过电压保护装置的选型与安装位置需谨慎确定。对于不同类型的过电压，如雷电过电压、操作过电压，需选择具有针对性防护功能的装置。例如，对于雷电过电压频繁的地区，选择通流容量大、响应速度快的避雷器；对于操作过电压较为突出的场合，配置性能优良的电涌保护器。在安装位置上，确保过电压保护装置尽可能靠近被保护设备，以减少过电压波在传输过程中的衰减和畸变。同时，要保证装置的接地可靠，接地电阻符合要求。定期对过电压保护装置的接地电阻进行检测，若发现接地电阻增大，及时查找原因并进行修复，确保过电压保护装置能有效发挥作用，降低局部放电风险。安装缺陷引发局部放电，如何利用先进检测技术（如超声检测）发现隐藏安装缺陷？线缆局部放电监测操作指南
运行维护中，采用状态检修策略能更精细地降低局部放电风险。结合局部放电在线监测数据、设备运行参数以及绝缘材料评估结果等多方面信息，对设备的运行状态进行综合评估。根据评估结果，合理安排设备的检修时间和内容。对于运行状态良好、局部放电指标正常的设备，适当延长检修周期；对于出现局部放电异常或运行状态不稳定的设备，及时安排检修。例如，某台高压开关柜在在线监测中发现局部放电量有上升趋势，通过综合评估，确定为绝缘隔板老化导致，及时安排检修更换绝缘隔板，避免了故障的进一步发展。这种基于设备状态的检修策略，既能提高设备的可靠性，又能降低运维成本，有效降低局部放电风险。分布式局部放电的种类电应力过载引发局部放电，设备的绝缘裕度如何变化，怎样评估？
连续记录三小时实验数据的能力，在电力设备绝缘老化模拟实验中不可或缺。科研人员在研究电力设备绝缘老化过程时，需要长时间监测局部放电情况。检测单元可连续记录三小时实验数据，完整呈现绝缘老化过程中局部放电的发展变化。例如，在对某种新型绝缘材料进行老化实验时，通过连续记录的局部放电数据，可分析绝缘材料在不同老化阶段的局部放电特征，为评估新型绝缘材料的使用寿命和性能提供关键数据，推动新型绝缘材料的研发和应用。
局部放电——电力设备健康监测的关键指标在电力系统中，局部放电（PartialDischarge,PD）是指在高压电场作用下，绝缘材料内部或表面局部区域出现的放电现象。它往往是电力设备绝缘劣化的早期信号，对电力系统的安全运行构成潜在威胁。因此，局部放电检测与分析，已成为电力设备健康监测和故障预警的重要手段。
局部放电检测技术的革新与发展随着科技的进步，局部放电检测技术也在不断创新。从**初的脉冲电流法（PC法）到超声波检测、特高频（UHF）检测等，每一种技术都有其独特的优势和适用场景。这些技术的发展，使得局部放电的检测更加精细、高效，为电力设备的维护与管理提供了有力支持。 局部放电不达标对电力设备的可靠性影响程度如何，会增加多少故障率？
GZPD系列手持式多功能局部放电监测仪--技术说明：一、概述局部放电是指绝缘结构中由于电场分布不均匀、局部场强过高而导致的绝缘介质中局部范围内的放电或击穿现象,局部放电是绝缘老化的重要征兆和表现形式,因此,对局部放电的有效监测对电力设备的安全经济运行具有重要意义。局部放电的监测是以局部放电所产生的各种现象为依据,通过能表征放电的物理量来分析局部放电的状态及特性。国内外学者进行、深入研究局部放电的过程中产生的电脉冲、电磁辐射、超声波、光和分解产物后，提出了局部放电法（主要有AE/AA超声波法、UHF特高频法、HF高频脉冲电流法、TEV暂态对地电压法）、电化学法和光学法等监测方法当局部放电不达标时，互感器可能会出现哪些损坏情况，对电力系统有何影响？震荡波局部放电试验发现什么
局部放电不达标引发的设备事故，对电力系统稳定性的冲击有多大？线缆局部放电监测操作指南
随着人工智能技术在各个领域的广泛应用，将其引入局部放电检测领域成为未来的重要发展方向。人工智能算法，如深度学习中的卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），能够对复杂的局部放电信号进行自动特征提取和分类。通过对大量的局部放电样本数据进行训练，人工智能模型可以学习到不同类型局部放电信号的特征模式，从而实现对局部放电故障的快速准确诊断。例如，CNN 可以有效地处理检测信号中的图像特征，识别出局部放电的位置和类型；RNN 则可以对时间序列的局部放电信号进行分析，预测故障的发展趋势。未来，人工智能技术将不断优化和完善局部放电检测系统，实现检测过程的智能化、自动化，提高检测效率和准确性，为电力系统的智能化运维提供有力支持。线缆局部放电监测操作指南
