מיקום נקודות סיכון וטכנולוגיה שליטה בטיחותית עבור מפסקים קהובלים מסוג SF₆

1. אפקט חסימה: הוא נותן ביטוי מלא לאפקט הדיפת גז. חדר הכיבוי קטן, פשוט בבנייה, גדול בזרם שנכרך, קצר בזמן הדיפת פלמה, אין הלהבות מחדש כשהוא מככב זרם קיבולי או אינדוקטיבי, והמתח עודף נמוך.
2. חיים חשמליים ארוכים: ניתן לשבור באופן רציף 19 פעמים עם קיבולת מלאה של 50kA, עם זרם שבירה מצטבר של 4200kA, מחזור תחזוקה ארוך, מתאים למצבים בהם מתבצעת פעולה תדירה.
3. חוזק בידוד גבוה: גז ה-SF₆ יכול לעבור מבחני בידוד שונים עם שוליים גדולים תחת לחץ של 0.3MPa. לאחר שהזרם המצטבר של השבירה מגיע ל-3000kA, כל נקודת השבירה יכולה לשאת מתח בתדר של 250kV במשך דקה אחת תחת לחץ של 0.3MPa, ועדיין יכולה לשאת מתח בתדר של 166.4kV כאשר לחץ גז ה-SF₆ מתכווץ ללחץ אפס.
4. ביצועים טובים של חסימה: תוכן המים של גז ה-SF₆ הוא נמוך יחסית. חדר הכיבוי, ההתנגדויות והמכסים יכולים להיות מחולקים לקומפרטמנים גזי עצמאיים כדי למנוע כניסה של מלכלכים ומים פנימה למחסום.
5. כוח פעולה קטן ומשובח חלק: היחס בין צילינדר העבודה של המכשיר לנקודת הקשר הכיבוי הוא 1∶1, והמכשיר בעל תכונות יציבות. יציבות התכונות של המכשיר יכולה להגיע ל-3000 פעמים (10000 פעמים בסביבת המבחן), והרעש במהלך הפעולה הוא פחות מ-90dB.

1. סיכונים חשמליים: נגרמים עקב נזק לבידוד הציוד או שגיאות פעולה, מתבטאים בעיקר במתח גבוה ופלמות. מכיוון שהמחסום נושא מתח גבוה במהלך הפעילות ויש לו השפעות קיבוליות ואינדוקטיביות, עלולים להישאר מטענים שאריות אפילו במצב פתוח, מה שגורם לפגיעות חשמליות. פלמות עשויות לייצר טמפרטורות גבוהות ולהוביל לפיחות.
2. סיכונים מכניים: הסיכונים מגיעים בעיקר מהרכיבים המכניים של הציוד. אם לא מופעלים ותחזקו בצורה נכונה, ייתכן ותיפגעו או תפגעו על ידי חלקים מסתובבים או נעים.
3. סיכונים כימיים: גז ה-SF₆ יציב בטמפרטורת החדר, אך מתחיל להתפרק תחת השפעת נפלמים, קורונה, ועוד. שאיפה של הגז שנוצר עלולה לגרום לדיזונוריס, אדמת ריאות, ואפילו מוות.
4. סיכונים סביבתיים: ביצוע תחזוקה בשעות מזג אוויר כמו ברק ורוח חזקה לא רק מגדיל את הקושי של עבודה זו, אלא גם מוסיף סיכונים בלתי נשלטים לעובדי תחזוקה. בנוסף, בעיות כמו רוחב נשימה גרוע וחלל קטן בסביבת תחזוקה עלולים להגדיל את הסכנה של תחזוקה באתר.

1. טכנולוגיית חיישן אופטי: טכנולוגיית חיישן אופטי היא בעלת ביצועים מצוינים בבידוד ועמידות בפני הפרעות אלקטרומגנטיות. היא יכולה למדוד בצורה יעילה את הבריאות המבנית והפרמטרים החשמליים של מגנט ה-SF₆, לאסוף ולנתח נתונים בזמן אמת, ולזהות באופן מהיר תקלות פוטנציאליות ונקודות סיכון.
2. רשת חיישנים אלחוטית: רשת חיישנים אלחוטית מורכבת ממספר רב של נקודות חיישן. מטרתה העיקרית היא למדוד פרמטרים סביבתיים, מצב הציוד ומידע מיקום של עובדי תחזוקה בזמן אמת. הרשת בעלת תכונות ארגון עצמי, התאמה עצמית ועמידות בפני הפרעות, ויכולה להתאים לתנאי סביבה מורכבים ומגוונים באתר, תוך מתן מעקב ומיקום בזמן אמת של נקודות הסיכון.
3. טכנולוגיית ראייה מכנית ותמונה תרמית אינפרא-אדום: טכנולוגיית ראייה מכנית יכולה לזהות ומיקום נקודות סיכון פוטנציאליות, כגון כבלים חשופים וציוד פגום, על ידי التقاط וניתוח תמונות באתר; בעוד שתמונה תרמית אינפרא-אדום יכולה למדוד את התפלגות הטמפרטורה של הציוד בזמן אמת ולמפות בדיוק נקודות תקלות ונקודות סיכון פוטנציאליות.

1. Data collection: Obtained through various sensors, operation records of monitoring equipment, etc. To improve the accuracy of the model, a large amount of comprehensive data should be collected as much as possible.
2. Data preprocessing: Preprocess the original data (outlier detection and processing, data transformation, etc.) to improve data quality and lay the foundation for subsequent feature engineering and model training.
3. Feature engineering: After preprocessing is completed, useful features for hazard point prediction need to be selected from a large amount of data. These features should have good discrimination and predictive ability to improve the accuracy of the model.
4. Model training: SVM (Support Vector Machine) is a commonly used classification and regression analysis method. It separates different categories of data by finding the optimal hyperplane, maximizing the classification interval between the two types of data.

3.3 Safety Control Technology Strategies

To improve the accuracy and practicality of location technologies, big data and artificial intelligence technologies should be utilized, and machine learning algorithms should be applied to intelligently identify and predict hazard points in substation maintenance sites, providing more accurate location information for maintenance personnel and reducing the risk of accidents. In substation maintenance sites, data from various sensors should be fused to improve the accuracy of location and the accuracy of the model. Applying augmented reality (AR) technology, which integrates virtual information with the real world, can enable maintenance personnel to better understand the equipment structure and thus solve the problem of operational errors. Relevant parties should strengthen the management of on - site maintenance work and strictly follow the operation procedures for maintenance (see Figure 1). At the same time, develop intelligent wearable devices for maintenance personnel to obtain their location information in real - time and monitor them in real - time to ensure safety.