无线局放传感器的边缘计算能力:实时数据处理与故障预警
326在电力设备状态监测领域,局部放电(Partial Discharge, PD)是绝缘劣化的重要早期征兆。传统的局放监测系统依赖有线传输和云端分析,存在延迟高、带宽压力大等问题。
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在电力系统中,电气设备的局部放电是引发绝缘老化、设备故障甚至电网事故的重要隐患。传统离线检测手段存在周期长、滞后性强等问题,难以满足设备实时健康评估需求。高频局部放电在线监测系统通过实时捕捉设备内部微弱放电信号,实现故障早期预警,是提升设备可靠性、保障电网安全运行的关键技术手段。以下从系统架构、技术选型、实施步骤等方面制定建设方案。
一、系统架构设计
高频局部放电在线监测系统采用 “感知层 – 传输层 – 处理层 – 应用层” 四层架构。感知层部署高频电流传感器(HFCT)、特高频传感器(UHF)等设备,通过非侵入式安装方式,精准采集设备表面或内部的局部放电信号;传输层利用光纤或 5G 通信技术,将采集数据实时传输至数据处理中心;处理层基于边缘计算与云计算技术,对原始信号进行降噪、特征提取与模式识别;应用层通过可视化界面展示设备放电强度、趋势图谱等数据,提供实时报警、故障诊断及寿命预测功能,辅助运维人员决策。
二、核心技术选型
传感器技术:选用宽频带 HFCT 传感器,可覆盖 10kHz-100MHz 频段,实现微小放电信号的高灵敏度捕捉;搭配 UHF 传感器,利用特高频电磁波检测技术,有效排除环境电磁干扰,提高监测准确性。
数据分析算法:采用深度学习算法,如卷积神经网络(CNN)与长短时记忆网络(LSTM)结合,对历史放电数据进行训练,建立放电类型识别模型,区分电晕放电、沿面放电、内部放电等故障模式,提升诊断精度。
通信与安全技术:数据传输采用加密光纤网络,确保信号稳定与数据安全;部署边缘计算节点,实现数据本地预处理,降低云端计算压力,提升响应速度。

提升设备可靠性:高频局部放电在线监测系统建设方案
三、实施步骤
前期调研与规划:对目标设备(如变压器、开关柜、电缆接头等)进行全面评估,确定监测重点区域与传感器安装位置;结合设备运行参数与历史故障数据,制定监测阈值与报警规则。
系统部署与调试:完成传感器安装、通信网络搭建及监测主机调试;通过模拟放电试验验证系统功能,确保信号采集、传输与分析模块正常运行。
数据接入与平台整合:将监测数据接入企业智能运维平台,与其他在线监测系统(如温度、振动监测)数据融合,构建设备综合健康评估体系。
人员培训与运维:组织运维人员开展系统操作、数据分析与故障诊断培训;建立定期巡检制度,对传感器、通信线路等硬件进行维护,保障系统长期稳定运行。
四、预期效益
高频局部放电在线监测系统建成后,可实现设备故障隐患的提前预警,将故障平均修复时间缩短 60% 以上,减少因设备停运导致的经济损失;通过数据驱动的预防性维护策略,延长设备使用寿命 20%-30%,同时降低运维成本与人力投入,显著提升电力系统运行可靠性与智能化水平。
在电力设备状态监测领域,局部放电(Partial Discharge, PD)是绝缘劣化的重要早期征兆。传统的局放监测系统依赖有线传输和云端分析,存在延迟高、带宽压力大等问题。
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查看全文在电力系统稳定运行的过程中,电力设备的安全至关重要。局部放电是电力设备故障的早期征兆之一,高频局放在线监测系统通过先进技术,能有效提升电力设备状态感知能力,保障电力系统安全。
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