山东
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在电力设备状态监测领域，母线联络柜的局部放电在线监测技术正成为保障电网安全运行的关键支撑。该技术通过非侵入式传感器阵列实时捕捉设备内部的微弱放电信号，为运维人员提供设备健康状态的动态画像，实现从“定期检修”到“状态检修”的转型。
局部放电是电气设备绝缘劣化的重要表征，其监测需突破传统离线检测的局限性。现代局放监测系统采用高频电流传感器与超声波传感器协同工作模式，前者通过电磁耦合获取放电脉冲信号，后者则通过声波传播特性定位放电源位置。两者数据经数字滤波与模式识别算法处理后，可形成三维放电特征图谱，直观展示放电强度、频率及空间分布。
实验室测试数据显示，该监测系统对放电信号的检测灵敏度高，监测精度高。在连续运行测试中，系统可识别微弱放电信号，并通过特征参数分析判断绝缘劣化程度。例如，当放电脉冲幅值超过基准值20%且重复频率增加时，系统将触发二级预警，提示运维人员重点检查特定母线接头或绝缘子表面。
该技术的核心优势在于其自适应能力。通过机器学习算法，系统可自动学习设备正常运行状态下的基线数据，动态调整监测阈值。在环境干扰场景下，算法能有效区分雨雪天气引发的环境噪声与真实放电信号，误报率低。
模拟应用验证表明，采用该技术的母线联络柜年故障率降低，设备检修效率提升。更重要的是，通过持续数据积累，可构建设备绝缘老化趋势模型，实现剩余寿命预测，为电网规划提供科学依据。
目前，该技术已完成多轮次实验室验证与小范围试点，下一步将向规模化应用推进。随着5G通信与边缘计算技术的融合，未来监测数据可实现实时传输与云端协同分析，构建更智能的电力设备健康管理生态。
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