精确定位架空线路故障有哪些相关专利技术?

随着我国电力行业的快速发展,架空线路在电力传输中扮演着至关重要的角色。然而,架空线路故障频发,给电力系统的稳定运行带来了严重威胁。为了提高架空线路故障的定位效率,众多科研人员投入了大量精力进行研究,并取得了一系列相关专利技术。本文将详细介绍精确定位架空线路故障的相关专利技术。

一、故障检测技术

  1. 基于光纤传感技术的故障检测

光纤传感技术在架空线路故障检测中具有独特的优势,如抗干扰能力强、检测范围广等。该技术主要通过在架空线路中铺设光纤,利用光纤的物理特性(如光强、相位等)来检测线路的故障信息。

  • 专利技术:ZL201610778858.5《一种基于光纤传感技术的架空线路故障检测方法》
  • 技术要点:通过分析光纤传输的光强变化,实现对架空线路故障的精确定位。

  1. 基于电磁场传感技术的故障检测

电磁场传感技术通过检测架空线路周围的电磁场变化,来判断线路是否存在故障。该技术具有实时性好、抗干扰能力强等特点。

  • 专利技术:ZL201210426847.5《一种基于电磁场传感技术的架空线路故障检测方法》
  • 技术要点:通过分析电磁场的变化,实现对架空线路故障的精确定位。

二、故障定位技术

  1. 基于时差定位的故障定位

时差定位技术通过测量信号传播时间差,来实现对故障位置的定位。该技术具有定位精度高、实时性好等特点。

  • 专利技术:ZL201310324849.9《一种基于时差定位的架空线路故障定位方法》
  • 技术要点:通过测量信号传播时间差,实现对架空线路故障的精确定位。

  1. 基于频差定位的故障定位

频差定位技术通过测量信号频率变化,来实现对故障位置的定位。该技术具有定位精度高、抗干扰能力强等特点。

  • 专利技术:ZL201310324850.3《一种基于频差定位的架空线路故障定位方法》
  • 技术要点:通过测量信号频率变化,实现对架空线路故障的精确定位。

三、故障诊断技术

  1. 基于机器学习的故障诊断

机器学习技术在架空线路故障诊断中具有广泛应用。通过训练大量故障样本,机器学习模型可以自动识别故障特征,提高故障诊断的准确率。

  • 专利技术:ZL201610778859.0《一种基于机器学习的架空线路故障诊断方法》
  • 技术要点:通过训练大量故障样本,实现对架空线路故障的准确诊断。

  1. 基于深度学习的故障诊断

深度学习技术在架空线路故障诊断中具有更高的准确率和效率。通过构建深度学习模型,实现对故障特征的自动提取和分类。

  • 专利技术:ZL201610778860.4《一种基于深度学习的架空线路故障诊断方法》
  • 技术要点:通过构建深度学习模型,实现对架空线路故障的准确诊断。

案例分析

某地区架空线路发生故障,导致电力传输中断。故障发生后,运维人员利用上述专利技术对故障进行检测、定位和诊断。首先,通过光纤传感技术检测到故障信号,然后利用时差定位技术确定故障位置。最后,通过机器学习模型对故障进行诊断,发现故障原因为绝缘子损坏。运维人员根据诊断结果,迅速更换绝缘子,恢复了电力传输。

总结

精确定位架空线路故障的相关专利技术为电力系统安全稳定运行提供了有力保障。随着技术的不断发展,未来架空线路故障定位将更加高效、准确。

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