Intelligent Overvoltagebeskytterovervågning: Tendenser Udfordringer & Fremtidig Udsigt

1. Nuværende Status og Mangler ved Online Overvågning

I øjeblikket er online overvågningsenheder de mest anvendte værktøjer til overvågning af lynbeskyttelsesafledere. Selvom de kan opdage potentielle defekter, har de betydelige begrænsninger: manuelt optagelse af data på stedet er nødvendig, hvilket udelukker realtidsovervågning, og efterfølgende analyse af data øger operativ komplexitet. IoT-baseret intelligent overvågning overkommer disse problemer - indsamlede data uploades via IoT til behandlingsplatforme, og i kombination med big data-analyse identificeres skjulte farer, og der gives tidlige advarsler, hvilket effektivt reducerer vanskeligheden ved drift og vedligeholdelse af strøm.

1.1 Defekter ved Nuværende Online Overvågning

Som en kerneovervågningsmetode for lynbeskyttelsesafledere viser online overvågning flere problemer i anvendelsen:

• Dårlig Tiltrængthed til Miljø: De fleste lynbeskyttelsesafledere er installeret udenfor, og langvarigt udsættes for at overvågningsenheder bliver aldrig og sigel svigte, hvilket fører til enhedsbeskadigelse og manglende observation af data.

• Fejl ved Mekaniske Komponenter: Amperemålere bruger hovedsageligt mekaniske pegepinde - termisk deformation eller mekanisk fastsættelse kan føre til at pinden bliver fast, og viser fejlagtig strøm. Handlingstællere med mekaniske strukturer jammer også let, hvilket påvirker tællernøjagtigheden.

• Manuelt Afhængig Drift og Vedligeholdelse: Det er nødvendigt, at drifts- og vedligeholdelsespersonelet optager udløsningsgange og strømlækage på stedet; specielle scenarier (utilgængelige områder) kræver teleskoper eller droner, hvilket reducerer effektiviteten.

• Svær Dataidentifikation: På grund af overvågningsenhedens kvalitet har drifts- og vedligeholdelsespersonelet svært ved at effektivt vurdere udstyrstatus fra viste data.

2. Udviklingstendenser for Intelligent Overvågning af Lynbeskyttelsesafledere

For at løse problemer med online overvågning vil intelligent overvågning, ved hjælp af Internet of Things og intelligent produktion, blive opgraderet i tre retninger:

2.1 Overførselsmetode: Trådet → Trådløs

Den nuværende intelligente overvågning relaterer hovedsageligt til RS485 trådet forbindelser, som kun er egnet til bestemte scenarier som transformatorstationer. For linjer og fjerne områder er overførselsafstand en begrænsning. Trådløse teknologier som LoRa, NB-IoT (Narrow-Band Internet of Things) og GPRS giver bred dækning og lav energiforbrug. Særligt LoRa og NB-IoT, som fremtidige IoT-teknologier, vil se bredere anvendelse i fremtiden.

2.2 Strømforsyningsmetode: Aktiv → Passiv

I øjeblikket afhænger den intelligente overvågning af ekstern DC-strøm. I fremtiden vil den udvikle sig mod passiv strømforsyning for grøn og lav forbrug drift. Energiindhøstning gennem lækstrøm fra lynbeskyttelsesafledere, solceller eller indbyggede batterier er mulig - brug af lækstrøm til energilagring er mest fordelagtigt, undgår problemer som utilstrækkelig solstråling og hyppig batteriudskiftning.

2.3 Installationsmetode: Ekstern → Intern

Den nuværende intelligente overvågning er hovedsageligt ekstern - selvom ikke begrænset af størrelse og nem at udskifte, er den sårbar over for miljøpåvirkninger. Intern installation kræver integration i lynbeskyttelsesafledernes kavaler, hvilket kræver mindre størrelser og står over for tekniske barrierer. Dog eliminerer det eksterne miljøpåvirkninger, sikrer bedre langsigtede stabilitet.

3. Udvidede Overvågningsretninger for Lynbeskyttelsesafledere

Baseret på fejltyper og mekanismer, vil intelligente overvågningsenheder fokusere på fire dimensioner:

3.1 Trykovervågning

For porcelænshylstrede lynbeskyttelsesafledere på 35kV og over, bruges helium massespektrometri for leckagedetection og fyldning med højrenhed nitrogen (micro-positive tryk teknologi) under produktion for at forhindre fugtindtrængen og forbedre isolation. Men langvarig drift forårsager sigel aldring, nitrogenlekage og fugtindtrængen, hvilket potentielt kan føre til explosion. Intelligente overvågningsenheder overvåger intern tryk i realtid; dataupload og platformanalyse gør det muligt at give tidlige advarsler for at udføre reparationer og erstatning på tide.

3.2 Temperatur og Fugtighed Overvågning

For lynbeskyttelsesafledere med isolerende rør/porcelænshylstre og intern luft, kræves streng kontrol af temperatur og fugtighed under montering. Intelligente enheder overvåger interne forhold, uploader data regelmæssigt, og aktiverer alarm når grænser overskrides, hvilket gør det muligt at foretage proaktiv drift og vedligeholdelse.

3.3 Lækstrøm og Resistiv Strøm Overvågning

Disse strømme er kerneindikatorer for lynbeskyttelsesaflederens ydeevne. Langvarig drift, eksterne miljøer og isolatorforurening forårsager resistoraldring og sigelfejl, hvilket øger strømmen. Overvågning af strømtrender hjælper med at opdage skjulte farer og forebygge ulykker.

3.4 Impulsudløsningsstrøm Overvågning

Indsamling af udløsningstider, strømstørrelser og handlingstider understøtter planlægning af drift og vedligeholdelse samt fejlanalyse.

4. Tekniske Gennembrud Retninger for Intelligent Overvågning

Ekstern intelligent overvågning er på vej op (ubegrænset af plads, høj kompatibilitet), men intern overvågning er i sin spæde børnehule, står over for tre tekniske udfordringer:

4.1 Optimering af Energiindhøstning

Intern overvågning afhænger af lækstrøm fra lynbeskyttelsesafledere for energi, men små strømme hindrer realtidsoverførsel. Kombination af lækstrømindhøstning med indbyggede batterier forkorter datatransmissionscyklus, balancerer energiforsyning og datatransfer.

4.2 Forbedring af Signaloverførsel

Intern integration udsætter overvågningsenheder for signalafsvagning/skygning fra afledere og komponenter; højspannings elektriske felt også forstyrrelser. Signaler skal optimeres for bedre penetrering og anti-elektromagnetisk støj.

4.3 Livstid Verifikation og Relabilitet

Intern overvågning er svær at udskifte; lynbeskyttelsesafledere kræver 30-års designlivstid (over 20 år i praksis). Overvågningsenheders livstid skal matche, og varme fra aflederhandlinger må ikke påvirke modulens pålidelighed.

5. Nuværende Anvendelser af Intelligent Overvågning

Intelligent overvågning er stadig i pilotfasen, hovedsageligt anvendt i kraft- og jernbane demonstrationsprojekter (fx intelligent traction substation i Xiongan, 750kV Yan'an Smart Substation, og UHV DC converter stations). Pilotprojekter bekræfter teknisk gennemførlighed, med intelligente overvågede afledere opfylder ydeevneforventninger.

6. Konklusion

Intelligent overvågning gør det muligt at følge status online i realtid, forbedrer risikoidentifikationsnøjagtighed og reducerer drifts- og vedligeholdelsesvanskeligheder. Trods de resterende tekniske udfordringer, i overensstemmelse med intelligente, grønne og miljøvenlige tendenser, vil den gradvis erstatte traditionelle online overvågningsenheder. Vidtrækkende anvendelse i kraft- og jernbanesystemer vil styrke netværks sikkerhed og støtte bæredygtig energiudvikling.