顯變化。本文結合現行行業(yè)政策、標準規(guī)范，解讀數字化運維大背景下，紅外熱像檢測技術的發(fā)展趨勢，分析紅外熱像儀在實際推廣過程的重點方向，為供電企業(yè)、設備服務商理解政策導向、規(guī)劃儀器采購與運維體系提供參考。

過去輸變電設備檢修大量依靠定期停電檢修模式，停電會帶來供電影響，人力巡檢也存在一定安全風險，且檢修成本高、效率低。隨著狀態(tài)檢修相關政策文件落地，以設備實際運行狀態(tài)為依據開展檢修成為主流思路，紅外熱像儀屬于典型的帶電非接觸檢測設備，不需要設備停電，*可以采集設備表面溫度分布，識別接頭過熱、套管異常等隱患，契合數字化狀態(tài)檢修的發(fā)展需求，能夠大幅提升檢修效率，降低停電損失。Q/GDW 11682013、DL/T664 等系列標準，進一步明確紅外熱像檢測的巡檢周期、缺陷判定方法、檔案留存要求，讓紅外熱像儀檢測工作有規(guī)范可以遵循，檢測結果具備統一判定依據。政策導向層面，鼓勵多源感知數據融合，把紅外熱像儀采集的熱圖像溫度數據，和油色譜、局部放電、SF6 氣體檢測等其他監(jiān)測數據匯聚，綜合評估設備健康程度，不再單一依靠某一類檢測手段做設備評判，提升缺陷診斷的準確率。

數字化運維對紅外熱像儀提出了新的數據管理要求，傳統模式下紅外熱像儀拍完照片，圖片保存在儀器內部，后期人工拷貝，手工整理臺賬，數據分散，很難做跨周期趨勢分析，也無法融入企業(yè)數字化管理體系?，F階段政策鼓勵檢測數據接入運維管理平臺，這*要求紅外熱像儀具備數據交互能力，熱圖、可見光圖片、溫度元數據可以向外輸出，設備缺陷信息能夠同步錄入設備臺賬。當前主流紅外熱像儀大多支持多渠道數據傳輸，可適配現有運維平臺接入需求，滿足數字化臺賬建設要求。部分地區(qū)推進巡檢機器人、無人機搭載紅外熱像儀開展規(guī)?；矙z，海量熱圖像不再完全依靠人工一張張分析，引入圖像輔助識別算法，對紅外熱像儀圖像做初步篩查，自動標記疑似缺陷，減少人工讀圖工作量，提升巡檢效率。但也要客觀看到，算法只是輔助工具，重大缺陷*終依舊需要運維人員結合工況人工復核，紅外熱像儀原始圖像資料，仍然需要完整留存，滿足溯源要求，不能完全依賴自動識別結果。

行業(yè)發(fā)展同時也帶來儀器采購、人員能力兩方面的現實問題。政策推動紅外檢測普及，不少基層供電單位大批量配置紅外熱像儀，但部分單位只重視儀器采購，忽略人員實操培訓。紅外熱像儀的輸出結果高度受發(fā)射率、拍攝距離、環(huán)境氣象條件影響，如果操作人員不熟悉標準和實操要點，紅外熱像儀拍出來的圖像，會出現誤判、漏判，達不到狀態(tài)檢修的預期效果，甚至可能因為誤判導致設備故障。政策文件也多次強調，帶電檢測人員要完成對應技術培訓，熟悉標準規(guī)范，掌握紅外熱像儀設備操作與缺陷判別邏輯，提升一線人員的能力。同時計量管理要求逐步收緊，用于正式設備狀態(tài)評價的紅外熱像儀，需要按周期完成計量，保障測量結果的可靠性，不能儀器采購回來之后長期不做校驗，導致檢測數據失去參考價值。正規(guī)廠商通?？膳涮滋峁嵅倥嘤柵c計量服務，能夠協助企業(yè)完成人員能力建設與設備合規(guī)管理。

面向未來發(fā)展，紅外熱像儀不會是孤立使用的儀器設備，而是輸變電數字化感知體系其中一環(huán)。一方面，手持紅外熱像儀依舊是現場人工巡檢的基礎工具，負責精細復核與重點設備檢測；另一方面機器人、機載搭載紅外熱像儀會擴大巡檢覆蓋范圍，完成大范圍普查工作，多種來源的紅外圖像數據統一歸檔，建立設備全生命周期溫度檔案，對比多年紅外熱像儀歷史記錄，識別設備緩慢劣化的趨勢，做到隱患早發(fā)現早處置。當然，各類新技術推廣落地，依舊要立足現場實際工況，平衡投入產出，不能盲目追求設備智能化噱頭，適合自身運維模式的方案才是*優(yōu)選擇。