Wat is de huidige status en de detectiemethoden van eenfase-aardingfouten

Huidige status van het detecteren van enefasige aardingsfouten

De lage nauwkeurigheid bij het diagnosticeren van enefasige aardingsfouten in niet-effectief aangesloten systemen wordt toegeschreven aan verschillende factoren: de variabele structuur van distributienetten (zoals gesloten en open lussen), diverse systeemaardingmodi (waaronder ongeaarde, boogdempingsspoel-geaarde en laagweerstands-geaarde systemen), de toenemende jaarlijkse verhouding van kabel- of hybride bovengronds-kabelbedrading, en complexe fouttypen (zoals blikseminslagen, boomflitsen, draadbreuken en elektrische schokken).

Classificatie van aardingsfouten

Fouten in het elektriciteitsnet kunnen metalen aarding, bliksemontlading, takkenaarding, weerstandsaarding en slechte isolatieaarding omvatten. Ze kunnen ook verschillende scenario's van boogaarding bevatten, zoals kortgapdischargebogen, langgapdischargebogen en onderbroken bogen. De kenmerken van het foutsignaal die door verschillende aardingstoestanden worden getoond, variëren in vorm en grootte.

Technologieën voor het afhandelen van aardingsfouten

• Boogdempingscompensatietechnologie en bescherming tegen elektrische schokken

• Overspanningsonderdrukking

• Selectie van foutlijn en fase, locatie van foutsectie en precieze locatie van de fout

• Relaisbescherming: Foutverwijdering

• Voederautomatisering: Foutisolatie en automatische herstel van stroomvoorziening

Moeilijkheden bij aardingsfouten

• Verschillende neutrale puntaardingmethoden

• Verschillende aardingattributen: Variabele aardingvormen

• Verschillende lijntypen: Bovengrondse lijnen, kabellijnen en hybride bovengronds-kabellijnen

• Verschillende foutlocaties en tijdstippen van optreden van fouten

Complexiteit van aardingsfoutkenmerken

• Kleine aardingstroom; reststroom in resonante aarding is minder dan 10 A.

• De compensatiestroom van de boogdempingsspoel zorgt ervoor dat de nulreeksstroom van de foutlijn een kleinere amplitude heeft dan die van niet-foutieve lijnen, met dezelfde richting.

• Onderbroken aarding met instabiele bogen; ongeveer 10% van de fouten betreffen onderbroken aarding.

• Een hoog percentage van hoge-weerstands (weerstand boven 1.000 ohm) fouten, wat ongeveer 5% uitmaakt. Zelfs met laagweerstands aarding is het moeilijk om hoge-weerstands fouten te detecteren.

• Hoofdoorzaken van elektrische schokfouten in distributienetten: ① Het menselijk lichaam raakt of nadert normaal werkende geleiders; ② Geleiders vallen op de grond. Zowel elektrische schokken als geleider-naar-grond fouten omvatten hoge aardingweerstanden. Daarom is elektrische schokbescherming in distributienetten ook een kwestie van hoge-weerstands aardingfoutbescherming.

Methoden voor het lokaliseren van enefasige aardingsfouten

Er zijn momenteel drie categorieën, in totaal 20 basismethoden, voor het lokaliseren van enefasige aardingsfouten:

Kunstmatige intelligentie (KI) is een baanbrekende technologie in de ontwikkeling van moderne technologie. Het stelt theoretische modellen op door de kenmerken van mensen, dieren of planten te simuleren en lost problemen op met "menselijke" denkwijzen. Vooral elektriciteitsnetten, die inherent zeer niet-lineaire systemen zijn, vallen binnen het toepassingsgebied van KI. Bovendien versterkt het gebruik van computerberekeningen de operatiesnelheid, waardoor complexe systemen zoals elektriciteitsnetten kunnen worden opgelost.

• Expertdatabase: Een database opzetten die relevante kennis en ervaring integreert.

• Kunstmatig neurale netwerk: Simuleert de werking van menselijke neuronen om problemen op te lossen, functioneert als een zeer niet-lineair systeem.

• Mierenkolonieoptimalisatie: Een algoritme dat het biologisch gedrag van mieren die voedsel zoeken simuleert om het handelsreizigersprobleem op te lossen.

• Genetisch algoritme: Simuleert het biologische evolutieproces om globale optimale of suboptimale oplossingen te verkrijgen.

• Petri-net: Modelliseert gerelateerde componenten in een systeem, beschrijft fenomenen waarbij gerelateerde componenten in chronologische volgorde veranderen.

• Rough Set Theory: Gebruikt meer informatie dan het systeem vereist als invoer om een complete beschrijving van de bedrijfsstatus van het systeem te garanderen.

De meeste intelligente algoritmen blijven in de theoretische fase, met slechts enkele praktische toepassingen. Echter, KI-algoritmen hebben hun superioriteit in de nieuwe tijdperk bewezen.