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高压电力设备智能化关键技术

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登记号:G20172142

所属行业:水利、环境和公共设施管理业

学科分类:电机学;

关键词: 智能电网 局部放电 状态监测 油色谱 智能组件

绿色分类:能源互联网;

  • 基本信息
成果名称: 高压电力设备智能化关键技术
成果登记号: G20172142 学科分类: 电机学;
绿色分类: 能源互联网; 项目关键词: 智能电网  局部放电  状态监测  油色谱  智能组件
推荐单位:

上海交通大学

成果所处阶段:
合作方式: 成果所属行业: 水利、环境和公共设施管理业
国家/地区: 上海 知识产权: 发明专利,实用新型专利,计算机软件著作权,
简介: 点击查看

本项目研究内容属于电气工程学科范畴,涉及智能电网、新能源领域电力设备智能化核心技术。智能电网对于改善能源结构、提高能源利用效率和保障能源安全具有重要作用,是国内外电网升级的发展趋势。智能电力设备是智能电网建设的基础,其主要目标是实现设备状态信息的智能感知和运行控制的智能决策,为电网安全和经济运行提供支撑。电力设备智能化需要融合测控、保护、计量、状态评估和故障定位等技术,其中设备状态的准确评估和故障定位是亟待突破的核心技术和关键难点。本项目在上海市科委"科技创新行动"和国家电网公司多个科技项目的支持下,攻克了电力设备局部放电精确定位、变压器油中微量气体高效可靠检测、多源状态监测信息融合分析及设备状态智能评估诊断等突出难题,取得的创新成果主要包括:1)在电力设备局部放电监测定位方面,提出了基于特高频和超声传感阵列信号分析实现局部放电监测和故障准确定位的方法,研制了一系列多频段、小型化、高灵敏度的特高频局部放电传感器,解决了强电磁干扰环境下局部放电信号时延序列准确提取、多源放电准确辨识的问题。2)在变压器油中微量气体高效检测方面,提出了基于故障特征模型库和传感阵列分布特征的数据有效性在线分析方法,实现了异常数据的在线自动分析判断,发明了自适应高效真空脱气方法以及进油、脱气和检测一体化技术,缩短了检测分析周期,提高了监测数据的准确性和可靠性。3)建立了多参量综合分析的设备状态自评估诊断技术体系,提出了多维设备状态异常快速检测、时域特征和统计图谱相结合的绝缘故障模式识别以及多物理量协同分析的电力设备健康状态综合评价方法,提高了状态评估和故障诊断的及时性和准确性。4) 提出了面向设备的状态监测信息流建模和共享交互体系架构,研制了局部放电监测IED、油色谱监测IED、气体状态监测IED和综合监测IED等关键智能组件装置,开发出多因子协同分析的高压电力设备状态评估和故障诊断软件, 形成了变压器、气体绝缘组合开关(GIS)多参量状态监测智能组件以及智能化GIS等一系列的产业化产品。项目共申请专利51项,其中发明专利授权12项,实用新型专利授权18项;获得软件著作权5项;发表高水平学术论文42篇,其中SCI收录12篇,EI收录30篇。项目成果验收和鉴定意见:研究成果整体达到国际先进水平,在应用多物理量传感器阵列提高设备状态评估和缺陷定位准确性方面达到国际领先水平。项目研制的相关产品已在国家电网公司和南方电网公司1000多个智能变电站和常规变电站现场应用,近三年新增产值20.32亿元,新增利润6.25亿元,取得了显著的社会经济效益。项目研究成果的推广应用提高了电力设备运行的可靠性和设备的利用效率,提升了电网故障防御能力和故障恢复能力,从而减少电网停电事故的发生,延长设备寿命,为公共设施和电力用户提供更稳定、更可靠、更经济的电力服务,有力地推动了我国智能电网的建设和相关产业的发展。

姓名: 何先美 性别:
出生日期: 职务:
国籍(地区): 联系地址:
电子邮件: Jh2k@sjtu.edu.cn
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