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高壓電纜局放監(jiān)測系統(tǒng)監(jiān)測的核心內容

jf_31914488 ? 來源:jf_31914488 ? 作者:jf_31914488 ? 2025-11-07 14:25 ? 次閱讀
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針對高壓電纜的局放監(jiān)測工作,其核心目標是通過捕捉絕緣劣化的早期局部放電信號,來實現故障預警與狀態(tài)評估。其監(jiān)測的內容涵蓋了放電信號檢測、絕緣狀態(tài)量化分析、故障定位及趨勢預測四大維度。具體主要圍繞多技術融合檢測、抗干擾能力提升、實時數據分析與智能診斷等重點方向展開,實現對復雜電磁環(huán)境下的信號識別與精準定位需求。

高壓電纜局放監(jiān)測系統(tǒng)通過四大核心維度監(jiān)測內容的應用,讓電纜局放監(jiān)測工作的效率及效果均得到了有效提升。首先是局部放電信號檢測,其檢測的物理信號類型包括電磁脈沖(特高頻/UHF、高頻電流)、超聲波、暫態(tài)地電壓(TEV)、溫度異常等多種內容,檢測范圍覆蓋電纜本體、接頭、終端等全鏈路,能對接頭內部絕緣缺陷、終端應力錐老化等易劣化部位進行重點監(jiān)測。

其次是絕緣狀態(tài)量化評估,通過提取放電幅值、頻次、波形特征等參數,結合歷史數據構建絕緣劣化模型,對這些參數進行有效分析;并根據放電強度劃分預警等級進行分級預警,為運維決策提供準確依據。再次是故障定位與溯源,通過多傳感器協同定位,利用UHF、超聲波、TEV傳感器等組成傳感器陣列的部署應用,采集信息并根據其時間差或信號強度分布等數據情況,結合算法(如時差定位法、信號強度衰減模型)實現放電點精準定位。

最后在趨勢預測與健康管理方面,機器學習算法基于歷史數據訓練模型實現對絕緣劣化趨勢的有效預測,并整合局放信號、溫度、振動等數據,通過多參數融合診斷來提升診斷準確性。高壓電纜局放監(jiān)測系統(tǒng)通過這些核心內容的具體應用,實現了從檢測到決策的全流程輔助,為電纜的運維管理工作提供的有力的技術支撐,從而促進電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行。

本文由陜西公眾智能科技有限公司(陜西公眾電氣股份有限公司)小編撰寫。


審核編輯 黃宇

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