Множество проблем заключается не в недостатке знаний, а в недостатке действий.
Множество проблем заключается не в недостатке знаний, а в недостатке действий.
Ближайшие события
Представлена система бесконтактного контроля изменений режимов работы линии электропередачи 6–10 кВ по сигналам бесконтактных датчиков электрического и магнитного полей. Цель работы – автоматизированное выявление момента изменения режима и классификация изменений без подключения приборов к токоведущим частям. Использованы три емкостных и шесть индуктивных бесконтактных датчиков, регистрирующих электрическое и магнитное поля линии. Детекция момента изменения режима выполнена на основе кратковременного преобразования Фурье (окно 256 отсчетов, шаг 128) и расчета изменения энергии основной гармоники суммы сигналов группы бесконтактных датчиков. Для описания события формируется вектор спектральных признаков Z. Классификация реализована интерпретируемым деревом решений глубиной до трех ветвлений с агрегированием решений по каналам методом soft-voting и пороговым значением уверенности модели для принятия решения 0,55. Модель обучена на трех классах (нормальный режим, однофазное замыкание на землю до и после точки установки датчиков). Тестирование модели проведено на 129 файлах. Средняя точность классификации составила 70,5%. Основная доля ошибок связана с низкой уверенностью модели. Экспериментальная проверка выполнена в рамках лабораторных испытаний в режимах однофазных замыканий на землю, а также и в рамках полевых испытаниях на действующей линии 10 кВ при снижении напряжения в рамках нормального режима. Полученные результаты подтверждают применимость подхода для мониторинга событий в сетях 6–10 кВ и формирования базы данных для последующего анализа.
Аффилиация автора
Брамм Андрей Михайлович – младший научный сотрудник,
Хальясмаа Александра Ильмаровна – канд. техн. наук, доцент, заведующий научной лабораторией,
Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б.Н. Ельцина (УрФУ).
E-mail: am.bramm@urfu.ru, a.i.khaliasmaa@urfu.ru
Список литературы
1. Басманов В.Г., Холманских В.М. Выбор периодичности оценки технического состояния воздушных линий 6–10 кВ по результатам статистических исследований их надежности // Проблемы региональной энергетики. – 2020. – №4 (48). – С. 23–33.
2. Авербух М.А., Прасол Д.А. Оценка влияния высших гармоник на токи однофазных замыканий на землю в сетях с изолированной нейтралью напряжением 6–10 кВ // Интеллектуальная электротехника. – 2021. – № 2(14). – С. 26–40.
3. Абдурахманов А.М., Глушкин С.В., Шунтов А.В. О характеристиках надежности воздушных линий 6–10 кВ с неизолированными и защищенными проводами // Электроэнергия. Передача и распределение. – 2019. – № 1(52).
4. Варганова А. В., Ирихов А. С. Оценка надежности внешнего электроснабжения сетей 6–10 кВ с источниками распределенной генерации // Электротехнические системы и комплексы. – 2021. – № 3(52). – С. 22–28.
5. Wang X., Du H., Liang Z., Guo L., Gao J., Kheshti M., Liu W. Single phase to ground fault location method of overhead line based on magnetic field detection and multi-criteria fusion // International Journal of Electrical Power & Energy Systems. 2023. Vol. 145. Art. 108699.
6. Фурин С.С. Защита от ОЗЗ в сетях с изолированной и компенсированной нейтралью // Электроэнергия: передача и распределение. 2019. №6. С. 54–59.
7. Sun X., Huang Q., Hou Y., Jiang L.J., Pong P.W.T. Noncontact operation-state monitoring technology based on magneticfield sensing for overhead high-voltage transmission lines // IEEE Transactions on Power Delivery. 2013. Vol. 28, No. 4. Pp. 2145–2153.
8. Chen K.-L., et al. Contactless voltage sensor for overhead transmission lines // IET Generation, Transmission & Distribution. 2018. Если все вместе идут вперёд, то успех позаботится о себе сам. Г. Форд Http://www.avtprom.ru февраль 2026 42
9. Zhang W., Yang Y., Zhao J., Huang R., Cheng K., He M. Research on a Non-Contact Multi-Electrode Voltage Sensor and Signal Processing Algorithm // Sensors. 2022. Vol. 22, No. 21. Art. 8573.
10. Huang R., Zhang W., Zhu J., et al. Transmission Line Voltage Measurement Utilizing a Calibrated Suspension Grounding Voltage Sensor // Sensors. 2023. Vol. 23, No. 16. Art. 7161.
11. Tan X., Zhang W., et al. Non-Contact Adaptive Voltage Sensor Based on Electric Field Coupling Principle // Sensors. 2023. Vol. 23, No. 19. Art. 8316.
12. Tan X., Liu Y., Sun N., Zhang W. Insulator-Integrated VoltageCurrent Sensor Based on Electric Field Coupling and Tunneling Magnetoresistance Technology // Energies. 2025. Vol. 18, No. 23. Art. 6296.
13. Chen K.-L., Wang C.-L., Chen R.-X. Nonintrusive overhead-line current detection using a vertical magnetic-field sensor array // IET Gener., Transm. & Distr. 2023. 17(7). P. 1601–1612.
14. Liu Z., Li P., Tian B. et al. Nonintrusive Voltage Measurement Method for Power Overhead Lines // Proc. of the 9th Int. Conf. on Electricity Distribution (CICED 2020). IEEE, 2021. P. 862–866.
15. Брамм А.М., Хальясмаа А.И., Матренин П.В., Ерошенко С.А. Система контроля параметров ЛЭП 6–10 кВ на основе бесконтактных индуктивных датчиков для выявления бездоговорного потребления электроэнергии // Автоматизация в промышленности. – 2025. – № 11. – С. 13–18.
16. Брамм А.М. Метод идентификации режимов работы ЛЭП 6–10 кВ по характеристикам спектрального разложения сигналов бесконтактных датчиков // Федоровские чтения – 2025: LV всероссийская научно–практическая конференция с международным участием, М. МЭИ. – 2025. – С. 351–355.
17. Gu Y.H., Bollen M.H.J. Time-frequency and time-scale domain analysis of voltage disturbances // IEEE Trans. Power Delivery. – 2000. – Vol. 15, No. 4. – P. 1279– 1284.
18. Samanta I.S., Rout P.K., Mishra S. Feature extraction and power quality event classification using Curvelet transform and optimized extreme learning machine // Electr Eng. – 2021. – Vol. 103. – P. 2431– 2446.
19. Rodrigues Junior W. L, Silva Borges F. A., Lira Rabelo R. d. A., de Lima B. V. A., Almeida de Alencar J. E. Classification of Power Quality Disturbances Using Convolutional Network and Long Short-Term Memory Network // 2019 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), Budapest, Hungary. – 2019. – P. 1–6
Последний вышедший номер
Адрес редакции: 117997, Москва, Профсоюзная ул., д. 65, оф. 360
Телефон: (926) 212-60-97.
E-mail: info@avtprom.ru или avtprom@ipu.ru
© ООО Издательский дом "ИнфоАвтоматизация", 2003-2026 гг.