现在,巴西每平方公里的大气雷击率是全世界的。局和NASA的研究显示,巴西每年平均有大约7000万次击中目标。排放会对的传输和分配线路、工业和以及私人财产造成严重的干扰。这种效应是由高电流和高电压冲程引起的热,以及其他有害影响所致。由于这一现象而导致的伤害扩大,人命损失,以及能源设施、消费者和工业所遭受的物质损失,是众所周知的。据红外测温仪电力集团称,这次雷击造成的年度损失高达6700万美元,包括火灾、能源供应中断和电网震荡造成的损失。
系统(如涌放式放大器)的应用可避免这类影响,而其工作条件可保证设备的保护特性。该避雷器能防止冲程对设备的影响,保证电力系统运行的可靠性、经济性和连续性。系统控制需要得到保护,以检查系统操作是否出现异常。这种控制是通过测量和评估变量(如泄漏电流、无线电干扰和其他可能表明避雷器工作状态的变量)来实现的。利用红外热成像诊断避雷器,实现了涌放电器的故障检测。基于模糊神经网络的计算系统已经被开发出来,该系统是用来对涌放电器的工作状态进行诊断的。本文的主要研究成果是基于计算智能技术和数字图像处理的决策工具,能够根据红外热成象仪产生避雷器诊断信息。
CEPEL避雷器数据库中采用了一种智能红外热成像避雷器诊断方法。它是基于计算智能和数字图像处理技术的。和CEPEL的避雷器专家比较,新方法的收率可达90。该方法既能识别严重的故障,又能识别早期的故障。由此,利用上述方法将电涌放大器的状态划分为正常、故障、中间状态(表明脱离正常)和可疑(进入故障)等几种类型。这个方法很重要,因为它可以帮助专家管理涌放设备的状况。在神经网络模糊集和自动红外热像仪的图像处理中,校验误差在10左右。该诊断系统已成功地应用于电力研究的避雷器故障诊断决策中。
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