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高頻局放測試儀發(fā)展趨勢:AI算法與多源數(shù)據(jù)融合應(yīng)用

來源:愛儀器儀表網(wǎng)  發(fā)布時(shí)間:25-12-29 11:24  作者:李鑫  瀏覽次數(shù):22  分類:技術(shù)文章

北京康高特儀器設(shè)備導(dǎo)讀:在電力設(shè)備運(yùn)維技術(shù)持續(xù)升級(jí)的背景下,高頻局放測試儀正朝著智能化、多維度方向演進(jìn),其中AI算法與多數(shù)據(jù)融合的深度應(yīng)用,成為推動(dòng)其性能提升的核心動(dòng)力,為電氣設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測帶來全新模式。


傳統(tǒng)高頻局放測試儀以單一信號(hào)采集與分析為主,在復(fù)雜電磁環(huán)境中易受干擾,難以全面反映設(shè)備絕緣狀態(tài)。如今,多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)的融入,讓高頻局放測試儀實(shí)現(xiàn)了“電 - - 光”多維度信號(hào)協(xié)同采集。儀器不僅捕捉多頻段的局部放電電磁信號(hào),還整合超聲波、溫度等相關(guān)參數(shù),通過數(shù)據(jù)層、特征層、決策層的三級(jí)融合架構(gòu),構(gòu)建起設(shè)備絕緣狀態(tài)的完整數(shù)據(jù)畫像,大幅減少單一信號(hào)分析帶來的局限性。




AI算法的嵌入則讓高頻局放測試儀完成從“數(shù)據(jù)采集”到“智能分析”的跨越。通過深度學(xué)習(xí)模型對(duì)海量放電信號(hào)樣本進(jìn)行訓(xùn)練,儀器可自動(dòng)識(shí)別電暈、沿面放電等多種缺陷類型,提取關(guān)鍵特征,生成設(shè)備健康狀態(tài)評(píng)估結(jié)果。在實(shí)際應(yīng)用中,融合AI與多源數(shù)據(jù)技術(shù)的高頻局放測試儀,已在電網(wǎng)、新能源等領(lǐng)域展現(xiàn)顯著價(jià)值。通過整合不同維度監(jiān)測數(shù)據(jù)與智能算法分析,儀器能更全面捕捉設(shè)備絕緣劣化跡象,為狀態(tài)檢修提供科學(xué)依據(jù),推動(dòng)運(yùn)維模式從定期檢修向狀態(tài)檢修轉(zhuǎn)變。

未來,隨著技術(shù)不斷成熟,高頻局放測試儀將進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)與數(shù)字孿生、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的融合,持續(xù)提升監(jiān)測的全面性與高效性,成為電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定運(yùn)行的重要支撐。

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