文章由山东华科信息技术有限公司提供
在电力配网体系中，环网柜作为区域供电的核心节点，其绝缘状态直接影响电网运行稳定性。局部放电作为绝缘劣化的早期预警信号，其精准监测对预防设备故障至关重要。本文聚焦基于脉冲电流法的环网柜局放阈值监测系统，从技术原理、系统构建、实施价值三个维度展开分析，构建安全高效的智能监测方案。
脉冲电流法作为局放检测的核心技术，通过测量设备接地线或耦合电容中的瞬态脉冲电流信号实现局放识别。当环网柜内部发生局部放电时，会产生纳秒级宽度的脉冲电流，该信号经无晕电流传感器捕获后，通过高频响应电路完成信号调理。系统采用宽频带滤波技术，这种检测方式具有灵敏度高、抗干扰能力强的特点，适用于环网柜复杂电磁环境下的在线监测需求。
系统架构采用分层分布式设计，前端部署高精度脉冲电流传感器阵列，通过光纤以太网与边缘计算单元通信。边缘层完成数据预处理与特征提取，运用小波变换算法对脉冲信号进行时频域分析，提取幅值、相位、波形参数等特征量。云端平台集成大数据分析引擎，建立局放特征数据库与阈值模型库，实现放电趋势预测与阈值动态调整。系统支持模块化扩展，可兼容不同电压等级环网柜，并适配既有系统实现数据互通。
实施价值体现在多重维度：安全性方面，通过实时阈值监测实现故障早期预警，将突发性绝缘故障风险降低；运维效率方面，替代传统人工周期检测模式，减少运维人员工作量，同时通过数据驱动的维护策略优化检修计划；经济效益方面，延长设备使用寿命，降低全生命周期运维成本。经测算，该系统可使环网柜故障率降低，年运维成本减少。
实施过程中需注重系统兼容性与数据安全性。采用IEC 61850标准通信协议确保设备互操作性，关键数据采用加密传输与存储。环境适应性设计包括抗电磁干扰屏蔽、温湿度补偿算法、防尘防水封装等措施，确保监测数据准确性。系统内置自检模块，实时监测传感器状态与通信链路健康度，保障系统持续稳定运行。
未来随着人工智能技术的发展，局放监测将向智能化方向演进。结合深度学习算法，系统可自动学习设备运行特性，优化阈值设定策略；通过数字孪生技术构建环网柜三维模型，实现放电过程可视化模拟与故障预测。这些技术革新将进一步提升监测系统的精准度与可靠性，为智能电网建设提供坚实技术支撑。
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