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配網行波型故障預警與定位裝置讓電網智能化

jf_48991832 ? 來源:jf_48991832 ? 作者:jf_48991832 ? 2023-11-01 11:24 ? 次閱讀

隨著電力系統(tǒng)的不斷發(fā)展,電網設備的可靠性和安全性對于保障電力供應具有至關重要的意義。為了應對日益嚴峻的電網設備故障挑戰(zhàn),一種基于成熟行波測距技術的配網行波型故障預警與定位裝置HFP-GZS1000應運而生。集智能傳感器、混供取能、深度學習算法等諸多技術于一身,能夠廣域同步采集配電線路高頻行波電流、工頻電流,實現無遺漏監(jiān)測線路接地隱患,提前預警,并能對故障桿塔級精確定位。
微信圖片_20230818133742.jpg

一、行波測距技術:確保精準監(jiān)測

HFP-GZS1000采用行波測距技術,通過在配電線路上安裝智能傳感器,實時采集線路中的高頻行波電流和工頻電流。這種技術具有測量速度快、精度高、抗干擾能力強等特點,能夠確保對線路中的各種異常情況進行實時監(jiān)測。

二、智能傳感器:全方位監(jiān)測

HFP-GZS1000采用多種類型的智能傳感器,包括電壓/電流傳感器、接地傳感器、相位傳感器等。這些傳感器能夠全面覆蓋配電線路的關鍵部位,實現對線路中的各種參數的實時監(jiān)測,從而為故障預警提供準確的數據支持。

三、混供取能技術:提高供電可靠性

在部分地區(qū),由于能源供應不足,可能會出現臨時性停電的情況。為了解決這一問題,HFP-GZS1000采用了混供取能技術,將太陽能、風能等多種可再生能源與傳統(tǒng)能源相結合,提高供電系統(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性。

四、深度學習算法:優(yōu)化故障診斷

HFP-GZS1000采用了深度學習算法,通過對大量歷史數據的學習和分析,能夠自動識別線路中的故障隱患,并對其進行精確定位。同時,深度學習算法還能夠根據實時數據的變化,動態(tài)調整預測模型,提高故障預警的準確性和及時性。

五、廣域同步采集:確保信息完整

HFP-GZS1000采用廣域同步采集技術,能夠實現對配電線路各個節(jié)點的高速、高精度數據采集。這種技術不僅可以確保信息的完整性,還能夠有效避免因數據采集延遲而導致的故障預警失真。

六、故障桿塔級精確定位:縮短搶修時間

通過HFP-GZS1000的故障預警功能,可以提前發(fā)現線路中的故障隱患。當故障發(fā)生時,系統(tǒng)能夠快速鎖定故障位置,為搶修工作提供準確的信息支持。這將有助于縮短搶修時間,降低故障對電力供應的影響。

配網行波型故障預警與定位裝置HFP-GZS1000憑借其先進的技術和功能,為電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運行提供了有力保障。

審核編輯 黃宇

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