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電調標準產品“高壓斷路器計量分析儀”工作原理及結構
  • 發布日期:2025-07-04      瀏覽次數:240
    • 人工智能+能源",無論是人工智能為能源發展賦",還是能源為人工智能技術賦",二者已經很難進行分割,呈現雙向奔赴、彼此成就的關系。

      進入新能源大發展時代,與傳統能源相比,以風電、光伏為主要代表的新能源發電項目,單機容量小、數量多,布局分散,并且受地域、地形、天氣、晝夜、季節以及一次能源形式等因素影響明顯,出力十分不穩定,再結合需求側疊加的不確定性,給能源規劃、生產,以及電網運行管理、調度控制和供需平衡帶來極大挑戰。

      伴隨著新能源項目大量接入電網,生逢其時的人工智能+能源組合,以其高效的數據處理能力、自主學習能力、多模態感知能力、動態響應能力、跨學科協同能力、智能預測分析能力,足以應對上述挑戰。

      一位專業人士介紹,鑒于可再生能源出力具有隨機性、波動性、間歇性,所以只有對相關能源裝機資源、出力等進行快速而精準地預測,才可以實現對能源的高效管理與利用。人工智能可通過實時數據分析和預測模型,精準預判新能源的出力水平與消耗趨勢,從而為新能源的接入打下堅實基礎。"

      GKC-F高壓開關機械特性測試儀SW.jpg


      一、概述(GKC-F電調標準產品“高壓斷路器計量分析儀"工作原理及結構

      隨著社會的發展,人們對用電的安全可靠性要求越來越高,高壓斷路器在電力系統中擔負著控制和保護的雙重任務,其性能的優劣直接關系到電力系統的安全運行。機械特性參數是判斷斷路器性能的重要參數之一。GKC-F型高壓開關機械特性測試儀,是我廠依據*新的《高壓交流斷路器》GB1984-2003為設計藍本,參照中華人民共和國電力行業標準《高電壓測試設備通用技術條件》第3部分,DL/T846.3-2004高壓開關綜合測試儀為設計依據,為進行各類斷路器動態分析提供了方便,能夠準確地測量出各種電壓等級的少油、多油、真空、六氟化硫等高壓斷路器的機械動特性參數。

      二、功能與特點(GKC-F電調標準產品“高壓斷路器計量分析儀"工作原理及結構

      2.1測試功能

      (1) 合(分)閘順序                  (12)超行程           

      (2) 合(分)閘*大時間              (13)過行程

      (3) 三相不同期                      (14)剛合(分)速度

      (4) 同相不同期                      (15)*大速度

      (5) 合(分)閘時間                  (16)平均速度

      (6) 動作時間                        (17)金短時間

      (7) 彈跳時間                         18)無流時間

      (8) 彈跳次數                        (19)電流波形曲線(動態)                 

      (9) 彈跳幅度                         (20) 時間行程速度動態曲線(ms)                         

      (10)行程                             (21) 時間速度行程動態曲線(mm)                          

      (11)開距                            

      單位均為:      時間ms      速度  m/s           距離  mm

      2.2特點

      (1)可做電動操作和手動操作;

      (2)適應500KV電壓等級以內各種高壓斷路器的機械動特性測試;

      (3)可實測行程和自定義行程;

      (4)能夠實現斷路器的單合、單分、合分、重合,重分操作;

      (5)接線方便,操作簡單,操作時只需一次合(分)動作便可得到合(分)全部數據,可選擇保存50組數據,提供后期查詢和上傳電腦長久保存,也可現場調閱打印所有數據及運動曲線圖;

      (6)采用漢字提示以人機對話的方式操作;

      (7)數據準確,抗干擾性強,體積小,重量輕,美觀大方;

      (8)機內配有時鐘電路,可顯示當前年、月、日、時、分、秒,即使斷電,也能自動保存設置數據及測試數據;

      (9)機內帶有延時保護功能,斷路器動作后能自動切斷動作電源,很好的保護了斷路器設備和高壓開關測試儀;

      (10)儀器內置直流電源,可選擇范圍:30-230V/10A),不存在常規整流電源輸出瞬間的電壓跌落,用以試驗開關動作電壓非常精準.

      (11)能動態地為您分析出斷路器每1ms時間內的、行程、速度之間的關系;

      (12 可配置上傳軟件,實現電腦存檔和網上查閱, 打印。


      三.技術指標(GKC-F電調標準產品“高壓斷路器計量分析儀"工作原理及結構

      環境組別:屬GB6587.1-1986《電子測量儀器環境試驗總綱》中的Ш組儀器.

      型式:便攜式                        包裝:鋁合金箱

      尺寸與重量::

      主  機:            440×300×150(mm)     5 (kg)

      附  件:            440×300× 80(mm)     3 (kg)

      工作電源:AC220V ±10%            頻率:50Hz ±5%

      環境溫度:-10°C~40°C              相對濕度:≤85%

      絕緣電阻:≤2MΩ                   

      介電強度:電源進線對機殼能承受1.5KV1分鐘的耐壓測試。

      時間測試范圍:1~499.9ms  分辯率:0.01ms    精度≤0.1%

      速度測試范圍:15m/s      分辯率:0.01m/s    精度±1%

      行程測試范圍:不限       分辯率:0.01mm    精度±1%

      直流電源選擇范圍: 25-265V/10A 分辯率:1V:  精度≤±1%

      四.術語定義(GKC-F電調標準產品“高壓斷路器計量分析儀"工作原理及結構

      1.合.分時間:

      從接到合(分)閘指令瞬間起到所有極觸頭都接觸(分離)瞬間的時間間隔

      2.合.分同期性:

      各斷口間的觸頭接觸(分離)瞬間的*大時間差異。

      3.彈跳時間:

      開關動觸頭與靜觸頭在合(分)閘操作中,從**次合上(分開)開始到*后穩定地合上(分開)為止的時間。

      4. 動作時間: (觸頭動作時間)

      從接到合(分)閘指令瞬間起到觸頭剛運動瞬間的時間.

      5. 彈跳次數:

      開關動觸頭與靜觸頭在分(合)閘操作中,分開(合上)的次數。

      6. 彈跳幅度:

      開關動觸頭運動過程中,動觸頭的*大反彈值.

      7. 行程:

      分、合閘操作中,開關動觸頭起始位置到任一位置的距離。

      8. 開距:

      分位置時,開關一極的各觸頭之間或其連接的任何導電部分之間的總間隙。

      9. 超行程:

      合閘操作中,開關觸頭接觸后動觸頭繼續運動的距離。

      10.過行程:

      分、合閘操作中,開關動觸頭運動過程中的*大行程和穩定后行程的距離差.

      11.剛合(分)速度:

      開關合(分) 閘過程中,動觸頭與靜觸頭接觸(分離)瞬間的運動速度

      12.平均速度: 開關合(分)閘操作中,動觸頭在整個運動過程中的行程與時間的比值。

      13.金短時間:

      在合-分操作中,從所有極各觸頭都接觸瞬間起到隨后的分操作時在所有極中弧觸頭都分離瞬間的時間間隔。

      五. 面板結構(GKC-F電調標準產品“高壓斷路器計量分析儀"工作原理及結構

      1.面板結構(圖一)

      六.斷口線的連接

      6.1斷口線的連接

      該儀器可同時測出六個斷口機械特性參數。

      (1)單斷口接線

      將開關一端(三觸頭)對應連接儀器 A、B、C 斷口信號輸入端,另一端任意連接到儀

      器共公端(斷口信號輸入)(圖二)

      (2)雙斷口接線

      將開關一端(六觸頭)分別對應連接到儀器A-C’ 斷口信號輸入端,另一端任意連接到儀

      器共公端(斷口信號輸入)(圖三)

      6.2 合、分閘信號線的連接

      (1) 彈簧機構(圖四)

      (2) 電磁機構(圖五)

      GKC-F高壓開關機械特性測試儀SW.jpg

      據了解,早在幾年前,國網新疆電力就上線了新能源功率預測系統。該系統應用十余種算法深度挖掘天氣運行數據和風光資源數據,可以隨時掌握未來一段時間的新能源發電量情況,新能源功率預測精度超過93%,能夠大大提高新能源利用率。

      不僅限于可再生能源消納,處在行業發展很前沿的能源科技同樣需要人工智能技術的幫襯。談到人工智能技術對我國核聚變研究產生的作用時,哈爾濱工業大學教授王曉鋼曾指出,人工智能能夠從海量的實驗數據中挖掘規律,優化核聚變反應參數,從而縮短了研發周期。

      即便在儲能領域同樣如此。據上述專業人士介紹,人工智能與儲能進行深度融合,可以通過數據和算法實現能源供需兩端的動態平衡,這樣才能促進未來的儲能+"模式覆蓋更多的用戶側場景。

      綜合各方數據顯示,在能源生產端,通過人工智能優化運行參數可將風電機組利用率提升15個百分點,將油氣鉆井效率提升25個百分點。在電網端,通過機器學習算法提升對新能源出力的預測精度,可以極大提高燃煤機組參與調峰調度的能力和水平,從而大化減少化石能源消耗。尤其在消費端,通過人工智能算法可以幫助用戶調整高耗電設備使用時段,實現削峰填谷。


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