炼油厂酮苯装置高压开关柜行程开关故障分析及改造措施

酮苯装置是炼油厂主要润滑油生产装置,而高压开关柜故障对供电可靠性以及化工安全生产带来极大威胁。文中通过对一起炼油厂酮苯装置高压开关柜行程开关故障原因进行查找和分析,提出改造措施,并将其应用于炼油厂其余开关柜,避免了类似故障的发生。     

浅析10kV高压开关柜故障原因及防范措施

高压开关柜是电力系统重要的装置之一,而其引发的故障大大降低了系统的运行效率。现主要分析了导致10 kV高压开关柜故障的具体因素,并提出了防范10 kV高压开关柜故障的具体措施。     

基于红外测温的低压开关柜一次接插件的温度监测研究

针对低压开关柜在长期运行时,一次接插件因接触不良或老化引起的温度过高,导致低压开关柜发热烧毁或短路故障的问题,利用红外测温技术,设计了低压开关柜的温度监测系统,实现了对一次接插件温度的实时监测和报警,保证了低压开关柜的安全可靠运行。     

10kV高压开关柜故障与维修

10kV高压开关柜是一种包含断路器、隔离开关、互感器等机械开关的装置,有调控电压、保护电路的功能。10kV高压开关柜的部件或回路任何一个位置出现故障,都会导致整体受到影响。本文着重研究了10kV高压开关柜的常见故障以及相应维修方法,希望增强10kV高压开关柜的使用感受,减少因装置故障带来的不便。     

基于MLX90614的开关柜测温传感器的设计

针对开关柜内复杂工作环境下关键部位异常升温的问题,提出了基于红外温度计MLX90614的测量方案,可实现小目标带电物体的温度测量,便于故障查找和及时排除,预防开关柜过热事故发生;该红外数字式测温传感器由红外温度计、微控制器及外围电路组成。文章通过介绍SMBus总线协议、红外温度计数据的格式,制定了微控制器的读取流程,分析几种影响红外测温精度的因素并完善了传感器的设计。     

应用于数字化MNS低压开关柜的红外测温模块设计

介绍了一种应用于数字化MNS低压开关柜的红外测温模块,介绍了红外测温的原理和设计方法,重点介绍了红外传感器的硬件设计注意事项。对设计出来的模块进行了精度测量,结果表明其精度符合设计需求;产品推向市场,极大提高了低压开关柜的质量水平。     

一起10kV开关柜故障的分析

对一起火电厂10kV开关柜短路故障进行分析,得出开关柜设计不合理,未按照图纸进行生产是故障扩大的主要原因,诱因是开关柜结构或支持绝缘子制造缺陷以及现场运行人员操作不当,针对故障原因提出了具体的改进措施。     

高压开关柜发热故障形成原因及应对措施分析

对高压开关柜进行维护与检查时通常会发现发热故障,尤其是其触头部分。根据实践经验对高压开关柜发热故障的形成原因进行了分析,并提出了应对的措施。     

10kV环网开关柜常见故障及处理方法探讨

10kV环网开关柜在配网中的应用极大地提高了供电可靠性,但由于各种原因环网开关柜也可能发生故障,给配网安全运行带来了隐患,因此需加强环网开关柜的运维水平。现对10kV环网开关柜常见的故障类型及其发生原因进行了分析,并提出了整改措施,对降低环网开关柜故障率具有参考作用。     

220kV MOA异常发热缺陷的发现及处理分析

对运行中的MOA进行在线红外诊断是电力设备故障带电诊断的重要技术手段。现对一起220kV MOA异常发热缺陷进行了红外检测与试验分析,认为MOA故障的成因主要为劣化和受潮,热像特征主要表现为局部温升。实践证明,通过红外诊断技术对运行中的MOA进行红外测温和故障分析可靠性较高。     

光电子电离质谱在线监测SF_6气体分解物

电气设备内部放电故障的原因与其中SF6杂质气体的种类和含量相关。本工作设计了一套基于光电子电离飞行时间质谱的在线监测系统,通过对电气设备腔体内SF6气体组分的实时监测,实现电气设备放电故障的诊断。同时,结合实验室研制的SF6气体低压放电系统,研究了不同掺杂气的SF6气体放电产物谱图和动力学监测曲线,初步探讨了不同条件下SF6放电产物的产生机理。该技术有望实现在线质谱分析技术进入电力生产现场和及时监控SF6电气设备内部故障情况。     

基于红外技术的开关柜电气接头温度监测系统

开关柜是配电领域的重要电气设备,过热问题是造成开关柜故障的主要原因之一。该文研究了基于红外热成像技术的温度监测原理,给出了基于红外技术的开关柜电气接头温度监测系统的组成结构与通信方式,开发相应的温度监测系统并成功在变电站投入试用。结果表明,提出的开关柜电气接头温度监测方案可行,开发的温度监测系统能够有效监测开关柜的电气接头温度,并能发现温度异常,从而实现提前预警与故障智能诊断,避免了开关柜过热故障的进一步扩大。     

电力设备的红外语音报警监测装置的研究

叙述了红外测温原理,在此基础上研制开发了温度在线监测装置,重点介绍了A40-M型红外热像仪的技术特点以及语音报警系统的硬件实现.     

基于非分光红外技术的低浓度SF6气体检测方法

文中介绍了一种基于非分光红外技术(NDIR)的高灵敏度的SF6气体浓度检测仪,测量范围可达0～50 ppm(1ppm=10-6),精度为0.1 ppm,由于传感器的特殊结构设计,使得其可以定点检测出SF6断路器或者GIS高压开关设备的微量泄露,对于设备的密封性检测有着实际的意义。     

显微红外光学成像系统的设计

红外热成像技术是现代影像学中的一门新兴技术。它与x射线、B超、CT、核磁共振等显像技术的成像原理不同,它不主动发射任何射线,只是被动接受热源所发射出的红外线,经过处理后得到热源的影像。该技术的最大特点是不用接触待测物体。因此,对于一些高危行业,如核工业中元器件的检测将变得非常容易。本文所叙述的就是利用红外热像技术与显微技术的结合,制作一种红外显微镜。红外显微镜可以将出现故障的大规模集成电路板中数以万计的微小元器件的影像传输到计算机中,经过计算机的分析,可以很容易地分析出具体故障所在。因此,大范同电子元器件故障的快速检测将变得简单、快捷。     

基于电力载波与短信报警的智能楼宇监控系统

设计了一种基于电力载波和短信报警的智能楼宇监控系统,并以PIC16F873A,Yitran载波芯片,STM32 F103 C8 T6单片机为核心开发了由数据采集器、控制板、载波传输模块和短信报警器等组成的监控系统。该系统结构简单,控制方便,数据传输安全可靠,实现了故障点本地声光报警与短信报警相结合的楼宇综合监控。     

红外热像仪在配电线路故障诊断中的应用

运用红外热像仪对运行中的配电电气设备进行检测和故障诊断,预先发现设备缺陷,并及时处理,给生产的正常运行创造有利的条件,为设备检修提供可靠依据,使检修可按计划有目的地实施,逐步实现设备状态的预知维修。     

基于虚拟仪器的可视化电力设备在线红外监控系统研究

对变电站主要电力设备红外测温仪在线监测进行研究,重点研究了基于红外测温仪与视频信号结合扫描的在线监测系统。设计并构建了系统,使其能利用红外测温仪扫描电力设备并形成可视的温度分布及变化模型。本系统可以将设备的图像监控画面和可视化的红外测温信号结合起来,对设备进行远程红外测温,并将返回的温度值加以存储和分析,经网络传至控制终端,利用软件形成电力设备温度分布及变化过程模型,分析并监视变电站或设备的运行情况。     

基于图像融合技术的变电站二次设备热故障自主定位研究

提出基于图像融合技术的变电站二次设备热故障自主定位方法。通过非下采样Contourlet变换法融合变电站二次设备红外图像与可见光图像,运用了最大类间方差法分割融合图像,获得包含变电站二次设备热故障区域的感兴趣区域。采用了形态学开闭运算和像素统计,分别完成分割图像的预处理与结构区域划分,实现变电站二次设备热故障自主定位以及热故障等级判断。实验结果表明：该方法所得融合图像的质量明显高于融合前的2种图像质量;图像分割获得的感兴趣区域较为完整,能很好地保留设备边缘轮廓和纹理特征;各二次设备热故障自主定位区域与热故障实际区域相同,且自主定位最高用时仅为37 s。     

Data mining diagnosis system based on rough set theory for boilers in thermal power plants

Large amounts of data in the SCADA systems’ databases of thermal power plants have been used for monitoring, control and over-limit alarm, but not for fault diagnosis. Additional tests are often required from the technology support center of manufacturing companies to diagnose faults for large-scale equipment, although these tests are often expensive and involve some risks to equipment. Aimed at difficulties in fault diagnosis for boilers in thermal power plants, a hybrid-intelligence data-mining system based only on acquired data in SCADA systems is structured to extract hidden diagnosis information directly from the SCADA systems’ databases in thermal power plants. This makes it possible to eliminate additional tests for fault diagnosis. In the system, a focusing quantization algorithm is proposed to discretize all variables in the preparation set to improve resolution near the change between normal value to abnormal value. A reduction algorithm based on rough set theory is designed to find minimum reducts from all discrete variables in the preparation set to represent diagnosis rules succinctly. The diagnosis rules mining from SCADA systems’ database are expressed directly by variables in the database, making it easy for engineers to understand and use in industry applications. A boiler fault diagnosis system is designed and realized by the proposed approach, its running results in a thermal power plant of Guangdong Province show that the system can satisfy fault diagnosis requirement of large-scale boilers and its accuracy rangers from 91% to 98% in different months.