简介:摘要:电力电缆局部放电故障严重影响电力系统安全运行。本文聚焦电缆故障排查,分析多种局部放电故障检测方法。脉冲电流法成熟且能反映多种放电值,但设备要求高。特高频法接收超高频电磁波,避开干扰、灵敏度高,可用于故障识别定位,然对传感器及信号处理要求严格。超声波法利用超声波信号判断局放,不受电磁干扰,可先发现故障,然长距离检测信号衰减大。化学检测法依新物质成分浓度判断,对早期潜伏性故障灵敏,分析复杂。多传感器联合检测受关注,如电磁耦合法与特高频结合,提高准确性可靠性。不同方法各有优劣,应据电缆情况、检测环境等选择合适方法,以实现准确检测与有效排查,保障电力系统稳定。
简介:摘要随着经济和科技水平的快速发展,电力是现代文明发展的基础,电的应用越来越广,我们的生活、学习、工作、工厂生产加工,还有火车的煤改电、新能源环保电力汽车等等无处不用到电,我们每分每秒都离不开电,现代化的今天,电已经和我们密不可分,人们对电力的依赖性可以和氧气同级别。在我国,电力的来源有火力发电(世界最大的火力发电站是内蒙古的大唐国际托克托发电有限责任公司)、水力发电(三峡、葛洲坝)、风力发电(乌鲁木齐托里风电厂、贺兰山风电厂、张家口风电厂)、核电(秦山核电站、大亚湾核电站)、太阳能发电(浙江正泰亲能源有限公司)还有地热发电等。发电厂用变压器将电能电压升高送到变电站,减少电能输送时的损耗;再由变电站将电能由电力变压器进行降压,然后输送到用户所在地。电力变压器在电厂、变电站和用户之间扮演着非常重要的角色,所以相关工作人员一定要做好对电力变压器的检查和维护,以保证电能的正常输送,确保我们的生产和生活正常运行。因为电厂对GIS设备的安全系数要求较高,所以需要定期对GIS设备进行检测,保证GIS设备安全运行,以减少电厂出现突发性故障的概率。
简介:摘要:电力设备局放监测对保障电力安全具有重要意义,传统的人工巡检方式由于配电设备覆盖范围极广监测困难,这种巡视监测方法不仅需要耗费巨大的人力成本而且一些潜在的故障也不容易及时发现。本文使用基于深度网路的人工智能技术对配网设备状况实时监测,应用深度卷积神经网络对开关柜的超声波和地电波数据进行分析,达到配网设备智能监测的目的,节约了人力和时间降低了配网设备的维护成本。深度卷积神经网络在经过训练以后可以对配网设备运行时所产生的特定信号进行实时分析与识别,从而对设备的运行状况进行判断。将从传感器采集的数据进行快速傅立叶变换再输入到卷积网络训练测试,在不对信号进行降噪处理的前提下,依然可以准确地给出设备运行的确切状况。
简介:摘要:随着社会的发展进步,电力需求越来越大。由于电力工业的发展,电力设备的体积越来越大,设备所需的功率越来越大,运行时所遇到的各种电气干扰也越来越多。为确保设备正常运行,必须对电气设备进行及时检查,保证电网稳定运行。局部放电是电气设备在运行过程中发生局部故障的主要原因,很多研究人员已经对此进行了深入分析研究,有了一定经验。但由于检测手段和方法复杂、成本高及试验时间长等原因,至今尚未得到广泛应用。随着电力设备不断发展,变电站高压电气设备越来越复杂、体积越来越大。随着输电线路走廊、变电站容量和供电能力的不断增加,对设备局部放电监测技术提出了更高的要求。由于现有的检测技术检出率较低,研究变电站高压电气设备局部放电抗干扰检测技术。
简介:摘要超声波法是电力设备检测的重要手段之一。本文简单介绍了局部放电超声波检测技术和超声传感器的发展现状,又对两种性能优良的超声波传感器的材料、结构、原理与特性进行着重的分析介绍。最后对超声波传感器的应用前景进行了展望。