I. Definition und Kernziele
Die Live-Erkennung von Energieanlagen bezieht sich auf die -Prüfung von Anlagenstatusparametern (wie Teilentladung, Temperatur, Gaszusammensetzung usw.) vor Ort mithilfe tragbarer Instrumente, während die Anlage in Betrieb ist. Dazu gehört die Echtzeitmessung dieser Parameter sowie die Probenahme und Analyse von Öl- oder Gasproben. Das Kernziel dieses Prozesses ist:
1. Rechtzeitige Erkennung potenzieller Gefahren: Erfassen Sie durch kurzzeitige und hoch-empfindliche Tests ungewöhnliche Signale während des Gerätebetriebs (z. B. Teilentladung, Überhitzung, Verschlechterung der Isolierung usw.) und identifizieren Sie latente Fehler.
2. Unfallverhütung: Vermeiden Sie Stromausfälle oder Sicherheitsvorfälle aufgrund von Gerätedefekten und stellen Sie die kontinuierliche Stromversorgungskapazität des Stromnetzes sicher.
3. Optimierung von Wartungsstrategien: Bereitstellung von Datenunterstützung für zustandsbasierte Wartung, Reduzierung unnötiger Abschalttests und Verbesserung der Wartungseffizienz.
4. Wirtschaftliche Vorteile: Im Vergleich zu Online-Überwachungssystemen zeichnet sich die Live-Erkennung durch geringe Investitionen und hohe Flexibilität aus und eignet sich für groß angelegte Werbung.
II. Gängige Erkennungsmethoden und technische Prinzipien
1. Teilentladungserkennungstechnologie
Ultrahochfrequenzmethode (UHF): Erkennt elektromagnetische Wellensignale im 300--3000-MHz-Frequenzband mit starker Entstörungsfähigkeit und eignet sich für die interne Entladungsstelle in GIS, Transformatoren usw.
Ultraschallmethode: Erfasst akustische Wellensignale, die durch Teilentladung erzeugt werden, durch Druckwellensensoren, geeignet für die Diagnose interner Defekte in Geräten wie Transformatoren, Schaltschränken usw.
Hochfrequenzstrommethode (HFCT): Erkennt Stromsignale im 3-30-MHz-Frequenzband und wird häufig zur Entladungsüberwachung von Kabelverbindungen, Blitzableitern usw. verwendet.
Transient Ground Voltage Method (TEV): Erkennt transiente Impulsspannungen auf der Oberfläche von Schaltschränken, um interne Entladungen zu lokalisieren.
2. Wärmebildgebung und optische Erkennung
Infrarot-Wärmebildkamera: Identifiziert Probleme wie Verbindungslockerung, Überlastung, Alterung der Isolierung durch abnormale Temperaturverteilung auf Geräteoberflächen, geeignet für Übertragungsleitungen, Schaltschränke usw.
Ultraviolette Bildgebung: Erkennt durch Entladung erzeugte ultraviolette Wellenlängen und wird zur Erkennung von Oberflächendefekten wie Drahtverletzungen oder Isolatorverunreinigungen verwendet.
3. Chemische und Gasanalyse
Analyse gelöster Gase in Öl (DGA): Erkennt Gaskomponenten wie H₂, CH₄, C₂H₂ im Transformatoröl durch Chromatographie, um den Grad der thermischen Zersetzung oder Entladung des Isoliermaterials zu bestimmen.
SF₆-Gaserkennung: Analysiert die Feuchtigkeit, Reinheit und Zersetzungsprodukte (wie SO₂, H₂S) von SF₆-Gas in GIS-Geräten und diagnostiziert indirekt interne Entladungs- oder Dichtungsfehler.
4. Vibrations- und akustische Erkennung
Vibrationssignalanalyse: Überwacht mechanische Vibrationen von Geräten wie Transformatoren und Reaktoren mithilfe von Beschleunigungssensoren und identifiziert lose Komponenten oder Wicklungsverformungen.
Akustische Fingerabdruck-Technologie: Zeichnet akustische Signale während des Betriebs von Laststufenschaltern von Transformatoren auf, um mechanische Zustände zu beurteilen.
5. Andere spezialisierte Technologien
Dielektrische Frequenzbereichsspektroskopie (FDS): Analysiert die dielektrischen Verlustfrequenzeigenschaften von Öl-{0}}Papierisolierungen, um Feuchtigkeit oder Alterungsgrad zu beurteilen.
Röntgenbildgebung: Dringt ein, um interne strukturelle Defekte (z. B. Kontaktverschleiß) in GIS und anderen Geräten zu erkennen.
III. Typische Anwendungsszenarien und Geräteabdeckung
Gerätetyp
Anwendbare Erkennungstechnologie
Erkennungsziel
Transformator
Ölchromatographie-Analyse, Infrarot-Thermographie, Hochfrequenzstrommethode, Vibrationserkennung
Wicklungsverformung, mehrfache Erdung des Kerns, Teilentladung, Verschlechterung der Öl-{0}}Papierisolierung
GIS-Ausrüstung
Ultra-Hochfrequenzverfahren, SF₆-Gasanalyse, Ultraschallverfahren, Röntgenbildgebung
Interne Entladung, Gasleckage, schlechter Kontaktkontakt
Schaltschrank
Transientenspannungsverfahren, Ultraschallverfahren, Infrarot-Thermografie
Interne Entladung, Überhitzung der Kontakte, mechanische Blockierung
Stromübertragungskabel
Hochfrequenzstrommethode, Oszillationswellen-Teilentladungstest, Messung der Glasfasertemperatur
Fugendefekte, lokale Entladung, Alterung der Isolierung
Sicherungen
Infrarot-Thermografie, Leckstromerkennung
Verschlechterung der Ventilplatte, Feuchtigkeitsaufnahme und Dichtungsversagen
Isolator
Ultraviolette Bildgebung, Infrarot-Thermographie, Methode des harmonischen elektrischen Feldes
Oberflächenverschmutzung, Risse und interne Isolationsmängel
IV. Industriestandards und regulatorische Rahmenbedingungen Nationaler Standard
DL/T 2277-2021: Spezifiziert die allgemeinen technischen Anforderungen für Live-Detektionsinstrumente und umfasst Arbeitsbedingungen, Testmethoden sowie Kennzeichnung und Verpackung usw.
GB/T 2900.50-2008: Definiert elektrotechnische Begriffe und stellt grundlegende Standards für Erkennungstechnologien bereit.
2. Netzunternehmensstandards
Q/GDW 11304-Serie: Technische Spezifikationen für Live-Detektionsinstrumente, formuliert vom State Grid, unterteilt in 21 Teile, um die Anforderungen für Geräte wie Infrarot-Thermografieinstrumente und Hochfrequenz-Teilentladungsinstrumente detailliert zu beschreiben.
Southern Power Grid New Technology Catalogue (2023): Fördert neue Live-Detektionstechnologien wie digitale drahtlose Tests von Zinkoxid-Ableitern und GIS-Kontaktimpedanztests.
3. Anwendungsrichtlinien und Durchführungsbestimmungen
DL/T 664-2008 (Infrarot-Diagnose), DL/T 345-2010 (Ultraviolett-Diagnose): Bereitstellung von Betriebsrichtlinien für spezifische Nachweismethoden.
Lokale Dokumente wie Lu Dengyun Jian [2015] Nein. 45: Formulieren Sie Live-Erkennungszyklen und -prozesse basierend auf regionalen Merkmalen.
V. Typische Fälle und Wirkungsanalyse
Entladeort der GIS-Ausrüstung
Fall: Bei der Ultraschallprüfung des GIS eines 500-kV-Umspannwerks wurde ein abnormales Signal festgestellt. In Kombination mit der Ultraschallmethode wurde eine schwebende Entladung im Buskanal identifiziert. Nach der Demontage wurde bestätigt, dass die Abschirmabdeckung locker war.
Wirkung: Durch die kontinuierliche Entladungsentwicklung verursachte Isolationsschäden wurden vermieden, wodurch direkte wirtschaftliche Verluste von über 10 Millionen Yuan reduziert wurden.
2. Abnormale Transformatorölchromatographie
Fall: Die Analyse gelöster Gase im Öl ergab, dass die Konzentration von C₂H₂ den Standard überschritt, was auf eine interne Lichtbogenentladung hindeutete. Bei einer rechtzeitigen Abschaltung wegen Wartungsarbeiten stellte sich heraus, dass die Schütze des Stufenschalters durchgebrannt waren.
Wirkung: Unfälle mit Transformatorexplosionen wurden verhindert und die Stabilität des regionalen Stromnetzes sichergestellt.
3. Teilentladungserkennung für Verteilungsnetzwerkkabel
Fallbeispiel: Beim Oszillationswellen-Teilentladungstest wurde ein Defekt in der Zwischenverbindung eines 10-kV-Kabels festgestellt. Die Positionierungsgenauigkeit erreichte 0,5 Meter. Nach dem Austausch wurde die Teilentladungsmenge auf den sicheren Bereich reduziert.
Effekt: Reduzierte Ausfallzeiten für Benutzer und verbesserte Indikatoren für die Zuverlässigkeit der Stromversorgung.
VI. Technische Herausforderungen und Entwicklungstrends
1. Aktuelle Herausforderungen
Schwellenmehrdeutigkeit: Einige Erkennungsmethoden (z. B. TEV) verfügen nicht über einen einheitlichen Beurteilungsstandard und basieren auf Erfahrung.
Interferenzunterdrückung: Die Signaltrennung in komplexen elektromagnetischen Umgebungen ist schwierig (z. B. der Einfluss von Hintergrundgeräuschen in Umspannwerken auf die UHF-Erkennung).
Datenintegration: Die Integrationsanalyse und die intelligente Diagnose von Erkennungsdaten aus mehreren Quellen müssen noch bewältigt werden.
2. Zukünftige Richtungen
Intelligentes Upgrade: Kombinieren Sie KI-Algorithmen, um eine automatische Klassifizierung von Mängeln und eine Risikobewertung zu erreichen.
Berührungslose Erkennung: Förderung neuer Technologien wie Laser Induced Breakdown Spectroscopy (LIBS) und Terahertz-Bildgebung.
Integration des Internets der Dinge: Erstellen Sie eine Cloud-Plattform für Erkennungsdaten, die Ferndiagnose und vorausschauende Wartung unterstützt.
