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基于CG-RBF神经网络的SF6断路器智能防液化加热技术

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成果主要完成人

布 赫、姜 华、孟庆天、李秀旗、王永胜、李智辉、孙 伟、高志飞

项目概况

随着全球气候变化的加剧,北方地区低温极寒天气频繁出现,SF6液化会导致低压告警、闭锁甚至发生安全事故。因此,研究出一套极寒天气下SF6瓷柱式断路器智能防液化装置是十分有必要的。 本项目研究适用于多种型号瓷柱式断路器的加热方式,对断路器进行有效加热。控制装置可对环境温度、加热器表面温度、电流进行监测与控制,采用分级加热方式投退加热器。当加热器故障时自动投入备用加热器,保证加热装置正常运行。 控制装置可全部接入主控室后台电脑统一监测管理,实现数据的传输、监测、管理与告警功能。同时具有加热器自检功能,便于提前发现并处理潜在的问题,使运维检修人员全面掌握加热装置的工作情况,彻底改变冬季SF6断路器防液化管理与故障处理的被动局面。