共 6条 鸟巢
成果

一次设备多功能带电运维专用工具

发布日期:2019-05-23

本成果在变电运检领域对各种应用场景的带电作业工具进行了攻关研发,针对运维人员日常工作中遇到110kV及以上的户外敞开式变电站的处理刀口脏污发热、转动部位润滑注油、清除鸟巢、遥控勘察设备、高空验电照明和高空接线等问题,处于带电运行中,未能及时处理将影响设备正常运行。本成果创新性的制作适用的各种功能模块,通过统一的接口和操作杆,集成为一套多功能的带电作业工具,通过无绳无线和遥控操作,保证了足够的安全距离,而且电动高效,无需停电,保证供电可靠性,安全、快速和高效地在带电的情况下,将现场问题进行解决。

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成果

架空输电线路涉鸟故障防治技术导则 等2项标准

发布日期:2021-10-08

本项目属于电气工程学科领域,包括1项国家标准和1项电力行业标准。 随着生态环境持续改善,鸟类资源不断丰富,鸟类活动引起的输电线路故障已成为三大主要跳闸原因之一。涉鸟故障防治工作已成为电网设备运维的重要内容之一。由于关键技术及标准规范的缺失,涉鸟故障防治工作仍主要依靠运行经验,项目投入粗放,效果差,电网与鸟类和谐共处难以实现。 本项目标准从电网涉鸟故障精准分级防治出发,首次提出基于电网运行与鸟类习性规律的涉鸟故障地理风险分级方法,2016年28家省级电力公司依据标准完成分布图绘制,实现了电网涉鸟故障防治的差异化设计、运维和改造;项目系统提出基于鸟类保护的鸟巢处理行为规范和以疏导为主的电网涉鸟故障生态防治方法,构建的“电网涉鸟故障差异化生态防治”技术标准填补了国内外标准的空白,在提高电网安全稳定运行水平的同时,促进了鸟类保护和生态文明建设;项目提出了杆塔涉鸟故障风险区域划定方法,形成全面系统的涉鸟故障防治装置技术规范,为供电企业差异化精准防治和珍稀鸟类保护提供了技术依据,提升防鸟装置的产品质量,降低防治投入成本。 在标准编制过程中,依托国网江西省电力有限公司电网涉鸟故障预警及防治技术实验室、河南省涉鸟故障工程技术研究中心的试验条件,研发了一套鸟粪模拟推进装置,提出了鸟粪模拟溶液配比及鸟粪污染绝缘子涂污方法。规范了110kV~500kV线路鸟粪闪络防护范围,优化了防鸟装置设计,并在工程上成功示范应用。研究相关成果获得国网公司级和行业级科技奖励2项,省公司级科技奖励2项,获得发明专利4项、实用新型专利13项、软件著作权6项,出版专著5项,发表核心及以上论文20篇,有效支撑了项目标准编制工作。 项目组采用“科技研发、标准制定与工程应用一体化推进”模式,创新性地构建“电网涉鸟故障差异化生态防治”技术标准,达到国际先进水平。项目成果应用于27家省级电力公司,以江西省为例,近3年不仅涉鸟故障次数降低53.8%,而且防鸟资金投入下降了39.7%。以国网江西、河南、青海电力、上饶志远、赣州联银、河南四达等为代表的电力企业和装置制造厂家,通过应用标准累计实现直接和间接经济效益1.4亿元。项目成果使以经验为主的传统防鸟方式向差异化、规范化的现代防鸟体系转变,保证了电网安全可靠运行,使珍稀鸟类在电力线路找到适宜的筑巢区域,得到中央电视台等权威媒体报道,有效契合十九大提出的“坚持人与自然和谐共生”、“推进绿色发展”的理念,具有显著的经济和社会效益。

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论文

基于特征金字塔SSD神经网络输电线路目标缺陷识别与智能诊断

发布日期:2022-07-12

根据输电线路各种缺陷的特点,针对绝缘子自爆、鸟巢、异物、均压环损坏等缺陷,采用非常适用于智能诊断的一种改进的基于特征金字塔 SSD 目标缺陷诊断方法,构建并训练神经网络模型,用于精确识别输电线路各种缺陷,同时基于FPGA的异构高性能硬件架构,以定制并行计算方式,构建高性能、低功耗、小尺寸的嵌入式智能分析诊断装置,实现粗粒度缺陷和细粒度缺陷的智能诊断与空间定位。

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论文

基于边缘计算和无人机巡检图像的输电本体关键部位隐患智能识别

发布日期:2022-07-11

现阶段输电杆塔本体的隐患识别通常通过无人机拍摄本体图像,再传输到后台服务器中进行AI分析。这种方式不利于快速定位隐患位置并及时进行处理。同时输电本体的缺陷检测和识别主要采用基于深度学习的目标检测和分类算法,深度神经网络模型计算量大,无人机终端的处理器由于计算能力不足,难以达到实时检测的效果,对关键部位的小微隐患的检测能力不佳。为了提升无人机在输电本体隐患巡检过程中对输电本体小微隐患检测和分类的准确率和实时性,本文提出了基于华为Atlas加速终端利用FPN (Feature Pyramid Network)构建Faster R-CNN检测模型来提取多粒 度 的 特 征 图 像 的 融 合 算 法 MGFF-KCD (Multi-Granularity Feature Fusion in Key Component Detection)来处理多个粒度的特征信息,提高了算法的准确率;将算法模型移植到Atlas芯片并集成 到无人机平台中,在无人机终端进行实时智能分析。选取了销钉、绝缘子、防震锤、均压环、鸟巢五类关键部位进行实验,结果表明,该算法在At las 200芯片设备上可达到每张62ms的检测速度和88% 的准确率。

成果

遥控式带电清理鸟巢操作杆

发布日期:2022-07-07

鸟类在变电站内设备构支架,设备传动部位、支柱绝缘子上下空隙等地方筑巢,也会在输电架空杆塔横担筑巢,遇到恶劣天气构架上的鸟巢极有可能被吹散掉落,造成绝缘距离缩小,发生接地短路引发设备跳闸,严重威胁电网安全稳定运行。本成果主要解决在狭小的空间及不停电的情况下快速清理鸟巢等异物,适用于 220kV 及以下电压等级。本装置高压绝缘杆与万向调节组件之间使用活动螺栓连接,可根据鸟巢所处高度进行更换,方便拆卸,犹如蛇身,可长可短。

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市场观察

海南电网推动“鸟线矛盾”向“鸟线和谐”转变

发布日期:2024-06-26

6月18日,在海口110千伏长西Ⅰ线30号杆塔上,海南电网公司员工采用人工鸟巢的方式,给鸟儿搭建“安乐窝”。据了解,该公司2024年已安装人工鸟巢500个,既保护了电力线路,也让鸟儿们有了栖息地。

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