GIS局部放电监测通过系统化流程实现精准检测,其核心环节从多方面入手,实现了对GIS设备绝缘状况的有效检测。通常会采用多参数测量与综合分析,如同步测量脉冲电流、特高频电磁波、超声波等信号,结合脉冲电流法(幅值信息)与特高频法(高频特征)判断放电类型与位置,基于局部放电产生的多种物理效应,通过检测这些效应的信号特征来识别放电活动、定位缺陷位置并评估设备绝缘状态。
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在对GIS设备开展局放监测工作的过程中会面临多种技术挑战,因此这就需要选取合适、有效的措施来进行解决,才能保证GIS局部放电监测的准确、有效。如针对信号干扰抑制,由于现场电磁干扰、机械振动等可能掩盖局部放电信号,因此在监测系统硬件配套上需要采用滤波器等减少电磁干扰,并通过小波变换、经验模态分解(EMD)等算法来提取有效信号。
在放电类型识别方面,不同缺陷(如尖端放电、颗粒放电)产生的信号特征差异较小,因此需结合多物理量特征(如幅值、频率、相位)进行综合判断,还可通过机器学习(如支持向量机、深度学习)来训练分类模型,从而更有效的提高缺陷类型识别的有效性及准确性。此外针对放电源定位精度,由于GIS内部结构复杂,电磁波传播路径难以精确建模,通过优化传感器布局并结合时差定位法、到达时间差(TDOA)算法提高定位精度。
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