如何对电缆故障在线监测的应用方案进行优化,找到更为迅速、准确的方法与技术,是当下这项工作的一项重点内容。其核心优化方向在于与技术的进一步融合,如实时数据采集与物联网技术、智能故障定位技术等。从不同方向多个角度进行技术的有效融合,可以更高效全面的完成对其进行在线监测。
实时数据采集与物联网技术的应用,可从多模态传感器集成以及边缘计算与无线通信方面入手。以多模态传感器集成为例,其主要是通过集成特高频传感器、超声波传感器、无线温湿度传感器以及光纤传感技术等装置应用,其中特高频传感器用于检测电缆绝缘层局部放电产生的高频电磁波,适用于高压电缆本体及附件的宽频带信号捕捉;超声波传感器通过接收放电产生的声波信号,精准定位电晕放电位置,更适用于绝缘老化初期检测;无线温湿度传感器构建无线传感器网络,实时监测电缆关键连接处(如接头、终端)的温度异常,预警过热引发的绝缘老化或短路风险。
光纤传感技术利用光纤作为传感元件,通过测量光信号(相位、强度)变化间接反映局部放电活动,具备抗电磁干扰、长距离传输优势,适合复杂电磁环境下的监测。此外结合边缘计算与无线通信技术,在边缘计算终端(如传感器端)进行数据预处理(如噪声过滤、特征提取),可有效减少云端负担,提升实时性;同时通过4G/5G、LoRa或光纤将数据传输至云端平台,确保低延迟、高可靠性,有效实现远程实时监控。
而基于人工智能与机器学习驱动的诊断,可实现跨模态数据融合与预测性维护模型的建设应用。结合特高频、超声波、光纤传感等多类型传感器数据,通过AI算法(如深度学习、随机森林)实现信息互补,提升故障识别准确率。预测性维护模型可基于历史数据(温度、电流、局部放电信号)预测绝缘老化趋势,提前预警潜在故障。这些方法的融合应用能促进电缆故障在线监测实现更快速、准确的故障识别与定位,同时降低运维成本,提升电网可靠性。
本文由陕西公众智能科技有限公司(陕西公众电气股份有限公司)小编撰写。
审核编辑 黄宇
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