输电线路在线监测系统如何保障电网物理安全与供电可靠性?

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输电线路,作为电力系统的“大动脉”,承担着电能远距离输送的重任。其运行状态直接关系到电网的安全稳定和供电可靠性。然而,输电线路跨越山川河流,长期暴露在复杂多变的自然环境中,遭受覆冰、舞动、外力破坏、绝缘子污秽闪络等各种挑战。传统的周期性人工巡检效率低下、成本高昂,且难以实时捕捉突发性故障的初期迹象。

正是在这样的背景下,输电线路在线监测技术(TLOM - Transmission Line Online Monitoring)应运而生,并快速发展成为现代智能电网建设的核心组成部分。它标志着输电线路运维模式从被动抢修主动预警状态检修的根本性转变。

一、核心技术

输电线路在线监测是一个多技术融合的复杂系统工程。其核心在于通过部署各类高精度传感器,实现对线路本体及其运行环境的全天候、多维度、实时数据采集。

1. 监测对象与关键技术

监测维度 关键监测参数 常用传感器/技术 核心价值
导线本体状态 导线温度、弧垂、覆冰厚度、微风振动、导线张力 温度传感器、光学传感(光纤)、倾角传感器、张力传感器 预防过载、覆冰、舞动、疲劳断裂,保障输电容量。
气象环境因素 风速、风向、温度、湿度、气压、降雨、日照强度 小型气象站、环境传感器 准确预警恶劣天气影响(如大风、覆冰、雷电)。
绝缘子状态 污秽度、泄漏电流、局部放电、绝缘电阻 泄漏电流传感器、紫外/红外成像、介质损耗测量 预防污闪事故,评估绝缘老化程度。
杆塔和金具状态 杆塔倾斜、微振动、连接金具温度 倾斜仪、加速度传感器、红外测温 及时发现外力冲击或地质沉降导致的结构性风险。
通道状态 线路走廊入侵、异物悬挂、山火隐患、鸟巢 视频及图像识别(可见光/红外)、激光雷达(LiDAR) 预防外力破坏、通道净空不足和火灾隐患。

2. 数据传输与处理

在线监测系统通常采用4G/5G/NB-IoT等无线通信网络或光纤复合架空地线(OPGW)作为数据回传通道。海量的实时数据最终汇聚到主站系统,通过大数据分析、模式识别和机器学习等算法进行深度挖掘,才能从原始数据中提取出有价值的故障预警信息。

二、从局部优化到全局协同

输电线路在线监测的应用已经渗透到电力运维的各个环节,极大地提升了电网的精益化管理水平。

1. 灾害预警与防御

覆冰预警与融冰指导: 通过实时监测导线温度、湿度和覆冰荷载,准确预测覆冰趋势,为人工除冰或启动直流融冰装置提供最佳时机和策略,避免因过度融冰造成浪费或除冰不及时导致倒塔。

舞动与振动分析: 实时捕捉导线微振动和低频舞动数据,结合风速风向分析,评估线路疲劳损伤风险,指导采取防振或防舞措施。

山火及外破入侵告警: 高清摄像头结合AI图像识别技术,能毫秒级识别线路下方火情或吊车、超高车辆等外力入侵行为,自动发出告警,为应急处置赢得宝贵时间。

2. 状态检修与寿命评估

绝缘子污秽状态评估: 实时泄漏电流监测是判断污闪风险的最直接依据。通过在线监测数据,可以科学制定绝缘子清扫计划,实现**“脏即清”,而不是“定期清”**,显著降低运维成本。

通道隐患主动发现: 利用高清图像和视频,结合地理信息系统(GIS),定期进行通道净空分析,及时发现树障、违章建筑等,实现可视化、可追溯的管理。

三、行业痛点

尽管在线监测技术已取得显著进展,但在实际应用中仍面临一些挑战,同时也孕育着巨大的发展机遇。

1. 待解决的行业痛点

数据孤岛问题: 不同厂家、不同监测设备的标准和协议不统一,导致数据难以互联互通,形成“烟囱式”系统。

海量数据处理能力: 传感器数量激增,数据量呈几何级增长,对主站的数据存储、计算和实时分析能力提出了更高的要求。

“伪告警”和模型泛化能力: 基于固定阈值的告警容易产生大量伪告警。如何构建更智能、更具泛化能力的故障诊断模型,是提升系统可信度的关键。

输电线路在线监测系统不仅是简单的技术升级,更是推动电力系统向“数字化、智能化、精益化”迈进的驱动力。随着5G、AI、物联网等新一代信息技术与电力基础设施的深度融合,未来的输电线路将真正拥有“智能之眼”和“智慧大脑”,实现从“带病运行”“健康管理”的质的飞跃,为我国能源互联网的建设提供坚实的可靠性保障。

审核编辑 黄宇

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