КОМПЛЕКСНЫЙ АКУСТО-ДИЭЛЕКТРОМЕТРИЧЕСКИЙ НЕРАЗРУШАЮЩИЙ МОНИТОРИНГ УСТРОЙСТВ И ОПОР ЛЭП С ПРИМЕНЕНИЕМ ВСТРОЕННОГО ПЕРИФЕРИЙНОГО ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
Ключевые слова:
неразрушающий контроль (НК); частичные разряды (ЧР, Partial Discharge); газоизолированные распределительные устройства; композитные и железобетонные опоры линий электропередачи; акустическая эмиссия и ультразвуковая диагностика; диэлектрическая спектроскопия; байесовское слияние данных; периферийные вычисления (edge computing); машинное обучение и искусственный интеллект; прогнозно-ориентированное обслуживание.Аннотация
Приведён систематический обзор современных технологий неразрушающего контроля (НК) высоковольтных объектов, в котором впервые объединены три подхода: акустическая эмиссия, диэлектрическая диагностика и встроенный периферийный искусственный интеллект (edge-AI). В качестве примеров таких объектов рассмотрены газоизолированные распределительные устройства (ГИРУ) напряжением 10–45 кВ и композитные/железобетонные опоры линий электропередачи (ЛЭП). Проанализированы данные из рецензируемых публикаций и нескольких открытых наборов сигналов (PD-Loc, VSB и др.). Рассмотрены актуальные алгоритмы обработки — свёрточные нейронные сети (CNN), байесовское объединение многомодальных данных и квантованные модели для edge-AI. Сравнены функции ведущих промышленных систем (EA UltraTEV, Rugged CPM601, OMICRON PARADIMO) и предложена архитектура комплексного акусто-диэлектрического прибора; показано, что мультимодальный анализ способен снизить долю ложных тревог при обнаружении частичных разрядов. Обоснована практическая ценность комплексного мониторинга для перехода к прогнозно-ориентированному обслуживанию подстанций и опор ЛЭП, уменьшения утечек элегаза (SF₆) и повышения механической надёжности конструкций.
Библиографические ссылки
1. Samaitis V., Mažeika L., Jankauskas A., Rekuvienė R. Detection and Localization of Partial Discharge in Connectors of Air Power Lines by Means of Ultrasonic Measurements and Artificial Intelligence Models // Sensors. 2021. Vol. 21, № 1. P. 20. DOI: 10.3390/s21010020. URL: https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC7792959/ (дата обращения: 05.05.2025).
2. Blackman J., Averyt M., Taylor Z. SF₆ Leak Rates from High Voltage Circuit Breakers – U.S. EPA Investigates Potential Greenhouse Gas Emissions Source // Proc. 2006 IEEE Power Engineering Society General Meeting. Montréal, 18–22 Jun 2006. DOI: 10.1109/PES.2006.1709084. URL: https://www.epa.gov/system/files/documents/2022-05/leakrates_circuitbreakers.pdf (дата обращения: 05.05.2025).
3. EA Technology. UltraTEV® Detector²: Hand-Held Dual-Sensor Partial Discharge Detector [Электронный ресурс]. 2024. URL: https://eatechnology.com/solutions/partial-discharge-solutions/partial-discharge-detection/ultratev-detector/ (дата обращения: 05.05.2025).
4. Ohtsu M., Isoda T., Tomoda Y. Acoustic Emission Techniques Standardized for Concrete Structures // Journal of Acoustic Emission. 2007. Vol. 25. P. 21–28. URL: https://www.ndt.net/article/jae/papers/25-021.pdf (дата обращения: 05.05.2025).
5. Rugged Monitoring. CPM601-C Dual-Frequency Partial Discharge Monitor [Электронный ресурс]. 2024. URL: https://www.ruggedmonitoring.com/product/cpm601-c/ (дата обращения: 05.05.2025).
6. Jacobs L.J., Kurtis K.E., Sherman R.J., Burney D.C. Recommendations for Nondestructive Testing (NDT) of Concrete Components for Performance-Based Specifications. Final Rep. FHWA-GA-22-2015. Atlanta: Georgia DOT, 2022. 118 с. URL: https://rosap.ntl.bts.gov/view/dot/64475/dot_64475_DS1.pdf (дата обращения: 05.05.2025).
7. Michau G., Hsu C-C., Fink O. Interpretable Detection of Partial Discharge in Power Lines with Deep Learning // Sensors. 2021. Vol. 21, № 6. P. 2154. DOI: 10.3390/s21062154. URL: https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC8003486/ (дата обращения: 05.05.2025).
8. Chelmiah E.T., Madigan C.D., Kavanagh D.F. Partial Discharge – Localisation (PD-Loc) Dataset [Электронный ресурс]. IEEE DataPort, 2024. DOI: 10.21227/yy7g-2p79. URL: https://ieee-dataport.org/open-access/partial-discharge-localisation-pd-loc-dataset (дата обращения: 05.05.2025).
9. Jia Z., Fan S., Wang Z., Shao S., He D. Partial Discharge Defect Recognition Method of Switchgear Based on Cloud-Edge Collaborative Deep Learning // Scientific Reports. 2025. Vol. 15. Art. 10956. DOI: 10.1038/s41598-024-81478-9. URL: https://www.nature.com/articles/s41598-024-81478-9 (дата обращения: 05.05.2025).
10. VSB Power Line Fault Detection Dataset [Электронный ресурс]. Kaggle, 2019. URL: https://www.kaggle.com/competitions/vsb-power-line-fault-detection (дата обращения: 05.05.2025).
11. Partial Discharge Monitoring System // PAC World Magazine. 2024. Issue 68. URL: https://www.pacw.org/partial-discharge-monitoring-system (дата обращения: 05.05.2025).https://www.pacw.org/partial-discharge-monitoring-system
12. OMICRON Energy. PARADIMO 100 – Ultra-High-Frequency Partial Discharge Monitoring System for GIS and GIL [Электронный ресурс]. 2025. URL: https://www.omicronenergy.com/en/products/paradimo-100/ (дата обращения: 05.05.2025).
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Категории
Лицензия
Copyright (c) 2025 Верзунов С.Н.
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
