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北交所證券代碼:831396 證券簡稱:許昌智能

電力電纜局部放電檢測技術與應用簡介

日期:2022-01-05 瀏覽量:2273

  隨著經(jīng)濟發(fā)展和城市規(guī)模的擴大,城市各等級輸電電纜線路呈逐年增多的趨勢。電纜投入運行后,受到電、熱、機械和化學的作用逐漸老化;在制造中和施工中存在的微小缺陷,也會隨著運行時間逐漸發(fā)展和惡化。由于大量電纜處于電纜溝、甚至是直埋于地下,一旦出現(xiàn)問題查找和處理就會相當困難,電纜運維工作的重要性日漸凸顯,工作任務愈加繁重。采用傳統(tǒng)的巡線方法費時費力,效率低下,且僅能發(fā)現(xiàn)線路管道中存在的一些肉眼可見的安全隱患,而對判斷電纜的絕緣狀態(tài)則無能為力。

  電纜線路中如果存在缺陷,在一定條件下會發(fā)生放電現(xiàn)象。局部放電檢測作為一種帶電檢測手段可檢出此種缺陷,目前在應用中已取得一定成果。以絕緣電阻、交直流耐壓為代表的傳統(tǒng)試驗手段難以有效發(fā)現(xiàn)高壓電纜絕緣缺陷,國內外研究機構也在積極研究更加有效的新技術、新方法,部分方法已取得成功應用案例。但高壓電纜絕緣缺陷的原因多種多樣,僅用一種檢測方法難以及時有效地發(fā)現(xiàn)潛在缺陷。隨著高速處理芯片、通訊技術、傳感器技術的快速發(fā)展,在線監(jiān)測和帶電檢測因具有無需停電、設備內電場分布與運行狀態(tài)一致等優(yōu)點,在電氣設備健康狀況評估中得到廣泛應用。

  根據(jù)IEEE《可靠工業(yè)及商用電力系統(tǒng)設計推薦規(guī)程》中的研究統(tǒng)計,高壓電纜在運行中出現(xiàn)的最多問題就是絕緣失效,而造成高壓電纜絕緣劣化甚至失效最主要的原因就是局部放電。目前電力電纜局部放電的檢測技術包括脈沖電流法、高頻電流法(HFCT)、超高頻法(UHF)、超聲波法、內置電容耦合法等技術,其中脈沖電流法只能在電纜退出運行、停電情況下開展應用;超高頻法受到電纜屏蔽層的影響導致信號極為復雜,辨識難度大且不能定量分析局部放電量;超聲波法易受振動干擾,靈敏度低,僅能發(fā)現(xiàn)某些類型特別嚴重的電纜內部局部放電;內置電容耦合法必須在電纜生產(chǎn)階段將傳感器內置在電纜屏蔽層以內,因此限制了其應用。高頻電流法是應用最為廣泛的局部放電檢測方法之一,IEC60270和GB/T7354標準中也推薦使用高頻電流法進行局部放電的檢測,高頻電流法可對變壓器、電力電纜、開關柜等設備的局部放電進行檢測。對信號進行校正后可得局部放電信號的視在放電量,也能保證現(xiàn)場測試的靈敏度。該方法便于傳感器的安裝工作、快速安全,適合現(xiàn)場大規(guī)模的局部放電巡檢,同時將傳感器固定在指定測量點后還可實現(xiàn)在線監(jiān)測;測量局部放電信號的帶寬較寬,可對實測信號進行時域及頻域的聯(lián)合分析,因此該方法被普遍認為是電力電纜最有前景的局部放電檢測方法。

  通過設計基于高頻局部放電檢測的高壓電纜帶電監(jiān)測系統(tǒng),可及時發(fā)現(xiàn)高壓電纜缺陷、判斷類別并進行定位,便于發(fā)電企業(yè)準確掌握高壓電纜健康狀況,并為電纜檢修、運行、技術改造工作提供相應的意見和支持,提升設備可靠性水平,降低非計劃停運風險和電量損失。同時也為電力公司、發(fā)電企業(yè)、用電企業(yè)等生產(chǎn)技術管理和科學、精準決策做好技術數(shù)據(jù)支撐工作,提高企業(yè)設備管理效率、及時性和有效性。
  許昌智能基于人工智能診斷分析和行波雙端定位兩大高新科技,針對高壓電纜結構、故障特點以及工作環(huán)境,設計研發(fā)了PMF680人工智能電纜故障定位診斷系統(tǒng),該系統(tǒng)適用于10kV~220kV電壓等級電纜線路,通過在電纜線路兩端分別安裝分布式電纜故障監(jiān)測裝置,對于電纜線路異常狀態(tài)引起的放電信號可實時監(jiān)測、預警分析和故障定位。該系統(tǒng)的應用可以快速(5分鐘)定位故障,無需其他設備和人力進行廣泛巡線值守,采集故障初始暫態(tài)工頻和行波,便于故障類型分析。系統(tǒng)自建案例庫可以對故障類型進行分析診斷,變被動搶修為主動預防。
  PMF680人工智能分布式電纜故障診斷系統(tǒng)包括:電纜監(jiān)測裝置、診斷系統(tǒng)及其客戶端。通過高速FPGA采集電纜故障行波信號、故障工頻信號,實時將故障信息上傳至診斷系統(tǒng),通過人工智能深度學習算法診斷并輸出故障診斷結果,診斷結果以告警短信方式推送運維人員,可以通過Web客戶端實時查看相關信息。
  系統(tǒng)組成如下圖1所示:

  現(xiàn)場應用如下圖2所示:

(本文為內部信息公示,請勿轉載)

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