როგორ შემოწმოთ ნაწილობრივი დისპერსია RMU-ებში უსაფრთხოდ?
ელექტროენერგეტიკური მახასიათებლების დამაცხოვრებელი მასალების დეგრადაცია ზოგადად მრავალფეროვანი ფაქტორების შედეგად ხდება. მუშაობის დროს დამაცხოვრებელი მასალები (როგორიცაა ეპოქსი ან კაბელის ბოლოები) თერმიკის, ელექტროსადგურობის და მექანიკური დაწინაურების შედეგად დაერთებიან, რითაც იქიდება თავშესაძლებლობების ან ჩარეკის წარმოქმნა. ალტერნატიულად, დაბინძურება და სითხე, როგორიცაა ტყავი ან მარილის დანარჩენება ან მაღალი სითხის შემცველი გარემო, შეიძლება ზრდას უწევდეს ზედაპირის გადიდებას, რითაც იწვევს კორონა დისხარჯვას ან ზედაპირულ გადიდებას. ადიში მისაღები დარტყმები, რეზონანსული დარტყმები ან სარეჟიმო დარტყმები ასევე შეიძლება იწვიოს დამაცხოვრებელი მასალების სურვილობრივ ქვედარის დისხარჯვა. ადდითივე, დიდი ტვირთის და ზედმეტი დენის გარეშე გარკვეული დროს მუშაობის შედეგად შეიძლება დაიწყოს კონდუქტორის დათბობა, რითაც დამაცხოვრებელი მასალების თერმიკული დაძველება ჩქარდება.
რგოლის მთავარი უნიტების (RMU-ების) შესახებ ეს ფაქტორები ნორმალური მუშაობისას უთითულია. მოკლე ვადის განმავლობაში ნაწილობრივი დისხარჯვის ენერგია შესაძლოა დაბალი იყოს და არ წარმოადგენდეს დამაცხოვრებელის დაშლის შესაძლებლობას, მაგრამ შეიძლება წარმოაქმნოს ელექტრომაგნიტური დაშლა (რადიო სითხის დაშლა). თუმცა, თუ ეს დისხარჯვები დარჩენილია, გარკვეული დროს შეიძლება შეიძლება დაიწყოს უფრო სერიოზული შედეგები: დამაცხოვრებელი მასალების დეგრადაცია და თერმიკული ეფექტები დაბალი სისტემის რისკის დროს დიდად ზრდას უწევს, და ექსტრემალურ შემთხვევებში ნაწილობრივი დისხარჯვები შეიძლება გადაიქცეს გადახვევის დაშლაში, რითაც იწვევს მახასიათებლების დაშლას, ლოკალურ ელექტროენერგიის დართვას ან თეთრების და ექსპლოზიის წარმოშობას. ამიტომ, ნაწილობრივი დისხარჯვის ეფექტური გამოვლენა და პრევენტიული ტექნიკური ზომები RMU-ებისთვის საჭიროა უსაფრთხო და სტაბილური მუშაობის დასაზრგად.
ინტელექტური მონიტორინგი და წინასწარ გაფრთხილება წარმოადგენს ძალიან ეფექტურ ტექნიკურ მიდგომას. ონლაინ მონიტორინგის სისტემები იყენებენ ულტრა-სიმართული (UHF) და აკუსტიკური ემისიის (AE) სენსორებს რეალურ დროში დისხარჯვის სიგნალების დასაგრავად. კუთხის თვითმფრინავი გამოიყენება ფილტრირებისა და ხმის დახურვისთვის, კომბინირებული AI ალგორითმებით დისხარჯვის ტიპების იდენტიფიკაციისთვის, როგორიცაა კორონა დისხარჯვა ან თავშესაძლებლობის დისხარჯვა, რითაც შესაძლებელია მონაცემების ანალიზი და დიაგნოსტიკა. გაფრთხილების მექანიზმი შეიქმნება ლიმიტების დაყენებით ალარმების და დისხარჯვის წყაროს განსაზღვრის გამოყენებით.
ადდითივე, ოპერაციული და ტექნიკური მერეგების დროს, პერიოდული შემოწმებები პორტატიული დეტექტორების გამოყენებით შესაძლებელია კაბელის შეერთებებისა და შინამძღვარების შემოწმება. ინფრაკrasul
