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电力设备绝缘状态评估是保障电网安全运行的关键环节,而局部放电作为绝缘劣化的早期征兆,其精准检测依赖于专业传感器技术。电力局放传感器通过捕捉设备内部局部放电产生的物理信号,为运维人员提供绝缘健康状态的可量化依据,已成为智能电网建设中不可或缺的技术支撑。
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从检测原理来看,该类传感器主要基于声、电、光等多物理场耦合机制工作。以超声波检测为例,当设备内部发生局部放电时,会激发瞬态压力波并产生20kHz至500kHz频段的超声波信号,传感器通过高灵敏度压电元件接收声波,结合信号处理算法分析振幅、频率及波形特征,可辅助定位放电位置并评估放电强度。相较传统检测手段,其优势在于非侵入式安装、抗电磁干扰能力强,尤其适用于开关柜、变压器等密闭设备的带电检测。
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在应用场景方面,该技术已形成多维度覆盖。在电力系统中,可对GIS设备、电缆接头、电机绕组等关键部件实施实时监测;在轨道交通领域,可对牵引变电所设备进行状态评估;在新能源场站,可应用于光伏逆变器、风电齿轮箱的局部放电检测。其非接触式特性更适用于设备持续运行状态下的在线监测,有效降低非计划停运风险,减少维护成本。
技术创新呈现三大发展趋势:一是传感器向高灵敏度、宽频带方向演进,纳米材料的应用有望将检测灵敏度提升;二是多参数融合检测成为主流,通过同步采集超声波、地电波、温度等多维数据,构建更全面的设备健康评估模型;三是智能化算法赋能信号分析,基于深度学习的模式识别技术可自动区分正常机械振动与异常放电信号,提升诊断准确率。
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在工程实践层面,该技术正推动设备维护模式向预测性维护转变。通过物联网平台实现传感器数据远程传输与云端分析,结合设备历史运行数据建立健康状态演变模型,可提前预警潜在故障,实现从“被动抢修”到“主动预防”的运维模式升级。
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