高頻局放在線(xiàn)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的優(yōu)勢(shì)
605高頻局放在線(xiàn)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)相較于傳統(tǒng)的離線(xiàn)監(jiān)測(cè)或低頻監(jiān)測(cè)方法,具有顯著的優(yōu)勢(shì),主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面:
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1. 引言
隨著智能電網(wǎng)和數(shù)字化轉(zhuǎn)型的推進(jìn),電力設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)從傳統(tǒng)的定期檢修向?qū)崟r(shí)在線(xiàn)監(jiān)測(cè)轉(zhuǎn)變。在線(xiàn)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)能夠提前發(fā)現(xiàn)設(shè)備隱患,減少突發(fā)故障,提高電網(wǎng)可靠性。本文將深入解析電力設(shè)備在線(xiàn)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的架構(gòu),并探討其關(guān)鍵技術(shù),為電力行業(yè)從業(yè)者提供參考。
2. 電力在線(xiàn)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)架構(gòu)
典型的電力設(shè)備在線(xiàn)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)采用“感知層-傳輸層-平臺(tái)層-應(yīng)用層”的分層架構(gòu),實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、傳輸、存儲(chǔ)、分析和可視化。
(1)感知層(數(shù)據(jù)采集層)
負(fù)責(zé)實(shí)時(shí)采集電力設(shè)備的運(yùn)行參數(shù),主要包括:
傳感器:如溫度傳感器(光纖測(cè)溫、紅外)、局放傳感器(UHF、TEV)、振動(dòng)傳感器、電流/電壓互感器等。
智能終端:如在線(xiàn)監(jiān)測(cè)裝置(IED),集成數(shù)據(jù)采集、預(yù)處理和邊緣計(jì)算功能。
監(jiān)測(cè)對(duì)象:變壓器、GIS(氣體絕緣開(kāi)關(guān))、電纜、斷路器等關(guān)鍵設(shè)備。
(2)傳輸層(通信網(wǎng)絡(luò))
負(fù)責(zé)將采集的數(shù)據(jù)傳輸至云端或本地服務(wù)器,主要通信方式包括:
有線(xiàn)通信:工業(yè)以太網(wǎng)、光纖(抗電磁干擾強(qiáng),適用于變電站)。
無(wú)線(xiàn)通信:4G/5G、LoRa、NB-IoT(適用于分布式新能源場(chǎng)站)。
混合組網(wǎng):結(jié)合有線(xiàn)和無(wú)線(xiàn),提高可靠性。
(3)平臺(tái)層(數(shù)據(jù)處理與分析)
數(shù)據(jù)存儲(chǔ):采用時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)(如InfluxDB)存儲(chǔ)海量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)。
云計(jì)算/邊緣計(jì)算:
邊緣計(jì)算:在設(shè)備端進(jìn)行初步分析(如FFT頻譜分析),減少數(shù)據(jù)傳輸壓力。
云計(jì)算:結(jié)合AI算法(如LSTM、隨機(jī)森林)進(jìn)行深度故障預(yù)測(cè)。
數(shù)據(jù)治理:數(shù)據(jù)清洗、歸一化處理,提高分析準(zhǔn)確性。
(4)應(yīng)用層(智能分析與決策)
可視化大屏:通過(guò)GIS地圖、趨勢(shì)曲線(xiàn)展示設(shè)備狀態(tài)(如溫度、局放水平)。
預(yù)警與診斷:基于閾值或機(jī)器學(xué)習(xí)模型觸發(fā)告警(如變壓器過(guò)熱預(yù)警)。
運(yùn)維管理:生成檢修建議,支持工單派發(fā),實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)性維護(hù)。
電力設(shè)備在線(xiàn)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)架構(gòu)與關(guān)鍵技術(shù)解析
3. 關(guān)鍵技術(shù)解析
(1)多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)
單一傳感器監(jiān)測(cè)存在局限性,需結(jié)合溫度、局放、振動(dòng)等多維度數(shù)據(jù),提高故障識(shí)別準(zhǔn)確率。
采用卡爾曼濾波、D-S證據(jù)理論等方法消除噪聲干擾。
(2)人工智能與大數(shù)據(jù)分析
故障預(yù)測(cè):利用LSTM(長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò))預(yù)測(cè)設(shè)備剩余壽命(RUL)。
異常檢測(cè):采用孤立森林(Isolation Forest)、自編碼器(Autoencoder)識(shí)別異常數(shù)據(jù)。
知識(shí)圖譜:構(gòu)建電力設(shè)備故障庫(kù),輔助運(yùn)維決策。
(3)邊緣計(jì)算與云邊協(xié)同
邊緣計(jì)算:在監(jiān)測(cè)終端部署輕量級(jí)算法,降低云端計(jì)算負(fù)載(如實(shí)時(shí)FFT分析振動(dòng)信號(hào))。
云邊協(xié)同:關(guān)鍵數(shù)據(jù)上傳云端訓(xùn)練模型,模型下發(fā)至邊緣端執(zhí)行。
(4)高可靠通信技術(shù)
5G+北斗:適用于移動(dòng)設(shè)備監(jiān)測(cè)(如輸電線(xiàn)路無(wú)人機(jī)巡檢回傳)。
時(shí)間敏感網(wǎng)絡(luò)(TSN):保障關(guān)鍵數(shù)據(jù)低延時(shí)傳輸。
(5)網(wǎng)絡(luò)安全與數(shù)據(jù)加密
遵循《電力監(jiān)控系統(tǒng)安全防護(hù)規(guī)定》(國(guó)家發(fā)改委14號(hào)令)。
采用VPN、區(qū)塊鏈技術(shù)確保數(shù)據(jù)不可篡改。
4. 未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)
數(shù)字孿生:構(gòu)建設(shè)備虛擬模型,實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)仿真與故障推演。
AIoT深度融合:結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)與AI,提升自動(dòng)化運(yùn)維水平。
標(biāo)準(zhǔn)化與互聯(lián)互通:推動(dòng)IEEE C37.118等標(biāo)準(zhǔn)落地,解決多廠(chǎng)商設(shè)備兼容問(wèn)題。
5. 結(jié)論
電力設(shè)備在線(xiàn)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)通過(guò)智能傳感、大數(shù)據(jù)分析、云邊協(xié)同等技術(shù),實(shí)現(xiàn)從“被動(dòng)搶修”到“主動(dòng)預(yù)防”的轉(zhuǎn)變。未來(lái),隨著AI和5G技術(shù)的成熟,監(jiān)測(cè)系統(tǒng)將更加智能化,為電網(wǎng)安全穩(wěn)定運(yùn)行提供更強(qiáng)保障。
高頻局放在線(xiàn)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)相較于傳統(tǒng)的離線(xiàn)監(jiān)測(cè)或低頻監(jiān)測(cè)方法,具有顯著的優(yōu)勢(shì),主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面:
查看全文隨著智能電網(wǎng)和電力設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)需求的提升,局部放電(PD)檢測(cè)技術(shù)逐步向無(wú)線(xiàn)化、高精度化發(fā)展?;赪API(Wireless Authentication and Privacy Infrastructure)協(xié)議的無(wú)線(xiàn)局放傳感器
查看全文本方案旨在構(gòu)建一套基于無(wú)線(xiàn)傳輸技術(shù)的高精度聲發(fā)射(Acoustic Emission, AE)傳感系統(tǒng),突破傳統(tǒng)有線(xiàn)系統(tǒng)的布線(xiàn)限制,實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備裂紋、泄漏、摩擦、材料形變等微觀(guān)損傷的遠(yuǎn)距離、實(shí)時(shí)、高靈敏度監(jiān)測(cè)。
查看全文在現(xiàn)代工業(yè)、科研及環(huán)境監(jiān)測(cè)等領(lǐng)域,溫度的精確測(cè)量與實(shí)時(shí)監(jiān)控對(duì)于確保設(shè)備正常運(yùn)行、提高生產(chǎn)效率以及保障環(huán)境安全具有重要意義。超聲波測(cè)溫傳感器,作為一種先進(jìn)的非接觸式測(cè)溫技術(shù),憑借其實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與精準(zhǔn)控制的特點(diǎn),正逐漸成為這些領(lǐng)域不可或缺的測(cè)溫工具。
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