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認識線路分布式故障診斷裝置的技術原理和雙端行波測距算法定位

作者: 點擊:1276 時間:2025-01-02

隨著電力工業的快速發展和電網規模的不斷擴大,輸電線路的運行環境日益復雜,故障風險也隨之增加。為了保障電力供應的連續性和可靠性,我司研發了輸電線路分布式故障診斷裝置DX-WPS100-GZ01。下面,小編來為大家簡單講講該裝置的技術原理、技術要求和算法特點。



一、技術原理

輸電線路分布式故障定位裝置的技術原理主要基于分布式行波測距技術、數據通信技術和智能算法。通過在輸電線路導線上安裝多個監測終端,實現對線路的全方位覆蓋,能夠實時監測線路行波電流、故障電流波形數據、時鐘數據,并在故障發生時迅速報警,定位故障點、辨識故障類型,減少盲目排查的時間浪費。此外,監測終端通過無線通信技術與監測平臺中心相連,便于快速響應和處置緊急情況,顯著提升輸電線路的維護效率和供電可靠性。


二、技術要求

1.??? 裝置與全域物聯網平臺及其通信回路均應符合Q/CSG1204009中對電力設備在線監測系統的安全防護要求;

2.??? 安裝在線路上的部件應采取防振、防松措施,不對導地線有磨損或其它傷害,不應明顯降低相間距離、對地距離和對桿塔的電氣間隙,并滿足設計要求;

3.??? 正式運行后不會影響輸電線路的運行安全。


三、算法特點

1.??? 雙端行波測距算法:雙端行波測距是在線路兩端都安裝一套監測終端,通過檢測個行波到達兩端的時間差來計算故障點位置。行波測距的算法涉及行波的識別,其含有大量的高頻分量,行波波頭時間點的測量是影響測距精度的重要因素。當前,精度比較高的算法是采用相模變換得到受線路參數影響比較小的線模分量,然后采用小波變換識別出行波波頭。

2.??? 深度學習與智能算法:采用深度學習技術,尤其是卷積神經網絡(CNN)、深度置信網絡(DBN)、循環神經網絡(RNN)等,這些模型能夠從大量數據中提取高階、抽象、細節化的故障特征信息,并進行故障分類。

3.????自動化修復:根據故障發生的類型和原因,系統可提出針對性的修復建議,并輔助技術人員進行故障排除。


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鼎信智慧科技有限公司推出的輸配電線路在線監測,分布式故障定位,電纜在線監測設備在南網、國網得到廣泛應用,取得了良好的使用效果。

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