摘要
随着电力系统智能化转型加速,智能化检测与诊断技术在电气设备安装调试中展现出重要价值。本研究通过分析物联网传感技术、大数据分析平台和深度学习算法三大核心技术,构建了基于多源数据融合的智能监测体系。在设备安装阶段,采用智能传感器网络实时监测设备安装参数,采用数字孪生技术验证安装方案合理性;在调试阶段,运用迁移学习算法构建设备特征库,完成故障模式的快速匹配与诊断。工程实践表明,该技术体系可使安装精度提升35%以上,调试周期缩短40%,故障误判率降低至2%以下。典型案例显示,在220 kV变压器安装过程中,通过振动频谱分析与油色谱在线监测的协同诊断,成功预防了3起潜在绝缘故障。尽管面临传感器可靠性、数据安全等挑战,但随着边缘计算和5G通信技术的应用,未来将形成更完善的设备全生命周期智能运维体系。本研究为电力设备安装调试的数字化转型提供了理论支撑和实践路径。
出处
《消费电子》
2025年第6期62-64,共3页
Consumer Electronics Magazine
