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2018年电力设备带电检测技术应用与技能提升交流会顺利召开

2018年电力设备带电检测技术应用与技能提升交流会顺利召开

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2018年11月29日,由中国电力企业联合会科技开发服务中心、电力行业输配电技术协作网主办的“2018年电力设备带电检测技术应用与技能提升交流会”在国网技术学院顺利召开,国网北京电科院院长助理段大鹏主持本次会议。会议由国网技术学院、上海热像机电科技股份有限公司和上海格鲁布科技有限公司等机构与企业支持,来自中国电力企业联合会、国家电网有限公司、中国南方电网有限公司、中国科学院、西安交通大学、华北电力

  2018年11月29日,由中国电力企业联合会科技开发服务中心、电力行业输配电技术协作网主办的“2018年电力设备带电检测技术应用与技能提升交流会”在国网技术学院顺利召开,国网北京电科院院长助理段大鹏主持本次会议。会议由国网技术学院、上海热像机电科技股份有限公司和上海格鲁布科技有限公司等机构与企业支持,来自中国电力企业联合会、国家电网有限公司、中国南方电网有限公司、中国科学院、西安交通大学、华北电力大学以及带电检测设备厂家的150余位专家和代表出席本次会议。与会代表对电力设备带电检测专业发展现状、先进技术推广与应用、相关标准体系的构建、人才发展与培养、案例分析、经验分享及项目演示等多个方面进行了探讨与交流。

 2018年电力设备带电检测技术应用与技能提升交流会顺利召开

 

  一、推动带电检测专业教育培训合作研究

  本次会议特邀请国网技术学院牛林,国网河南省电力公司技能培训中心陈邓伟等演讲嘉宾分享带电检测技能培训经验,通过加强经验交流,推动带电检测专业教育培训合作研究,深化教育培训方面的各项研究。

 2018年电力设备带电检测技术应用与技能提升交流会顺利召开

 

  二、总结带电检测技术发展现状

  中国电力科学研究院袁帅、中国电力科学研究院阎春雨、西安交通大学董明等多位嘉宾,从技术现状、应用现状和标准化体系建设等方面,介绍了我国带电检测技术应用及发展现状。

  1、带电检测技术现状

 2018年电力设备带电检测技术应用与技能提升交流会顺利召开

 

  带电检测技术分为非电气量检测和电气量检测两个大类,已有包括光学(成像)检测、化学量检测、局部放电检测及其他检测在内的23种检测方法,包括超声定位可视化技术、多光谱及超声图像融合技术、基于红外图像的设备故障诊断、基于高光谱图像的外绝缘诊断、局部放电光学检测技术及输电线路视频智能分析、高压电力线路巡检的自动化控制无人机应用技术、配网电缆走廊小型巡检系统、基于小样本配网绝缘子雷电烧蚀图像处理及缺陷识别等。

  2、带电检测应用现状

  2018年电力设备带电检测技术应用与技能提升交流会顺利召开

 

  我国自2008年开始大力发展电网设备状态检修工作,带电检测技术是设备状态检测诊断的重要手段,也是衡量状态检修质量水平的重要标志之一。国网公司在全国共投入1000多台智能巡检机器人,配置多种检测装置,能够执行例行巡检、抄录表计、红外普测等多种检测业务,基本可以取代日常人工巡检。各单位均配置了红外热像仪、紫外成像仪、局放检测仪等种类齐全的带电检测仪器,实现了电网设备健康状态的多维度感知和电网运行状态的可控在控。此外,国家电网公司在有序开展直升机巡检作业基础上,将无人机巡检作为一种新型巡检手段,对人工和直升机巡检形成有力补充。

  三、深层带电检测技术研究动态

  带电检测优势显著,基于不停电检测的电力设备运维是未来的发展方向,带电检测专业相关学者、专家及研究团队,对带电检测体系进行了大量的研究工作。会上,来自国家电网、南方电网、华北电力大学的多位嘉宾对带电检测技术研究动态进行交流。同时,教研组、国网技术学院与多家带电检测企业联合,还别开生面地开展了带电检测技术应用与仪器演示,展示常用带电检测技术应用方法。

2018年电力设备带电检测技术应用与技能提升交流会顺利召开

 

  1、GIS局部放电特高频检测技术与标定平台

  特高频标定平台是有确定的标准量纲,通过灵敏度高、屏蔽性能优良的特高频传感器接收装置特性特征,根据系统灵敏度、动态范围定义,搭建测试平台,进行进行装置检测。

  2、六氟化硫气体检测技术

  现有的SF6气体检测技术包括纯度检测、湿度检测、分解产物检测、泄漏检测四类共有21种方法。由此衍生出SF6混合气体检测技术及SF6替代气体检测技术,能够开展SF6/N2混合气体混合比例检测、混合气体密度检测,环保绝缘气体混合比检测、混合气体湿度检测等4检测方法。

  3、智能化局部放电带电检测

  智能化局部放电带电检测技术融合了“云大物移”技术,SDMT云服务器通过加密协议“直播”数据,能够进行实时远程协助;SDMT同步频率智能识别技术不需要任何形式与检修电源连接,只需输入额定频率,即能够准确同步频率,SDMT智能局放类型识别技术采用精心设计的深度学习算法,能够以人脑的思维方式来观察图谱,对局放类型的识别不受相位偏移影响。