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现有覆冰区输电杆塔倾斜检测系统存在检测手段单一、自动化程度低、检测效果差、无法提前预警等缺点,严重影响了覆冰区输电杆塔倾斜检测的及时性和准确性,为覆冰区输电杆塔倒塔事故的发生埋下了巨大的隐患。针对该问题设计了一种基于ZigBee技术的覆冰区杆塔倾斜在线监测系统。该系统使用倾角传感器和拉力传感器作为检测及预警杆塔倾斜的依据,使用ZigBee无线传感器网络进行被检测区段内的数据交互,使用GPRS技术进行数据的远程传输,使用太阳能电池板提供能源。该系统实现了覆冰区输电杆塔倾斜的实时在线监测及预警等功能,对预防输电杆塔倒塔事故的发生有一定促进作用。 相似文献
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随着我国智能电网的规划与实施,有必要利用各类传感器对输电线路各类数据进行采集和监测。针对输电线路的导线、绝缘子以及杆塔三个部分,分析智能输电线路各类数据的采集与监测,包括覆冰监测、温度检测、舞动监测、振动监测、污秽监测、风偏监测、防盗监测以及倾斜监测,建立了智能输电线路在线状态监测系统,以保障整个电网安全稳定运行。 相似文献
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现有架空输电线路杆塔结构的规程规范未明确角钢塔塔脚板加劲肋倾斜角度布置要求,通常按习惯和经验设定。依托500 kV交流及±800 kV特高压直流输电线路工程铁塔,通过有限元数值方法研究了单主材四地螺、单主材八地螺和双主材八地螺塔脚板在加劲肋不同倾斜角度下的受力性能。研究结果表明,加劲肋倾斜角度的改变对四地螺塔脚板的影响较小,但是对八地螺塔脚板影响相对较大。所研究成果对架空输电线路角钢塔塔脚板计算和制图都有一定的指导作用。 相似文献
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采空区地表塌陷会引起输电杆塔基础发生滑动、沉降等变形,严重时甚至会造成杆塔倒塌破坏。为研究采空塌陷区输电杆塔的破坏规律,分析了某500 kV线路在不同基础变形条件下的杆塔倾斜率、基础变形率。研究发现:基础变形率相比杆塔倾斜率能够更好地判断采空区输电杆塔的状态;杆塔的基础变形率限值在不均匀沉降下为0.5%,水平相对变形下杆塔轻微破坏为1.0%,严重破坏为2.0%。研究结果为采空区输电杆塔抗基础变形的承载力设计及杆塔安全状态监测与评估提供了重要参考。 相似文献
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从解决同塔双回线路雷击同时跳闸和保障牵引站的供电可靠性方面,进行了充分调研、论证,采取将外串联(纯)间隙(金属氧化物)线路避雷器安装在输电线路的易击段作为防雷措施。具体分析了雷击线路跳闸的原因,讨论了高压送电线路的防雷措施,以及外串联间隙避雷器的保护原理、选用原则以及安装前的准备工作。结果表明:近年来,已安装外串联(纯)间隙(金属氧化物)线路避雷器的杆塔未发生雷击跳闸。 相似文献
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针对330 kV黄侯输电线路95号3A1-ZMC1型直线杆塔倾斜的现状,进行了地质、地貌取样及卫星云图对比,分析了A、B腿侧沉降严重的原因及塔身加装拉线保护、脚板加垫板、可调式联合大板基础等处理方法,结合线路运行现状,提出了塔身安装四方拉线、A腿塔脚板下方支垫楔形垫板的纠偏措施,解决了杆塔基础因土质原因造成的基础下沉倾斜隐患。实施后运行效果良好,并推广应用至同机理倾斜杆塔上,提高了设备的健康运行水平,为类似架空输电线路杆塔倾斜处理提供参考。 相似文献
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为分析新荷载规范关于风荷载方面的修订对输电塔结构风振的影响,采用线性滤波法并考虑空间相关性对某一特高压输电塔的风速时程进行数值模拟.采用有限元法分析输电塔的动力特性,对比了由于新荷载规范湍流度的提高对输电塔结构位移响应和加速度响应的影响.根据模拟结果按定义式计算结构的风振系数,并同新旧荷载规范中的风振系数计算表达式计算的结果进行对比.结果表明,由于新荷载规范对10 m高度名义湍流度和峰值因子有较大提高,而钢结构的阻尼比不变,在新规范规定下结构的风振响应增大20%左右,而风振系数在各高度处均有不同程度的提高. 相似文献
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Zhuangli Hu Tong He Yihui Zeng Xiangyuan Luo Jiawen Wang Sheng Huang Jianming Liang Qinzhang Sun Hengbin Xu Bin Lin 《电力系统保护与控制》2018,3(2):149-158
Big data technology is more and more widely used in modern power systems. Efficient collection of big data such
as equipment status, maintenance and grid operation in power systems, and data mining are the important research
topics for big data application in smart grid. In this paper, the application of big data technology in fast
image recognition of transmission towers which are obtained using fixed-wing unmanned aerial vehicle (UAV) by large
range tilt photography are researched. A method that using fast region-based convolutional neural networks (Rcnn)
convolutional architecture for fast feature embedding (Caffe) to get deep learning of the massive transmission tower
image, extract the image characteristics of the tower, train the tower model, and quickly recognize transmission tower
image to generate power lines is proposed. The case study shows that this method can be used in tree barrier modeling
of transmission lines, which can replace artificial identification of transmission tower, to reduce the time required for
tower identification and generating power line, and improve the efficiency of tree barrier modeling by around 14.2%. 相似文献
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