电力设备

需求与应用前景 状态感知技术及应用 发展与展望

变压器等电力设备运行时产生的声学信号体现大量的状态信息，就像人的指纹一样具有辨识特征。当设备出现异常时，声纹会随之改变。据此，国网安徽电力等单位研发了声纹检测装置，能够“听”出变压器内部异常。

我国能源安全的新战略为我国能源转型发展、构建“清洁低碳、安全高效”的国家能源体系提出了新要求。以电网为核心的能源互联网和泛在电力物联网正在加速发展。但是，由于高电压等级电网中（尤其是特/超高压电力设备）通常伴随强电磁场，而强电磁场对传统无线传感器的可靠性造成了严重影响，导致高电压等级电网缺乏可靠的传感器。这一瓶颈制约了电力物联网的发展。针对以上问题，我们研究了抗电磁干扰微纳传感器及无线通信技术。基于新材料和器件的温湿度、电磁场、压力、声学等多参量微型传感芯片和封装技术，实现能够适应高电压等级电网复杂工况的微型传感器；研究了多层超表面微结构，实现抗电磁干扰的功能表面并与传感器集成；研究基于抗电磁干扰的功能表面的无线传感通信技术，解决微型传感器在强电磁干扰环境下的通信问题；研究了基于人工智能的故障诊断算法，解决了传感器的智能化问题。

为提高电力设备智能运维水平与效率，创新提出无人机电力智能巡检解决方案，突破机场小型化、低成本、高稳定等关键技术，解决无人机本体信号遮挡、抗风能力不足、避障能力差、数据明文传输的行业痛点问题，以“固定机场+移动机场”协同应用模式，支撑无人机开展周期性、高频次、精细化、特殊应急等巡检任务；突破输变配专业界限，建立设备网格化协同巡检模式，提升设备应用效益与运维质效。

近年来随着南网反措文件和《Q/CSG1206007-2017电力设备检修试验规程》的落实执行，变压器套管绝缘油取样任务逐年增多。变压器套管绝缘油量少且密封要求严格，现有的取样方法存在一完缺陷。 该变压器套管绝缘油取样装置小巧轻便，操作方便，取得的样品更具代表性，还可以应用到油桶取样和油罐取样，改变了传统取样费时费力，安全系数低等缺点。此外，可以每次缩短客户停电工作时间2小时，减少设备停电后负荷损失，具有一完的社会效益。为了更好的推广应用该装置，编制了该装置的作业指导书和使用说明书。因此，2018-19年计划将本成果推广至广西电网有限责任公司，以实现更大的安全和经济效益。

本书围绕电力无线传感网技术创新应用，聚焦于低功耗无线传感网在发电、输电、变电、配电、用电等电力行业领域的应用，具体包括电力发电厂监测区域的事故预警、环境状态判断、劣化趋势分析，输电线路的电力巡检和运维管理，变电站内电力设备的运行状态、环境状态等在线监测，配电领域储能和配电自动化业务的监控和故障定位系统，用电采集和精准负荷控制业务的监测和分析管理等。介绍了无线传感网及其产业发展现状，概述了无线传感网主流技术，总结提炼了电力无线传感网在电力领域的应用情况，分析研究了电力无线传感网的应用价值和挑战，探讨提出了电力无线传感网技术应用发展趋势及建议。 无线传感网是大量的静止或移动的传感器节点以自组织和多跳的方式构成的无线网络，可以感知、采集和处理信息，并将获得的详尽信息发送给需要的用户。 “十四五”期间，国家电网有限公司服务新型电力系统构建需求，将“全力推进电力物联网高质量发展”作为重点工作任务之一，其中的各项工作部署均离不开无线传感网的支撑。无线传感器网中众多类型的传感器，可探测包括地震、电磁、温度、湿度、噪声、光强度、压力、土壤成分、移动物体的大小、速度和方向等。潜在的应用领域可以归纳为军事、航空、防爆、救灾、环境、医疗、保健、家居、工业、商业等领域。新型电力系统的一些重要的、需要被监控的设备上可以安装传感器，实时监控设备的运行状况。采用无线传感网络技术，将监测到的重要参数上传到集中处理平台，智能电力系统可以根据参数的变化，及时发现设备故障等，主动预防可能发生的各种事故。 与传统有线网络相比，无线传感网络具有很明显的优势，主要有：低能耗、低成本、通用性、网络拓扑、安全、实时性、以数据为中心等。无线传感网给电力行业带来应用价值的同时，也面临着极大的挑战。通用无线传感网技术无法满足某些特定的业务需求，变电站、输电线路等某些复杂的电力现场环境对于功耗控制、传输距离、组网灵活性等方面有特定需求，需要结合电力物联网的业务需求和应用场景来实现功耗和连接性能的协同优化；在终端接入和数据传输方面，设备和数据量均呈爆发式增长，海量数据给电力物联网带来了资源和数据传输带宽的压力；传感节点大多布置在户外环境中，恶劣环境和网络攻击均影响传感节点的运行和信息传递，因此，提升终端接入安全和抗干扰能力是保证电力物联网健康发展的重要基础；传感器小型化、无源化技术有待突破，利用电网沿线的磁场、电场、振动及温差等外部条件，实现微源取能是关键难点。为此，电力企业需要弥补现有的不足和短板，结合电力行业发展战略，研究低功耗无线传感网的网络与安全连接技术，全方位地提高感知数据的颗粒度、广度和维度，并持续积极探索基于人工智能的知识赋能、５G通信技术、基于边缘计算的技术、数据开发服务技术等方面融合发展。 联系人：陈姗姗 手 机：13261508443 邮 箱：chenshanshan@eptc.org.cn

对于厂站直流系统的2V蓄电池、共108节，传统的核对性容量放电试验首先要拆下108只蓄电池的防尘章，然后依次安装108个电压采样模块在相应编号的蓄电池正负板两端，以便放电仪在放电过程中能监测并记录每个蓄电池的实时电压，再进行试验。试验结束后，还要将108个电压采样模块取下按顺序收好，再将108只蓄电池防尘罩軍上，整个工作过程工作量大而繁。 且厂站部分电池屏柜层内空间小，采样盒接线非常困难，试验接线过程中手容易触碰到屏柜金属外壳，引发触电、电池短路等不安全隐息，严重的会造成厂站直流接地，甚至引起保护拒动、误动。 《电力设备检修规程Q/CSG1206007-2017》规定蓄电池在前4年内每2年一次定检，之后每年一次，比原来的前面6年每2年一次之后每年一次的规定增加了工作量，如果再按传统方法则需要更多的人力和物力。 所以，研制蓄电池放电数据转换装置对传统试验方法改进，只需通过蓄电池放电数据转换装置，放电仪即可随时读取并保存蓄电池的实时电压，不再需要每次都安装108个电压采集模块。

噪声与振动是运行设备的固有特性，绝大部分异常状态(工况)都会伴随振动与声的变化 。异常振动会带来结构松动、绝缘老化、材料疲劳等问题，对电网安全稳定运行造成重大隐患。声振检测与诊断技术具有非接触、不停电、可连续等优点，可及时发现设备早期潜伏性缺陷，可以作为现有监测手段的必要补充。讲座将介绍变压器、绝缘子、水轮发电机等电力设备声纹识别技术，包括抗干扰检测方法、特征量提取与模式识别、基于人工智能的声纹识别技术等。

IEEE PES电力设备数字孪生工作组（以下简称“工作组”）是由IEEE PES输配电技术委员会（中国）联合北美对口输配电技术委员会(IEEE PES Transmission & Distribution Committee)共同组建的IEEE电力与能源领域首个研究数字孪生技术的联合工作组，已于2022年3月正式获批成立，现有首批国内成员单位和专家三十余名、国外专家十余名（附件1）。