基于多源数据融合的GIS机械故障检测技术

• 作者: 吴旭涛 马云龙 何宁辉 马波
• 来源期刊: 高压电器
• 关键词: 气体绝缘金属封闭开关设备 多源数据 声源定位 X射线成像 图像识别
• 年，卷（期）: 2022,（11）
• 所属期刊栏目: 研究与分析
• 页码范围: 191-196
• 页数: 5页
• 语种: 中文
• DOI: 10.13296/j.1001⁃1609.hva.2022.11.024

摘要

气体绝缘金属封闭开关设备（gas insulated switchgear，GIS）由于具有占地面积小、可靠性高等优势，在电力系统中被广泛使用。随着设备运行时间的增加，越来越多的故障出现在GIS内部。根据运行数据统计，机械故障所占的比例约占39.3%。部分机械故障还会进一步引起放电，导致电网运行事故。然而，目前并没有一种方法能够快速、有效地对故障进行准确与定位。因此，文中提出了一种基于多源数据融合的GIS机械故障检测技术。首先，利用声成像系统对GIS的运行噪声进行声源定位。其次，利用X射线成像系统，对该部位进行透视拍摄。最终，利用图像处理技术对GIS内部的焊接斑点进行自动识别，实现了对GIS内部故障的判别与定位。文中通过声源定位技术、X射线透视、图像识别技术等多元数据融合，提出了一套适用于GIS的机械缺陷诊断与定位方案，实现了GIS内部机械故障的准确定位，并有效提高了检测的速度与准确性。