基于AR数字化模型的高压绝缘子故障检测及处置技术OA

【目的】配电网作为电能分配的核心环节,其运行稳定性直接影响电力供应的连续性与可靠性。高压绝缘子作为配电网中的关键组件,具备电气隔离和导线支撑功能,但在长期运行中易受到环境因素、气候变化及材料老化等影响而发生故障。一旦发生故障,不仅可能降低配电网的运行稳定性,影响电能供应质量,还可能引发短路、跳闸等事故,对电力企业和用户造成严重经济与社会影响。因此,实现高压绝缘子故障的及时、准确检测与处置对于保障配电网安全稳定运行具有重要意义。【方法】针对上述问题,本文提出了一种基于自回归(auto regressive,AR)数字化模型的高压绝缘子故障检测与处置技术。设计并实现了用于配电网高压绝缘子状态数据实时采集的模块,可高效处理特高压直流输电系统中的差值信号,为后续数据分析提供高质量数据基础。在此基础上,建立AR数字化模型,通过参数估计和滤波处理提取信号关键信息,有效抑制噪声干扰。进一步,通过比较滤波后残差序列及其方差,实现对异常数据的精确识别。故障检测阶段,采用极限学习机建立高压绝缘子故障检测模型,将异常数据残差序列输入模型,可快速准确地判断故障类型、故障位置及故障时间,实现精准检测。基于此,构建高压绝缘子故障快速处理模型,通过预设处置流程与算法,实现故障的快速维修和更换。【结果】实验结果表明,该方法能够实现高压绝缘子状态的实时监测与故障预警,有效提升故障检测的准确性与效率,缩短故障处置时间,降低运行成本。同时,该技术具有较强的适应性和可扩展性,可为配电网的安全稳定运行提供可靠技术支撑。【结论】综合研究结果可知,所提出的基于AR数字化模型的高压绝缘子故障检测与处置方法不仅提高了故障检测的准确性和效率,还为配电网安全稳定运行提供了一条可行的技术途径。该方法在实践中具有重要应用价值,有助于减少因绝缘子故障导致的电力中断,提升电力系统整体稳定性与供电质量。