【摘 要】
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高压开关柜作为电力系统中最重要的电力设备之一,在发电、输电、配电等领域起着通断、控制及保护电力线路等作用。在开关柜的长期工作过程中,易受绝缘性能老化、误操作、柜内触头过热等问题引发电气故障,影响电力系统的安全稳定性。因此,本文结合高压设备状态感知技术、低功耗广域网(LPWAN)技术、云/边缘计算技术以及人工智能算法,提出了一种多源信息融合的高压开关柜监测方法,对局部地区内所有开关柜的运行状态进行实
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高压开关柜作为电力系统中最重要的电力设备之一,在发电、输电、配电等领域起着通断、控制及保护电力线路等作用。在开关柜的长期工作过程中,易受绝缘性能老化、误操作、柜内触头过热等问题引发电气故障,影响电力系统的安全稳定性。因此,本文结合高压设备状态感知技术、低功耗广域网(LPWAN)技术、云/边缘计算技术以及人工智能算法,提出了一种多源信息融合的高压开关柜监测方法,对局部地区内所有开关柜的运行状态进行实时监测与故障诊断。针对高压开关柜内部环境复杂,故障监测困难等问题,文中分析了高压开关柜的内部结构以及其易发生故障的节点与故障原因,设计了柜内参数的监测方案。针对电力线路中存在高压开关柜设备分布不均,以及柜内监测参数较多、监测节点分散所带来的数据传输等问题,结合LoRa和NB-IoT的技术优势,设计了 LoRa自组网感知与NB-IoT汇聚上传的LPWAN网络结构。针对高压开关柜在工作过程中产生的大量数据,导致对系统的通信及服务器的数据处理带来较大的压力等问题,采用边云协同数据处理机制改进了传统高压开关设备监测系统数据处理与存储方式,优化了基于自适应阈值算法的边缘智能处理模型,并将其应用在监测数据分级传输上。经过验证,该方式显著减少了感知节点监测数据冗余问题,提高了系统数据传输效率。通过建立PCA-PNN多源信息融合的电力设备故障诊断模型,解决感知层监测数据多源化问题,对高压开关柜的运行状态进行诊断分析与故障预警。最后,本文对系统的关键技术与系统性能分别进行了实验测试,并分析了测试结果。结果表明,本文设计的高压开关柜智能监测系统的性能满足设计要求,提高了开关柜监测系统的数据传输效率与实时性,实现了对开关柜的在线监测与故障诊断预警的功能,具有较高的研究意义。图[47]表[11]参[84]
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