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1.
针对现有的电力输电线路杆塔接地电阻测量的复杂性和不便性,设计了一种基于钳表法的杆塔接地电阻测量系统。系统包含电压互感器及驱动电路、电流互感器及检测电路、蓝牙电路和显示电路。将本设备安装在接地扁铁上,可通过OLED显示屏读取接地电阻值,同时也可以通过手机APP连接设备,在手机APP上读取测量的接地电阻值。实验结果表明,本系统测量精度较高,在50欧姆以下误差率小于3%。具有极高的应用价值。  相似文献   
2.
110kV及以上电压等级的输电线路防雷保护,一直本单位线路运行维护的主要课题,也是结合实际比较紧密的理论难点,不同的时间、不同的地点、不同的气候条件对于雷电的形成及产生的后果都不禁相同。因此,本文通过对本部门管辖的两条220kV输电线路自1993年以来的防雷措施进行总结和探讨,希望对从事输电线路运行维护的同行有所帮助。  相似文献   
3.
4.
因为线路停电的倒闸操作一般是由变电操作人员实施,对线路工作人员来说,“验电”才是真正的第一项技术操作内容,是对“停电”的现场确认手续,是能否进入下一个工序——挂接地线的判据,可以有效地消除“停错电或要停电而未停电”的人为失误带来对人身安全的威胁,实现线路工作人员自我保护。因考虑到线路工作多在野外,点多面广线长,即使是在工作地段两端挂接地线后,在分支线挂接地线和工作相挂辅助接地线之前,一般情况下也要先验电,以策安全。 (2) 不在工作票上注明的接地杆塔挂接地线、少挂接地线或擅自改变接地点。 工作票…  相似文献   
5.
通过两起在大风雷暴雨气象条件下因中相跳线对杆塔放电而引起的线路跳闸事故的分析,对预防和减少类似事故的措施进行了探讨。  相似文献   
6.
本文参照国际标准DLT5092-1997要求,对四种典型杆塔接地网的接地电阻进行了计算和验证,分析确定了四种典型接地网的最少用料,并对相关降阻措施进行了探究。杆塔接地网对架空线路杆塔的防雷与对地散流起着至关重要的作用,接地电阻的大小是衡量其安全性的重要因素。低接电阻、持续稳定的输电线路杆塔接地网是减少输电线路雷击事故、维持电力设备安全可靠运行的重要电力设备。  相似文献   
7.
钻跨塔是为解决输电线路中出现的连续钻跨问题的一种新型杆塔,为保证钻跨塔上带电作业人员的人身安全,文中对钻跨塔带电作业人员体表场强进行了研究。文中以220 kV同塔双回钻跨一体输电线路为研究对象,建立了人体和输电线路的仿真模型。考虑钻跨一体杆塔的钻越导线、跨越导线、沿塔身的垂直导线对电场分布的影响,同时考虑不同典型带电作业位置处人体不同姿势对人体体表场强的影响,对典型带电作业位置处的人体体表场强进行了计算。计算结果表明:等电位处作业时人体体表场强最大值为1270 kV/m;由于存在沿塔身的垂直布线,地电位处人体表面场强最大值也高达738 kV/m。等电位和地电位处的工作人员均需穿戴屏蔽效率为40 dB的屏蔽服。计算结果对带电作业人员的电场防护具有一定的指导意义。  相似文献   
8.
地震会对电网造成破坏性影响,目前对于地震条件下电网可靠性评估主要进行抗震性能的分析,所得近似分析结果满足不了实际需要。在对地震条件下电网可靠性评估中考虑了输电杆塔结构可靠度与地震的传播性,采用有限元仿真手段直接分析了输电杆塔的结构问题;利用杆塔结构可靠度来计算输电线路故障率,在得到输电线路可靠性数据后评估了各个地震烈度下电力系统的可靠性;最后计及地震的传播性评估了电网的综合可靠性。地震条件下计及杆塔结构可靠度的电网可靠性评估模型可用于地震条件下电网薄弱环节的预警,为改善电力系统抗震性能提供参考。  相似文献   
9.
在使用电磁感应方法诊断杆塔接地网断点的过程中,针对人工诊断引起的误差问题,提出了一种基于一维卷积神经网络(one dimensional-eonvolutional neural network,1D-CNN)的诊断模型,诊断模型以接地网正上方的一维磁场数据为输入,通过深度神经网络输出断点故障的数量和位置.首先通过实验验证了电磁感应方法在杆塔接地网断点诊断问题中的有效性,然后建立了磁场断点故障数据集,之后进行了1D-CNN诊断模型的训练.在诊断准确度验证实验中,1D-CNN诊断模型在40个故障磁场样本上达到了97.50%的诊断准确率,表现出了良好的泛化性;诊断效果对比实验表明,1D-CNN诊断模型的AUC值达0.951,在3次随机训练中对各类故障的平均识别率达到了92.08%,在15次训练中的平均测试集精度达到了94.30%,平均每代训练时间0.8750 s,在各项指标上较DNN、RNN均有明显优势.  相似文献   
10.
杆塔的倾倒会对整个电网产生严重的破坏并威胁周围居民的生命安全,电力巡检无人机利用计算机视觉对杆塔进行巡检既节省了人力资源又显著地提高了电网的巡检效率.为了国网巡检人员在杆塔倾倒前及时得到预警,对电力巡检无人机中的基于计算机视觉的杆塔倾斜检测算法进行了研究,设计了一种基于YOLOv3的深度神经网络结合LSD线段提取方法对杆塔的倾斜进行检测.利用在山西电网无人机实际巡检的杆塔图片制作杆塔的VOC2007数据集并利用YOLOv3神经网络对杆塔进行目标检测,并将检测后得到的Bounding box根据网络训练后的mIOU参数进行微调后作为LSD检测的ROI.接着,该方法在ROI中将检测的线段进行过滤和融合,根据杆塔特点进行杆塔的二次识别.最后利用得到的杆塔外边线做出该方向上的杆塔中线并计算杆塔在该方向的倾斜度.该文中实验利用山西国网电力公司提供的数据进行验证,结果表明,杆塔的倾斜检测效果在各种拍摄高度和背景干扰下都较为精确,杆塔目标的正确识别率达到97%,倾斜度检测平均误差小于0.85°.  相似文献   
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