智能电网在线监测与故障诊断
电力设备的在线监测与故障诊断
超声一体化气室+膜渗透平衡脱气
气敏传感器
H2,CO,CH4,C2H6,C2H4,C2H2 单一色谱柱，单一传感器
空气做载气（部分型号）
TRANSFIX
英国Kelman 凯尔曼
动态顶空平衡
光声光谱技术（PAS）
H2,CO,CH4,C2H6,C2H4,C2H2,CO2,O2,八种气体加水分
机械振动监测
高压导体、触头温度监测
①母线电流 ②磁场 ③组件。a 温度传感器， b 感应线圈，c 电子线路 ④红外发光二极管 ⑤红外光接收器 ⑥温度信息接收器
主要问题：绝缘、供电 方法：无线（射频、红外）、光纤
高压开关柜局部放电的监测
暂态地电压（Transient Earth Voltages，TEV） 声发射（AE）
绕组变形
变压器的在线监测
在电场的作用下，绝缘系统中只有部分区域发生放电，而没有贯穿施加电压的导体之间，即尚未击穿。
在绝缘结构中局部场强集中的部位，出现局部缺陷时，将导致局部放电。
变压器局部放电监测
局部放电监测的意义
刷形树枝 丛林状树枝
局部放电是造成高压电气设备最终发生绝缘击穿的主要原因。这是一个“日积月累”的过程，可谓“冰冻三尺非一日之寒”。
宽带脉冲电流法局部放电监测
宽带脉冲电流法局部放电监测
常规局放测量的相位谱图不能分离噪声与信号，不能分离不同种类的信号，从而不能准确识别放电类型。
宽带脉冲电流法局部放电监测
b
1
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局放A
基于脉冲信号分离分类技术的局放检测则可根据信号特征将每一类局放的相位谱图分离出来
电网故障检测与智能诊断系统的设计与开发
电网故障检测与智能诊断系统的设计与开发随着电力系统的快速发展和智能化变革，电网的健康和安全成为了极为重要的问题。
故障的发生会给电力系统带来严重的损失，因此，开发一套能够准确、高效地检测和诊断电网故障的系统变得至关重要。
本文将介绍电网故障检测与智能诊断系统的设计与开发。
首先，电网故障检测与智能诊断系统需要具备一定的硬件设备。
例如，系统需要安装传感器以收集电力系统各个节点的数据。
传感器可以测量电流、电压、频率等电力参数，并将数据传输到中央服务器进行分析和处理。
此外，系统还需要安装数字保护装置，以便在故障发生时及时进行处理和保护。
其次，电网故障检测与智能诊断系统的设计离不开数据预处理和特征提取。
传感器收集到的海量数据需要进行清洗和预处理，以去除噪声和异常值。
然后，系统需要通过特征提取算法从预处理后的数据中提取有用的特征。
特征提取的目的是将原始数据转换为能够表示电网故障特征的数学向量。
接着，电网故障检测与智能诊断系统需要建立一套有效的故障检测模型。
在这个模型中，可以应用机器学习算法和人工智能技术，例如支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）和神经网络（Neural Network）等。
这些算法可以通过学习已知故障样本和正常样本的差异来构建故障检测模型，从而实现对未知样本的判断和分类。
此外，为了提高电网故障诊断系统的准确性和可靠性，还可以引入专家系统和知识库。
专家系统基于领域专家的知识和经验，通过规则和推理机制判断电网故障类型。
知识库则包含了大量的电网故障案例和解决方案，用于参考和比对。
通过结合专家系统和知识库，可以提供更加精准和全面的故障诊断结果。
最后，电网故障检测与智能诊断系统需要具备良好的用户界面和数据可视化功能。
用户界面应该简洁易用，方便用户输入和查询相关数据。
数据可视化功能可以将复杂的数据结果以图表、曲线等形式展示给用户，提高用户对电网故障的理解和认知。
总结来说，电网故障检测与智能诊断系统的设计与开发是一项复杂而关键的任务。
电力系统中的智能电网调度与故障诊断
电力系统中的智能电网调度与故障诊断智能电网在电力系统中扮演着至关重要的角色，不仅可以提高电力系统的效率和可靠性，还能够实现对电力系统的智能化管理和故障诊断。
本文将从智能电网的调度与故障诊断两个方面进行详细介绍。
一、智能电网的调度智能电网调度是指根据电力系统的实时需求和供应情况，对电力系统中的各个电力设备和能源进行有效协调和调度，以实现电力系统的稳定运行和能源的高效利用。
智能电网调度的关键是通过合理的调度策略和智能化的调度系统对电力设备和能源进行优化配置和调度。
1. 调度策略智能电网调度策略的目标是实现电力系统的经济和可靠运行。
具体而言，调度策略需要考虑以下几个方面：首先，需要考虑电力系统的负荷需求。
智能电网调度系统通过实时监测和预测电力系统的负荷需求，可以根据需求曲线对电力设备的运行状态进行调整，以满足负荷需求，并尽量减少电力系统的运行成本。
其次，需要考虑电力系统中各种能源的供应情况。
智能电网调度系统可以实时监测和分析电力系统中各种能源的供应情况，根据能源供应的情况对电力设备的运行状态进行调整，以实现能源的高效利用。
最后，需要考虑电力系统的可靠性和安全性。
智能电网调度系统通过实时监测和诊断电力系统中的故障和异常情况，可以及时对电力设备进行调度和备用，以保证电力系统的可靠性和安全性。
2. 调度系统智能电网调度系统是实现调度策略的关键。
它是一个基于计算机和通信网络的智能化控制系统，可以实现对电力设备和能源的实时监测、诊断和优化调度。
智能电网调度系统主要包括以下几个模块：首先，是数据采集和传输模块。
该模块负责实时采集电力系统中各个电力设备和能源的数据，并通过通信网络将数据传输至调度中心，为调度决策提供数据支持。
其次，是数据分析和预测模块。
该模块通过对采集的数据进行分析和预测，可以对电力系统的负荷需求和能源供应进行预测，为调度决策提供依据。
最后，是调度决策和执行模块。
该模块根据采集的数据和预测结果，结合调度策略，对电力设备和能源进行优化调度和控制，以实现电力系统的稳定运行和能源的高效利用。
智能变电站继电保护二次回路在线监测与故障诊断技术分析
智能变电站继电保护二次回路在线监测与故障诊断技术分析随着智能电网建设的不断推进和电力设备的更新换代，智能变电站已经成为电力系统中的重要组成部分。
在智能变电站中，继电保护系统是电力系统的重要安全保障装置，其性能和可靠性直接影响到电力系统的安全稳定运行。
而继电保护系统中的二次回路在线监测与故障诊断技术，更是保障系统安全和稳定运行的重要环节。
1. 二次回路在线监测概述智能变电站继电保护系统中的二次回路在线监测技术，是指对继电保护系统中的二次回路进行实时监测和检测，以实现对继电保护系统的状态和性能进行全面监控和分析。
通过对二次回路的在线监测，可以及时发现继电保护装置的异常情况，保证继电保护系统的可靠性和稳定性。
2. 二次回路故障诊断技术的技术手段在智能变电站中，二次回路故障诊断技术主要通过传感器和故障诊断装置实现。
传感器可以对二次回路的电流、电压等参数进行实时监测，故障诊断装置可以根据传感器采集的数据进行故障诊断和分析，从而实现对继电保护系统的二次回路故障的准确诊断和快速排除。
3. 二次回路故障诊断技术的应用意义通过二次回路故障诊断技术，可以准确诊断和排除继电保护装置的二次回路故障，保证继电保护系统的正常运行，提高继电保护系统的可靠性和稳定性，保障电力系统的安全运行。
1. 智能化技术的应用随着智能化技术的不断发展，智能变电站继电保护二次回路在线监测与故障诊断技术也将不断应用智能化技术，实现对继电保护系统的全面智能监控和管理。
2. 数据分析与处理的优化在智能变电站中，数据分析与处理的优化将成为二次回路在线监测与故障诊断技术的重要发展方向，通过对传感器采集的数据进行深度分析和处理，实现对继电保护系统状态和性能的全面监测与分析。
3. 传感器技术的进步传感器技术的不断进步将为二次回路在线监测与故障诊断技术的应用提供更加强大的支持，实现对继电保护系统二次回路的更加准确和精准的监测和检测。
智能变电站继电保护二次回路在线监测与故障诊断技术是保障电力系统安全运行的重要技术手段，其发展趋势将不断向着智能化、数据分析与处理的优化和传感器技术的进步方向发展。
智能电网中电力设备状态监测与故障诊断技术研究
智能电网中电力设备状态监测与故障诊断技术研究随着能源需求的不断增长，智能电网逐渐成为了现代社会的重要基础设施。
而在智能电网中，电力设备的状态监测与故障诊断技术则起到了至关重要的作用。
本文将从多个方面综述智能电网中电力设备状态监测与故障诊断技术的研究进展。
一、智能电网背景与电力设备状态监测需求随着能源资源的日益枯竭和环境污染问题的加剧，传统的电网已经无法满足人们对于电能的需求。
因此，在智能电网的背景下，电力设备状态监测与故障诊断技术应运而生。
这种技术可以对电力设备进行实时监测，及时发现设备运行状态的异常，并准确诊断设备的故障原因，从而提高电力系统的可靠性和效率。
二、电力设备状态监测技术研究进展1. 无线传感网络技术在智能电网中，无线传感网络技术是电力设备状态监测的主要手段之一。
它通过传感器将设备的运行数据采集并传输到监测中心，以实现对设备状态的监测。
近年来，无线传感网络技术在可扩展性、能耗控制和数据传输等方面有了较大的突破，为电力设备状态监测提供了强有力的支持。
2. 机器学习与数据挖掘技术机器学习与数据挖掘技术是电力设备状态监测与故障诊断的重要工具。
通过对大量历史数据进行分析和挖掘，可以建立设备运行的模型，并识别出可能存在的故障模式。
同时，机器学习与数据挖掘技术还可以对实时数据进行实时分析，从而提前发现设备运行的异常情况，并采取相应的措施。
三、电力设备故障诊断技术研究进展1. 故障特征提取电力设备故障诊断的首要任务是提取故障的特征。
通过对设备运行数据的分析，可以找出与故障有关的指标和参数，并建立相应的特征提取模型。
近年来，随着信号处理和模式识别技术的不断进步，故障特征提取的方法也得到了显著的改进。
2. 故障诊断模型基于特征提取的数据模型可以用来诊断电力设备的故障。
故障诊断模型可以是基于规则的专家系统，也可以是基于统计学习的模型。
此外，近年来，基于深度学习的故障诊断方法也越来越受到研究者的关注，并取得了一定的研究成果。
电气设备在线监测与故障诊断技术综述
电气设备在线监测与故障诊断技术综述周远超摘㊀要:随着经济的发展ꎬ国内电量需求日益加大ꎬ电网超负荷运转ꎬ再加上电网设备自身存在一些故障ꎬ导致国内电网大面积停电的事故时有发生ꎮ文章在阐述电气设备状态监测及诊断相关概念的基础上ꎬ分析电气设备状态监测与故障诊断系统的组成及相应功能ꎬ总结并提出了目前常用的在线监测与故障诊断技术存在的问题及解决办法ꎮ关键词:电气设备ꎻ在线监测ꎻ故障诊断一㊁电气设备在线监测与故障诊断的定义与实现(一)电气设备在线监测与故障诊断的定义１.在线监测在线监测是在电气设备正常运行的前提下ꎬ利用传感技术㊁计算机技术和光电技术对电气设备状态进行连续㊁自动的监测方法ꎮ为防止产品质量问题对电气设备运行可靠性造成不利影响ꎬ采用在线监测技术ꎬ对电气设备的运行状态进行实时监测ꎬ及时发现隐患ꎮ２.故障诊断故障诊断主要是对电气设备的在线实时监测数据进行比较分析ꎬ给出设备的故障点㊁故障类型和故障发展趋势ꎬ提出有效的维修策略ꎬ以保证设备安全稳定运行ꎬ减少电气设备故障造成的不利影响ꎮ(二)电气设备在线监测与故障诊断的实现一般来说ꎬ电气设备的在线监测和故障诊断过程可分为运行信号检测㊁信号特征提取㊁运行状态识别和故障诊断结果ꎮ运行信号检测:根据对电气设备的监测和监测目的ꎬ选择相应的不同传感器ꎬ对电气设备的运行信号进行监测ꎬ将模拟信号同声传译为数字信号ꎮ信号特征提取:保留或增加信号中有用的部分ꎬ提取一些与电气设备故障有关的信号ꎬ便于后续故障诊断ꎮ二㊁制约电气设备状态在线监测与故障诊断技术的问题根据以往的经验ꎬ从停电后电气设备的诊断和维护过渡到电气设备的诊断和评估ꎬ确定电气设备的剩余寿命ꎬ并提供维修计划ꎬ是一项重大的技术变革ꎮ它需要大量的技术支持ꎮ根据我国国情ꎬ引进先进技术ꎬ开展长期的实践工作和经验ꎬ总结了防治的技术流程ꎮ电气设备的在线监测与故障诊断技术是实现无停电检修的基本和必要条件ꎮ因此ꎬ要发展电气设备在线监测与故障诊断技术ꎬ必须解决运行中存在的问题ꎮ(一)在线监测设备稳定性在线监测设备的稳定性是电气设备在线监测与故障诊断技术广泛应用的基础和必要条件ꎮ电气设备监测元件老化㊁电气设备状态在线监测和故障诊断设备中使用的元器件种类繁多ꎬ而电子元器件在恶劣的环境条件下ꎬ经受住电网电压㊁短路等正常故障的考验ꎬ很容易损坏ꎮ对于温度变化范围大㊁工作环境恶劣的电器元件ꎬ也要求其工作温度和稳定性要求较高ꎮ但是ꎬ如果后台工控机的质量不能得到保证ꎬ很容易受到负载的冲击ꎬ导致主板㊁控制器等元器件损坏ꎬ导致频繁的死机ꎮ监测电气设备的电磁兼容性和防止电磁干扰一直是阻碍电气设备在线监测与故障诊断技术发展的重要原因ꎮ制造商一直在不断地研究和探索这个问题ꎮ从现有技术来看ꎬ在线监测主要是软硬件结合ꎬ软件是电气设备在线监测的主导因素ꎬ但在强电磁场干扰下ꎬ监测信号的提取非常困难ꎮ虽然已经取得了一流的进展ꎬ但在实际运行过程中ꎬ不同变电站的干扰是不同的ꎬ需要具体分析才能得到在线监测结果ꎮ因此ꎬ有必要在积累大量经验的基础上ꎬ根据不同的工作环境定制相应的设备标准ꎮ电气设备的现场维护监测ꎬ由于电气设备的在线监测设备长期工作在复杂的环境中ꎬ受多种因素的影响ꎮ电子元器件的老化速度和灵敏度下降很快ꎬ导致采集的数据存在一定的误差ꎬ需要定期更换和维修ꎮ这就要求生产厂家对电气设备进行在线监测ꎬ给出准确的设备维护和更换时间ꎮ电力监控不仅可以对这些设备进行归档ꎬ建立信息ꎬ以便及时更换和维护以及相应的维修队伍ꎬ并增设专职岗位负责ꎮ(二)实行电气设备状态在线监测与故障诊断系统标准化电气设备在线监测与故障诊断技术尚处于起步阶段ꎮ相关软件和技术还不成熟ꎬ软件有待开发和完善ꎮ而且ꎬ互相交流是不现实的ꎮ电气设备在线监测与故障诊断技术的标准化在短期内是不可能建立的ꎮ为了发展电气设备在线监测和故障诊断技术ꎬ必须建立标准的产品模型和信息管理系统ꎬ采用标准的现场总线技术和数据管理系统ꎬ相互借鉴ꎬ统一标准ꎬ使设备的任何一部分都可以由不同的厂家更换ꎬ不同厂家的不同产品具有一定的可开发性㊁互换性和可扩展性ꎬ减少维修的制约性和依赖性ꎬ降低维修成本和人员ꎬ以便用户及时维修和维护电气监控设备ꎮ(三)电气设备剩余寿命的精确预测电气设备在线监测与故障诊断技术的最大优点是根据大量的数据和实证分析来判断电气设备在正常情况下的使用寿命ꎮ在电气设备正常运行的情况下ꎬ故障主要分为初次安装调试一年左右暴露的故障ꎬ在稳定期为５~１０年期间ꎬ定期检查主要是为了延长电气监控设备的使用寿命ꎻ在劣化期从１０年开始到２０年ꎬ根据实际情况逐步增加定期检查的频率ꎬ根据大量监测数据判断电气设备的剩余寿命ꎻ主要采用２０年以上的风险期ꎬ要持续监测ꎬ准确预测剩余寿命ꎬ制订更换和维护计划ꎮ三㊁结束语随着电力设备状态检修策略的全面推广和智能电网的加速发展ꎬ状态监测与故障诊断技术将得到广泛应用ꎮ电气设备状态监测系统和诊断结果的准确性将直接影响状态检修策略的有效实施ꎮ因此ꎬ电力系统状态监测应与前沿技术成果紧密结合ꎬ创新开发智能化㊁系统化的信息诊断专家应用系统ꎬ提高电气设备运行的可靠性ꎬ优化设备状态检修策略ꎮ参考文献:[１]钟连宏ꎬ梁异先.智能变电站技术应用[Ｍ].北京:北京出版社ꎬ２０１９.[２]王波ꎬ陆承宇.数字化变电站继电保护的ＧＯＯＳＥ网络方案[Ｊ].电力系统自动化ꎬ２０１９(３７).作者简介:周远超ꎬ男ꎬ山东省青岛市ꎬ研究方向:电气方向ꎮ２２２。
智能电网在线监测与故障诊断图文ppt课件
经营者提供商品或者服务有欺诈行为 的，应 当按照 消费者 的要求 增加赔 偿其受 到的损 失，增 加赔偿 的金额 为消费 者购买 商品的 价款或 接受服 务的费 用
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经营者提供商品或者服务有欺诈行为 的，应 当按照 消费者 的要求 增加赔 偿其受 到的损 失，增 加赔偿 的金额 为消费 者购买 商品的 价款或 接受服 务的费 用
电网智能化中的电气设备状态监测与故障诊断方法
电网智能化中的电气设备状态监测与故障诊断方法随着电力系统的快速发展和智能化的推进，电气设备的状态监测与故障诊断变得越来越重要。
电网智能化技术的应用，可以实现对电气设备的实时监测、故障预警和快速诊断，从而提高电网运行的可靠性和安全性。
本文将介绍电网智能化中常用的电气设备状态监测与故障诊断方法。
一、电气设备状态监测方法1. 传统监测方法传统的电气设备状态监测方法主要包括温度、振动、湿度、颗粒物等参数的监测。
通过安装传感器和监测仪器，实时获取电气设备的工作状态，并将数据传输到监测系统中进行分析和处理。
例如，温度是电气设备运行状态的重要指标之一，可以通过温度传感器实时监测设备的温度变化。
当温度超过设定的阈值时，系统会自动发出预警信号，以便及时采取措施。
2. 特征参数提取方法特征参数提取方法是对电气设备工作状态进行识别和判断的一种常用方法。
通过对电气信号进行信号处理和特征提取，可以得到反映设备状态的特征参数。
例如，对于变压器来说，可以通过提取电流波形、电压波形和频谱特征等参数，判断变压器是否存在故障。
通过比较实际测量的特征参数与预设的故障特征参数，可以实现对变压器故障的诊断和判断。
3. 数据挖掘与智能算法方法数据挖掘与智能算法方法是在大数据背景下，利用机器学习、人工智能等技术来实现电气设备状态监测的方法。
通过对大量历史数据进行分析和挖掘，建立模型，从而实现对电气设备的状态监测和预测。
例如，可以利用神经网络算法对大量的电气设备数据进行训练，建立模型，用于识别和预测设备的工作状态。
通过将实时数据输入模型中，可以及时发现设备异常和故障，并提供相应的预警或诊断结果。
二、电气设备故障诊断方法1. 规则推理方法规则推理方法是一种基于规则库的故障诊断方法。
通过建立故障规则库，将设备故障类型和相应的特征参数进行匹配，从而实现对设备故障的诊断。
例如，设备故障规则库中定义了某一特征参数超过一定阈值，则判定为设备故障。
当实时监测到该参数超过阈值时，即可根据规则库进行故障诊断，并给出相应的处理建议。
电力设备在线监测与故障诊断研究
电力设备在线监测与故障诊断研究电力设备在线监测技术可以对电力设备运行情况进行长时间、无人值守的监测，通过传感器采集到的数据对设备进行实时监测和评估。
常见的在线监测方法包括振动监测、温度监测、电流监测等。
通过这些传感器可以实时获取设备的振动、温度、电流等参数，从而判断设备是否运行正常。
在线监测技术的核心是数据采集与处理。
通过监测设备的工作状态，我们可以获得设备的运行数据，如电流、温度、振动等，将这些数据通过传感器传输到监控中心，通过数据处理技术对这些数据进行分析和比较，找出异常值，从而判断设备是否存在故障。
如果判断设备存在故障，还可以通过故障诊断技术找出故障的原因和位置，以便及时进行修复和维护。
实时监测和故障诊断技术的应用，可以及时发现设备异常情况，提高电力系统的可靠性和安全性，减少故障停电的风险。
在电力设备在线监测与故障诊断研究中，主要的问题包括数据采集与传输、数据处理与分析、故障诊断与定位等。
在数据采集与传输方面，需要选择合适的传感器，并确保传感器的精度和可靠性。
数据处理与分析方面，需要使用合适的算法和模型对数据进行处理和分析，以提取有用的信息。
在故障诊断与定位方面，需要结合设备的运行状态和历史数据，运用故障诊断技术对设备的故障原因和位置进行判断。
目前，电力设备在线监测与故障诊断技术已经得到广泛应用。
例如，在发电厂使用在线监测技术可以更好地掌握发电机组的运行状态，提高发电机组的可靠性。
在变电站使用在线监测技术可以实时监测设备的运行状态，及时发现设备的故障问题，确保电力系统的正常运行。
在配电网使用在线监测技术可以实现对设备运行状态的远程监测和管理，提高电网的可靠性和安全性。
总结来说，电力设备在线监测与故障诊断是一个重要的研究领域，其应用可以提高电力系统的可靠性和安全性。
未来的研究方向包括数据处理与分析算法的改进，故障诊断技术的提高，以及在线监测技术在新能源和智能电网领域的应用等。
这些研究结果有望为电力工业的发展和改进提供重要的支持和指导。
电力系统智能监测与故障诊断技术研究
电力系统智能监测与故障诊断技术研究随着科技的飞速发展，智能监测技术在电力系统中得到了广泛应用，极大地提高了电网的运行效率和稳定性，同时也保障了电力供应的安全和可靠性。
本文将从电力系统的智能监测和故障诊断两个方面入手，讨论现有技术的发展和应用，并探讨其未来的发展趋势。
一、电力系统智能监测技术的发展与应用电力系统智能监测技术是指利用先进的传感器和数据分析技术，对电力系统进行实时监听、监测和分析，以发现电力系统中的异常情况，并及时采取措施进行调整和修复，保障电力供应的安全、可靠和高效。
它是电力系统运行和管理中不可或缺的一部分。
目前，电力系统智能监测技术主要应用于配电系统、输电系统、变电站等电力系统核心领域，通过实时监测电力系统的电流、电压、频率等数据，对电网运行状态进行智能分析和判断，确保电网的高效运行。
如在配电系统中，通过实时监测线路电流和电压等数据，可以实时掌握系统运行和设备状态，并通过数据分析技术，判断设备是否存在异常情况，以及发现潜在的故障隐患。
二、电力系统故障诊断技术的发展与应用在电力系统运行过程中，难免会出现各种各样的故障和异常情况，这就需要电力系统故障诊断技术进行有效的诊断和解决。
电力系统故障诊断技术主要应用于降低电网故障率，提高电网可用性，是电力系统运行和管理中非常重要的一部分。
目前，电力系统故障诊断技术主要包括传统的电力系统故障诊断技术和基于数据分析的故障诊断技术。
传统的电力系统故障诊断技术主要是利用传统的测量和测试手段，如红外测温、绝缘测试等，结合专家经验进行故障诊断。
虽然这种方法简单可靠，但是诊断速度较慢，而且对于一些复杂的故障情况，无法进行准确的判断。
基于数据分析的故障诊断技术则是利用先进的数据挖掘、分析和机器学习技术，通过分析监测数据和历史数据，建立电力系统的故障模型和相关规则，以实现对电力系统故障的自动诊断和预测。
这种方法具有诊断速度快、准确性高的优点，可以有效地解决电力系统故障诊断的问题。
电力系统中的智能电网运行与故障诊断
电力系统中的智能电网运行与故障诊断随着社会的发展和技术的进步，电力系统作为现代社会的基础设施之一，对于人们的生活和生产起着至关重要的作用。
然而，由于电力系统的复杂性和不可预测性，智能电网的运行和故障诊断成为保障供电可靠性和安全性的重要环节。
本文将从智能电网运行和故障诊断两个方面展开论述。
一、智能电网的运行智能电网是指应用先进技术和信息通信技术对传统电力系统进行升级和改造，以实现电力系统自动化、智能化和高效能运行的电网。
在智能电网中，核心是智能电力设备和智能监控系统的应用。
1.1 智能电力设备智能电力设备是指在电力系统中应用先进的传感器、控制器和执行器等装置，通过对电网运行状态进行实时监测和控制，以实现电能高效利用和能源的可持续发展。
例如，智能电表能够实现远程抄表和自动计费，智能开关能够实现远程控制和故障隔离等。
1.2 智能监控系统智能监控系统是指通过电网中的传感器和通信设备，对电力系统的各个环节进行数据采集和信息传输，实现对电网运行状态的实时监测和智能分析。
智能监控系统可以通过监测电压、电流、频率等参数，及时判断电网是否存在异常情况，并通过预警和自动控制等手段进行处理，从而确保电力系统的可靠运行。
二、智能电网的故障诊断智能电网的故障诊断是指通过对电力系统中的各个节点和设备进行故障检测和分析，及时发现和判断故障原因，以便实施正确的故障处理措施，保障电力系统的可靠性和安全性。
2.1 故障检测故障检测是指通过对电力系统中的传感器数据和监控信号进行分析和处理，以判断系统是否存在故障情况。
例如，通过对电压、电流等参数的变化趋势进行监测和分析，可以发现系统是否存在电压异常、电流不平衡等故障情况。
同时，还可以通过视频监控等手段对设备运行状态进行实时监测，判断设备是否存在故障。
2.2 故障诊断故障诊断是指通过对故障检测结果进行分析和判断，确定故障的具体原因和位置。
通过对传感器数据和监控信号的深入分析，结合故障数据库和专家经验，可以实现对故障原因的快速诊断。
电力系统中的设备状态监测与故障诊断
电力系统中的设备状态监测与故障诊断电力系统是现代社会不可或缺的基础设施，它为工业、商业和居民提供了稳定可靠的电力供应。
然而，与电力系统的规模不断扩大和负荷不断增加相比，设备故障和事故的发生频率也在逐渐上升。
因此，电力系统中的设备状态监测与故障诊断显得尤为重要。
设备状态监测是通过对电力系统中的设备进行实时监测和数据采集来了解设备的工作状态和运行特征，以及预测设备的健康状况。
它可以帮助电力系统运维人员及时发现设备故障、预测设备失效，从而采取相应的维修措施，避免设备故障给电网运行带来的不良影响。
一种常见的设备状态监测方法是利用传感器对电力系统中的设备进行连续监测。
这些传感器可以监测设备的温度、振动、声音、电流和电压等参数，将采集到的数据实时传输到监控中心或云平台上进行处理和分析。
通过对这些数据进行挖掘和诊断，可以及时发现设备运行异常和潜在故障的蛛丝马迹。
另一种设备状态监测方法是利用无人机技术进行设备巡检。
无人机可以搭载各种传感器和摄像设备，通过飞行巡检电力系统中的设备，实时采集设备的图像、视频和数据等信息。
这些数据可以帮助运维人员发现设备的损坏、腐蚀、松动等异常情况，及时进行维护和修复，避免设备故障的发生。
除了设备状态监测外，故障诊断是电力系统中的另一个重要环节。
故障诊断是通过对设备故障的原因和特征进行分析和判断，找出故障根源，制定合理的维修方案。
常见的故障诊断方法包括传统的经验法和基于人工智能的智能诊断法。
传统的经验法是依靠运维人员多年的经验和知识来判断设备故障的原因和位置。
这种方法具有经济、便捷的特点，但也存在主观性强、缺乏准确性和可靠性的问题。
随着人工智能技术的快速发展，基于人工智能的智能诊断法逐渐引起了人们的关注。
基于人工智能的智能诊断法利用机器学习、数据挖掘和模式识别等技术，从大量的历史数据中学习和提取设备故障的模式和规律。
通过与实时监测数据进行比对和分析，可以及时判断设备是否存在故障，以及故障的类型和位置。
智能电网输配电线路在线监测与故障诊断综合系统
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关键字 ：智 能 电网；智 能输 电；特 高压 输 电线路；在 线监 测技术
智能电网故障检测与诊断方法研究
智能电网故障检测与诊断方法研究智能电网是未来电力系统的发展方向，其利用先进的信息通信技术和先进的集控技术，将传统的电力系统转变为信息化、智能化的电力系统。
智能电网具有很高的可靠性和可用性，但由于其复杂性和规模较大，故障的检测与诊断成为关键问题。
本文主要研究智能电网故障检测与诊断的方法。
一、智能电网故障类型和原因分析智能电网故障类型包括线路故障、设备故障、通信故障等。
线路故障可能是由于天气原因导致的断线、短路等问题；设备故障可能是由于设备老化、过载、短路等问题；通信故障可能是由于通信链路中断、通信软件故障等问题。
针对不同类型的故障，需要采用不同的检测与诊断方法。
二、传统方法传统的电力系统故障检测与诊断方法主要采用经验分析、参数计算、规则推理等方法。
但传统方法存在一些问题，如建模复杂、计算耗时长、诊断精度不高等。
随着智能电网的快速发展，需要提出适应智能电网的故障检测与诊断方法。
三、基于机器学习的方法机器学习是一种能够从数据中自动学习并进行预测和决策的方法。
在智能电网故障检测与诊断中，可以利用机器学习方法构建故障检测与诊断模型。
常用的机器学习方法包括支持向量机、人工神经网络、决策树等。
这些方法可以通过学习大量的历史数据，自动得到故障检测与诊断的模型，并进行故障的预测与诊断。
四、基于物联网的方法物联网是一种通过互联互通的传感器和执行器与云平台进行通信的技术。
在智能电网故障检测与诊断中，可以利用物联网技术获取各个设备的实时数据，从而实现故障的检测与诊断。
物联网技术可以将各个设备连接起来，形成一个大规模的故障检测与诊断系统，并通过云计算对数据进行分析和处理。
这样可以准确地检测和诊断故障，提高故障的处理效率。
五、智能决策与优化智能决策与优化是一种能够根据当前状态和目标需求，自动选择最佳策略和优化结果的方法。
在智能电网故障检测与诊断中，可以采用智能决策与优化方法，通过分析各种故障情况，自动选择最佳故障处理策略，并进行优化。
电力系统中的智能监测与故障诊断技术
电力系统中的智能监测与故障诊断技术电力系统是现代社会不可或缺的基础设施，其运行安全与稳定对于国家的经济发展和民生保障至关重要。
然而，由于电力系统的复杂性和多样性，其中存在着众多的潜在故障隐患，一旦发生故障就可能导致器件损坏、电力中断、事故灾害等影响。
因此，在电力系统中实施智能监测与故障诊断技术十分必要。
一、智能监测技术在电力系统中的应用智能监测技术是指利用传感器、网络通信和计算机等技术手段实时获取电力系统运行状态信息，并通过数据分析和处理等方法对系统进行监测和分析的一种技术手段。
智能监测技术应用于电力系统具有以下优势：1、提高设备安全性：智能监测技术能够实时监测和分析设备运行状态，及时发现异常情况和潜在故障隐患，为设备安全提供重要保障。
2、增加设备可靠性：智能监测技术能够通过对电力系统的运行状态数据进行分析，进而预测设备的故障概率，并提前进行维护和保养，大大提高设备的可靠性和运行寿命。
3、减少停电损失：电力系统中的故障一旦发生，往往会导致电力中断，造成停电损失。
智能监测技术能够对电力系统进行实时监测，及时发现电力系统中的异常情况，并进行预警，从而能够尽可能减少电力中断造成的损失。
二、故障诊断技术在电力系统中的应用故障诊断技术是指利用计算机等技术手段对电力系统故障进行诊断和预测的一种技术手段。
故障诊断技术应用于电力系统具有以下优势：1、提高故障诊断准确性：通过采集电力系统各个节点的实时数据，利用数据分析和处理技术对系统进行监测和分析，可以更准确地诊断系统的故障原因。
2、加快故障处理速度：将故障诊断技术应用于电力系统中可以有效地提高故障的诊断速度和准确性，从而可以更快的进行故障处理。
3、降低运维成本：故障诊断技术可以实现对电力系统的长期监控和分析，预防潜在故障，从而可以有效地降低系统运维成本。
三、智能监测与故障诊断技术的融合应用智能监测技术和故障诊断技术在电力系统中的应用已经越来越广泛，随着这两种技术的融合应用，将可以更有效地对电力系统进行监测和故障诊断。
基于智能电网的设备在线监测与故障诊断
要 ：以智能 电网建设为背景 ， 分析 了基 于多 Ａ ｅｔ ｇｎ 的在线 监测 与诊断 专家 系 胡 汉 梅 （ ９５ ） １６ 一 ，
女 ， 授 ， 究方 向 教 研
统的可行性 ， 出实现专家系统的一种流程 方案 ， 给 并提出了智能电网在线监测的几点要
为电力设 备在线 监 测与故障诊 断。
Ａｂｓ ｒ ｃ ：Ｂｙ ｔ ｅ ｂ ｃ ｇ ｏ ｎ ｏ ｈｅ ｃ ｎ ｔｕｃｉｎ ｏ ｈ ｍａ ｔｇ ｉ ｔ ｅ ｓｂｌｔ ｆｏ ｉ ｍｏ ｉｏｉ ｎｄ ｔａ ｔ ｈ ａ ｋ ｒ ｕ ｄ ｆ ｔ ｏ ｓｒ ｔｏ ｆｔ ｅ ｓ ｒ ｒｄ， ｈｅ ｆ ａ ｉ ｉｉ ｏ ｎｌ ｙ ｎｅ ｎｔ ｒｎｇ ａ
时、 绩优 的电 网运行 和 管理 … 。
１ 智 能 电 网 的特 点
智能 电 网是 指 电网 的智 能 化 ， 建立 在 集 成 是
郑
一
红 （９ ３ ， 硕士研究生 ， １８ 一） 女， 研究方 向为电力设备在线监测与故障诊断 ， 电力系统分析 。
Ｄｅ ｉｅ ｌｎ ｏ ｉｏ ｉ ｇ ａ ｄ ｕ ｔＤｉ ｇ ｏ ｔｃ ｓ ｄ ｏ ｍ ａ ｔＧｒｄ ｖ ｃ ｓ Ｏｎ ｉ ｅ Ｍ ｎ ｔ ｒｎ ｎ Ｆａ ｌ ａ ｎ ｓｉｓＢａ ｅ ｎ Ｓ ｒ ｉ
Ｕ ｎ ｉ ＺＨＥＮＧ ｎ Ｈａ ｍｅ ． Ｈｏ ｇ
（ ｈｎ ｈｅ ｏｇｓＵ ｉｅｓｙ ｏ ｅｅｏ ｌ ｔ ｃｌ ｎ ｉｅｒ ｇ＆ Ｒ ｎ ｗ ｂｅＥ ｅｇ ， Ｃ ｉａＴ ｒｅＧ ｒ ｎｖｒ ｔ，Ｃ ｌ ｇ ｆ ｅ ｒ ａ Ｅ ｇｎ ｅ ｎ ｅ ｉ ｌ Ｅ ｃ ｉ ｉ ｅｅ ａ ｌ ｎ ｒ ｙ Ｙ ｃ ａｇ４ ３ ０ ， ｈｎ ） ｉｈｎ ４ ０ ２ Ｃ ｉ ａ
“ 一坚 强 ” 能 电网 目标 的提 出 ， 统 智 电气设 备从 事
电力设备在线监测与故障诊断
电力设备在线监测与故障诊断第一篇：电力设备在线监测与故障诊断电力设备预防性维修的特点：根据检修的技术条件、目标的不同分为7个分支。
对电力企业影响较大的主要有以时间为依据，预先设定检修内容与周期的定期检修（TBM,TimeBasedMaintenance）,或称计划检修（SM,ScheduleMaintenance单纯按规定的时间间隔对设备进行相当程度解体的维修方法，不可避免地会产生“过剩维修”，不但造成设备有效利用时间的损失和人力、物力、财力的浪费，存在“小病大治，无病也治”的盲目现象，甚至会引发维修故障。
缺乏针对性，具有盲目性。
状态维修的特点：以设备健康状况为基础的状态维修应运而生，被引入电力行业，状态维修是当前技术最先进的维修制度，它为设备安全、稳定、长周期、全性能、优质运行提供了可靠的技术和管理保障。
真正做到适时而修，最大限度地提高发电设备的利用率，降低维修人、财、物的浪费和检修磨损，提高企业经济效益。
发展趋势：但依当前的整体技术和经济条件，要想把全部设备改为状态维修，对国内大部分的电力企业来说，还有很多困难。
因此在大部分电力企业目前仍沿用预防性维修为主体，辅以事后维修、状态维修的检修模式。
2电容型设备绝缘特性参数：介质损耗角正切值3对电力设备进行局部放电监测，采用高频和特高频监测频段5、在线监测电力变压器油中溶解气体组分的方法：气相色谱法的优点是能够对油中溶解的各种气体含量进行定量分析。
它的缺点是环节多，操作复杂，技术要求高，试验周期长等。
因此这种方法通常用于主要设备的定期检查(例如半年一次)，由熟练的专业人员在试验室里操作。
而在两次定期分析的间隔期内，变压器内部状况的变化就不能被检测到。
采用膜渗透法在线监测油中气体采用红外线光谱分析技术的油中气体在线监测第二篇：避雷器在线监测与故障诊断技术综述避雷器的在线监测与故障诊断技术前言：电力系统设备的状态监测和故障诊断是近10年来发展较快的新技术，具有良好的发展和应用前景。
配电网中基于人工智能的故障检测与诊断研究
配电网中基于人工智能的故障检测与诊断研究配电网是现代城市电力供应的重要组成部分，其稳定运行对维护城市的正常生活和经济发展至关重要。
然而，由于配电网中存在的各种故障，如短路、过电流等，会对电力系统造成严重影响，甚至引发事故。
因此，对配电网中的故障进行及时准确的检测与诊断具有重要意义。
人工智能技术作为一种快速发展的技术手段，为配电网故障检测和诊断提供了新的方法和工具。
通过利用人工智能技术，可以对配电网的运行状态进行实时监测，及时发现潜在的故障，并进行准确诊断。
在本文中，将介绍基于人工智能的故障检测与诊断研究的相关进展和方法。
首先，基于人工智能的故障检测与诊断一般分为两个主要步骤：故障检测和故障诊断。
故障检测是指通过运用人工智能技术对配电网的运行数据进行分析，判断其是否存在故障。
而故障诊断则是在检测到故障后，通过对故障特征进行分析和比对，确定具体的故障类型和位置。
这两个步骤通常通过人工智能技术中的监督学习和无监督学习方法来实现。
在故障检测方面，监督学习方法常用于将配电网的运行数据与已知真实故障数据进行比对，通过建立模型来判断配电网是否出现故障。
常见的监督学习方法包括支持向量机（SVM）、决策树、人工神经网络等。
这些方法可以通过对历史数据的学习，建立起故障检测模型，对新的运行数据进行分类判断。
而无监督学习方法则能够在无需标记真实故障数据的情况下，通过对配电网运行数据的聚类和异常检测，实现对故障的检测。
在故障诊断方面，人工智能技术中的专家系统被广泛应用。
专家系统通过将专家知识进行编码，建立起一套完整的故障诊断知识库，用于辅助判断故障的类型和位置。
专家系统的核心是推理机制，根据输入的故障特征，通过知识库中的规则进行推理，给出准确的故障诊断结果。
此外，还有一些基于模型的方法，如基于故障模式识别和模型匹配的方法，通过建立出故障模型和运行模型，并将运行数据与模型进行比对，识别故障的类型和位置。
近年来，随着大数据和云计算技术的快速发展，基于人工智能的故障检测和诊断也得到了新的突破。
智能电网中电力设备状态监测与诊断方法
智能电网中电力设备状态监测与诊断方法随着社会的发展，电力供应的要求越来越高。
为了确保电网的稳定运行和电力设备的安全可靠，智能电网中的电力设备状态监测与诊断方法显得尤为重要。
本文将介绍智能电网中常用的电力设备状态监测与诊断方法，包括传统的监测手段和基于人工智能的新技术。
1. 传统的监测手段传统的电力设备状态监测主要依靠人工巡检和传感器监测技术。
人工巡检是最直观、简单的方法，通过工程师对电力设备的视觉和听觉进行检测，来判断设备是否存在异常。
这种方法的优势在于操作简单，可靠性高，但存在人为误判和漏检的问题。
另一种传统的监测手段是传感器监测技术，通过在电力设备上安装传感器来实时监测设备的电流、电压、温度等参数，并将数据发送到监测系统进行分析和判断。
该方法相对准确，但传感器的安装和维护成本较高，并且需要采集大量的数据进行分析，增加了数据处理的复杂性。
2. 基于人工智能的电力设备状态监测与诊断方法随着人工智能技术的发展，越来越多的电力公司开始采用基于人工智能的监测与诊断方法。
这种方法通过收集和分析大量的数据，建立模型来预测设备的状态，从而实现实时监测和预警。
其中，机器学习和深度学习是常用的人工智能技术。
机器学习是一种通过数据训练模型并不断优化的方法。
它通过对历史数据的学习，建立起设备正常运行的模型，当监测到异常时，可以及时发出预警，并提供可能的故障原因。
机器学习方法可以结合传感器数据和电力设备的运行状态数据进行分析，发现隐藏在数据背后的规律，并进行状态预测和故障诊断。
深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，在图像和语音等领域取得了很大的成功。
在电力设备状态监测与诊断中，深度学习可以通过对设备图片、声音和振动等数据的学习，实现高能效、高精确度的故障检测和预警。
例如，通过对电力设备摄像头拍摄的图片进行分析，可以发现设备表面出现的裂纹、腐蚀和漏油等问题。
另外，通过分析设备发出的声音和振动信号，可以判断设备是否存在故障，并提供诊断建议。
电网智能监控与故障诊断系统设计与实现
电网智能监控与故障诊断系统设计与实现随着电力系统规模的不断扩大和电网安全的重要性日益凸显，电网智能监控与故障诊断系统的设计与实现变得尤为关键。
这样的系统能够实时监测电力设备的运行情况，及时发现潜在的故障，并采取相应的措施进行维修，从而保证电网运行的安全和稳定。
本文将详细介绍电网智能监控与故障诊断系统的设计与实现。
首先，电网智能监控与故障诊断系统的设计需要包括多个模块，如传感器模块、数据采集模块、数据处理模块和故障诊断模块等。
传感器模块负责实时监测电力设备的电流、电压、温度等参数，并将数据传输给数据采集模块。
数据采集模块负责接收传感器模块的数据，并进行存储和传输给数据处理模块。
数据处理模块利用数据分析和处理算法，对采集到的数据进行处理和分析，并通过故障诊断模块判断是否存在潜在故障。
故障诊断模块根据预设的故障诊断规则，对数据处理模块的输出进行判断和诊断，发现潜在的故障并进行报警或返回给运维人员。
其次，对于电网智能监控与故障诊断系统的实现，可以采用传统的有线网络或者无线通信技术。
传统的有线网络可以利用现有的电力设备网络进行信息传输，具有稳定可靠的优势，但也存在布线复杂、成本高昂等问题。
而无线通信技术则可以避免布线问题，提高系统的灵活性和可扩展性，但在信号传输稳定性和安全性上仍需考虑。
此外，为了实现电网智能监控与故障诊断系统，还需考虑数据存储和平台的选择。
数据存储是指将采集到的数据进行长期存储和备份，保证数据的完整性和可用性。
常见的数据存储方式包括本地存储和云端存储，可以根据需求选择合适的方式。
平台的选择则涉及到系统的管理和运维，如系统的部署、管理、维护和故障排除等。
可以选择现有的第三方平台，也可以自行开发适应自身需求的管理平台。
最后，电网智能监控与故障诊断系统的应用还可以进一步扩展。
除了实时监测和故障诊断，还可以利用数据分析和预测算法，对电力设备的运行状态进行预测和优化。
例如，根据历史数据的趋势分析，可以提前预测设备的寿命和潜在故障，从而做好维护和更换的计划，避免设备损坏带来的损失。
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监测装置
5
数据存储单元（大 容量闪存512K）
GSM通信模块
时钟芯片
GSM手机卡号、杆塔 号、分机系统时间、 泄漏电流、温湿度、
风速、风向、雨量等
污
液晶显示模块
秽 信
息
信
号
处
MCU
理
单
元
，
A/
D
系统电源
转
换
太
蓄
阳
控制器
电
能
池
压力传感器 角位移传感器 温湿度传感器
风速传感器 风向传感器 雨量传感器
绝缘子串 （A或B或C）
0
5
10
15
环境湿度（%）
人工除冰，冰 灾成功避免
环境风速（m/s）
40
监测覆冰系2厚0统度报（警mm）
0
30 25
18 16 14 12 10
8 6 4 2 环境温度0（度）
35000 30000 25000 20000 15000 10000
5 0 -5 -10 -15 -20 -25
2007-2-1
智能电网在线监测与故障诊断
项目简介
2001年开始研发输电线路在线监测与诊断系统。本项目 涵盖的监测诊断内容：
1）导线、绝缘子、MOA 、杆塔等设备自身故障； 2）自然灾害对输电设备造成的破坏（暴雪、台风、泥石流、雷击等）； 3）人为因素对输电设备的破坏等。
本项目解决了2个问题：
确保了输电线路运行可靠性，成为防止电网大面积停电事故第 一道防御系统的有力手段。
2008-2-26 9:39:00
2008-2-26 14:39:00
2008-2-27 9:38:00
四川省电力公司西昌电业局的覆冰定性在线监测系统 10
覆冰预测模型研究
覆冰与环境温度的关联系数 1
覆冰与相对湿度的关联系数 1
关联系数
关联系数
0.5
0.5
0
0
500
1000
时间序列
覆冰与环境风速的关联系数
推进了我国智能电网建设进程，成为智能电网重要组成部分。
2
二、项目概况（1）
自2001年起研发成功系列在线监测与故障诊断系统，并产业化，
包括：
杆塔（倾斜、防盗）
1）输电线路覆专冰家软监件 测与预测模型 ；
导线（覆冰雪、温度、 舞动、振动）
网2）输电线路导线测温及动态增容系现统场分；机11
省公3）输电线路地市导局监线控中舞心主动机1监测CG与DSMM/AG诊/P光R纤S断/ 算法 ； 司4）输电线路导线风偏角监测与计算现；场分机1n 监控5）输LA电N传线输G方路式PR导S线/OCracD微le M风A/振GS动M监测与诊断算法 ；
7
8
2007-2-1 2007-2-1 2007-2-2 2007-2-8 2007-2-8 2007-2-9 2007-2-10 2007-2-11 2007-2-13 2007-2-13 2007-2-15 2007-2-19 2007-2-28 2007-3-1
2007-2-1 2007-2-1 2007-2-2 2007-2-7 2007-2-8 2007-2-9 2007-2-10 2007-2-11 2007-2-12 2007-2-13 2007-2-15 2007-2-19 2007-2-28 2007-3-1
RF
温湿度 风速风向 雨量 气压 日照 绝缘子倾角 导线拉力 图像、视频
测温单元
杆塔分机
防盗分机
温度
倾角
振动
倾角
生物电
声光告警装置
Hale Waihona Puke 4项目概况（1）（1）输电线路覆冰在线监测系统与相关模型研究
查询终端
监控中心
GPRS/CDMA/GSM
图像、力、倾斜角度、 风偏角度、温度、湿度、
风速、风向等
监测装置 监测装置 监测装置
绝缘子（污秽） MOA (绝缘、雷击)
图像监控
中6）输电线路绝缘Orac子le 污秽状况监测与诊断算法 ；
心主机78））输输电电线线路路地市杆M局监O塔控中A倾心监主斜机测m监与测诊CG与DSMM断/AG计/P光算R纤S算/ 法；现；场分机m1
气象（温度、湿度、风 速、风向、雨量、气压、
日照强度）
9）输电线路微气象监测及微气象对现线场分m路机n 分运机 行的影响机理 ；
2007-2-14
2007-2-17
2007-2-21
2007-3-1
60
80
100
垂直载荷1（N）
120
覆冰雪在线监测系统成功监测案例（1）
覆冰雪在线监测系统成功监测案例（2）
2007年1月安装在武汉超高压公司的监测系统成功监测线路冰雪发展过程
9
覆冰雪在线监测系统成功监测案例（3）
2008-2-25 14:35:00
1
0
0
500
1000
时间序列
覆冰与导线温度的关联系数
1
关联系数
关联系数
0.5
0.5
关联度
0
0
0
500
1000
0
500
1000
时间序列
时间序列
专家1软0件）输电线路防专家盗软件监控及报警策略 ；
11）输电线路图像/视频监控及差异性分析 ;
网省监1测2中）心输电线地路市运局监行测中工心况智能化故障线诊路断监测专分机家系统 。 监测传感器组
3
服务器
客户端 客户端 客户端 局域网
光纤交换机
Internet GPRS
光纤交换机 RF
检测主机
RF
2007-2-1
2007-2-2
2007-2-8
2007-2-9
2007-2-9
2007-2-10
2007-2-1 2007-2-1 2007-2-2 2007-2-8 2007-2-9 2007-2-10
2007-2-11 2007-2-13 2007-2-14 2007-2-17 2007-2-21
2007-3-1
20
2007-2-11 2007-2-12 2007-2-13 2007-2-15 2007-2-20 2007-2-28
2007-2-1 2007-2-1 2007-2-2 2007-2-7 2007-2-8 2007-2-9
2007-2-10
2007-2-11
2007-2-12
2007-2-13
跟压力传感 器对应的导线
环境温度 环境湿度
环境风速
环境风向
环境雨量
6
★ 实时监测各杆塔上的覆冰和导线舞动情况，并通过对 分机的点测巡测的实时数据进行分析判断，利用各种模型 计算、判断该监测点的覆冰状况，根据用户需求和覆冰生 长机理给出预报警； ★ 报警信息有界面报警和短消息模式发给当前管理员和 相关领导； ★ 专家软件集中管理覆冰导线重量变化以及环境参数，提 供单独和全面的查询、分析和图表等，建立完善覆冰信息 数据库，为理论模型的修正和准确计算提供一种手段； ★ 部分开放计算模型，允许用户将运行经验导入计算模型 ，使载荷、覆冰计算更加准确，报警更加可靠；