Plats för riskpunkter och säkerhetskontrollteknik för högspännings-SF₆-brytare

1. Blockerande effekt: Det ger full utnyttjande av gasflödets bågningsblåsande effekt. Bågningsavlägsnande kammaren är liten i storlek, enkel i struktur, stor i brytningsström, kort i bågnings tid, inga återupptändningar när kapacitiva eller induktiva strömmar bryts, och har låg över-spänning.
2. Lång elektrisk livslängd: Den kan kontinuerligt bryta 19 gånger vid full kapacitet på 50kA, med en ackumulerad brytningsström på 4200kA, lång underhållscykel, och är lämplig för ofta använda scenarier.
3. Hög isoleringsstyrka: SF₆-gas kan passera olika isoleringsprov med stor marginal vid 0,3MPa. När den ackumulerade brytningsströmmen når 3000kA kan varje brytningsport hålla en nätspänning på 250kV i 1 minut vid 0,3MPa, och kan fortfarande hålla en nätspänning på 166,4kV när SF₆-gasptrycket minskas till noll atmosfärstryck.
4. God tätningsegenskap: Vatthalten i SF₆-gasen är relativt låg. Bågningsavlägsnande kammare, resistanser och stöd kan delas in i oberoende gaskompartiment för att förhindra att smuts och fuktighet tränger in i inre delen av brytaren.
5. Liten drivkraft och jämn buffring: Transmissionförhållandet mellan mekanismens arbetscilinder och bågningskontakten är 1∶1, och mekanismen har stabila egenskaper. Stabiliteten av mekanismegenskaperna kan nå 3000 gånger (10000 gånger i testmiljö), och driftbullret är mindre än 90dB.

1. Elektriska risker: Orsakade av utrustningsisoleringsskador eller operativa fel, framträder främst som hög spänning och bågar. Eftersom brytaren bär hög spänning vid drift och har kapacitiva och induktiva effekter, kan restströmmar fortfarande finnas även när den är i öppen circuit, vilket leder till elektriska stötar. Bågar kan generera höga temperaturer och orsaka brand.
2. Mekaniska risker: Riskerna kommer huvudsakligen från utrustningens mekaniska komponenter. Om de inte hanteras och underhålls korrekt, kan man bli fastklämd eller nuddad av roterande eller rörliga delar.
3. Kemiska risker: SF₆-gasen är stabil vid rumstemperatur, men börjar dekomponera sig under verkan av bågar, korona, etc. Inandning av den genererade gasen kan orsaka yrsel, lungödem eller till och med döden.
4. Miljörisker: Utförande av underhåll under väder som åskoväder och starka vindar ökar inte bara svårigheten av underhållsarbete utan också orsakar okontrollerbara risker för underhållspersonal. Dessutom kan problem som dålig ventilation och liten yta i underhållsmiljön också öka faran för platsbaserat underhåll.

1. Fiberoptisk sensor teknik: Fiberoptisk sensor teknik har utmärkt isolerande egenskaper och motstånd mot elektromagnetisk interferens. Den kan effektivt övervaka strukturell hälsa och elektriska parametrar för SF₆-brytare, samla in och analysera data i realtid, och upptäcka potentiella fel och säkerhetsrisker i tid.
2. Trådlös sensornätverk: Ett trådlöst sensornätverk består av ett stort antal sensornoder. Dess huvudsakliga syfte är att övervaka miljöparametrar, utrustningsstatus och positionsinformation för underhållspersonal i realtid. Nätverket har egenskaper som självanpassning, motstånd mot interferens, och kan anpassa sig till komplexa och föränderliga miljöförhållanden på plats, för att realisera realtidsövervakning och lokalisering av riskpunkter.
3. Maskinvision och infraröd termografi teknik: Maskinvision teknik kan identifiera och lokalisera potentiella riskpunkter, som exponerade kabler och skadad utrustning, genom att fånga och analysera bilder på plats; medan infraröd termografi teknik kan övervaka utrustningens temperaturfördelning i realtid och exakt lokalisera felplatser och potentiella riskpunkter.

1. Datainsamling: erhållen genom olika sensorer, operationsrekord för övervakningsutrustning, etc. För att förbättra modellens noggrannhet bör så mycket som möjligt omfattande data samlas in.
2. Dataprebehandling: Bearbeta ursprungliga data (detektion och behandling av utslag, datatransformation, etc.) för att förbättra datakvaliteten och lägga grunden för efterföljande feature engineering och modellutbildning.
3. Feature engineering: Efter prebehandling väljs användbara funktioner för riskpunktsprediktion från ett stort antal data. Dessa funktioner bör ha god diskriminerings- och prediktionsförmåga för att förbättra modellens noggrannhet.
4. Modellutbildning: SVM (Support Vector Machine) är en vanligt använd metod för klassificering och regressionsanalys. Den separerar olika kategorier av data genom att hitta den optimala hyperplanet, vilket maximiserar klassificeringsintervallet mellan två typer av data.

3.3 Strategier för säkerhetskontrolltekniker

För att förbättra noggrannheten och praktiken av lokaliseringstekniker bör stordata och artificiell intelligens teknologier användas, och maskininlärningsalgoritmer tillämpas för att intelligenta identifiera och predicera riskpunkter på ombordsunderhållsplats, ge mer exakt platsinformation till underhållspersonal och minska olycksrisken. På ombordsunderhållsplats bör data från olika sensorer fuseras för att förbättra lokaliseringens noggrannhet och modellens noggrannhet. Genom att tillämpa förstärkt verklighet (AR) teknologi, som integrerar virtuell information med den verkliga världen, kan underhållspersonal bättre förstå utrustningsstrukturen och därmed lösa problem med operativa fel. Relevanta parter bör stärka hantering av platsbaserat underhållsarbete och strikt följa underhållsprocedurer (se figur 1). Samtidigt, utveckla intelligenta bärbart utrustning för underhållspersonal för att erhålla deras platsinformation i realtid och övervaka dem i realtid för att garantera säkerhet.