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電力儀器現貨市場“動力電纜故障測試儀”使用與優點介紹
點擊次數:29 更新時間:2025-10-22

數據要素市場化"數字中國"建設的雙重驅動下,電力數據憑借實時性、連續性、高價值性"的獨特優勢,正成為破解行業發展難題、培育新質生產力的關鍵抓手。廣東電網構建的高質量數據集,不僅實現了電力作業安全數據標準化采集、精細化標注、體系化應用",更打破了傳統數據分散存儲、價值沉睡"的壁壘。

通過將150萬條多模態電力安全數據轉化為可復用、可迭代、可賦能"的數字資產,廣東電網為AI模型提供了源源不斷的高質量燃料",推動安全監管算法從單一場景識別"多維度風險預判"升級,讓數據真正成為驅動電力行業效率變革、質量變革、動力變革的核心引擎"。

我們始終認為,高質量數據不是靜態的樣本集合,而是動態的價值載體。"廣東電網信息中心平臺管理部負責人楊永嬌表示,借助這套數據集,不僅讓AI算法在安全監管中實現看得見、辨得準、預警快",更探索出數據驅動業務優化"的新路徑。例如,基于算法識別的高頻違規行為數據,團隊反向優化作業流程規范,全年減少同類違規事件32%,真正實現數據算法業務"的價值閉環。

國網標準新產品“電纜故障測量儀

第1章 電纜故障測試儀功能簡介(LYST-400E電力儀器現貨市場“動力電纜故障測試儀"使用與優點介紹

一、組成方框圖如圖1.1所示

國網標準新產品“電纜故障測量儀

圖1.1  儀器組成方框圖

二、測試原理(LYST-400E電力儀器現貨市場“動力電纜故障測試儀"使用與優點介紹

一般可分為兩大類:低阻(短路)和高阻(斷路)故障。儀器根據電波在電纜中傳輸的過程中,遇到電纜的特性阻抗發生變化的地方會產生反射波的原理對電纜故障進行測試。再根據電波在電纜中的傳播速度和兩次反射波的特征拐點代表的時間,可測出故障點到測試端的距離。

計算公式為: S=VT/2

S代表故障點距測試端的距離

V代表電波在電纜中的傳播速度

T代表電波在電纜中來回傳播所需要的時間

這樣,在V和T已測定的情況下,就可計算出S,即故障點距測試端的準確距離。

三、面板功能介紹(LYST-400E電力儀器現貨市場“動力電纜故障測試儀"使用與優點介紹

操作界面如圖1.2所示。

國網標準新產品“電纜故障測量儀

圖1.2操作界面

1、電源開關,當開關置于中間位置為關閉狀態;當開關置于路徑位置為路徑儀工作狀態;當開關置于閃測位置為閃測儀工作狀態。

2、LCD液晶顯示器,用于顯示測試波形及參數。

3、數字功能鍵盤。

4、振幅旋鈕,用于調節測試脈沖波形的振幅。

5、位移旋鈕,用于調節測試脈沖波形的水平位置。

6、輸入接口,被測信號的輸入端。

7、PC機接口,用于連接PC機。

8、打印機,用于打印屏幕上的波形及參數。

9、電源插座及保險管,輸入AC220V、2A。

10、保險管,當工作在路徑儀狀態時保險管起作用。

11、輸出,路徑儀15KHz信號輸出端。

12、啟動,過載報警后,重新啟動路徑儀。

13、輸出調節,調節路徑儀輸出的信號幅度。

14、工作指示燈。

15、過載指示燈。

四、功能鍵介紹(LYST-400E電力儀器現貨市場“動力電纜故障測試儀"使用與優點介紹

數字功能鍵盤有16個功能鍵(其中10個鍵是雙功能鍵或多功能鍵)。

按鍵使用說明如下:

鍵盤標有0~9阿拉伯數字的十個功能鍵便是雙功能或是多功能鍵(其中“0"、“1"、“2"、“4"、“5"、“6"、“7"、是多功能鍵)。它們分別代表0~9十個阿拉伯數字,以便在自選介質情況下輸入電纜的傳播速度或者在預置日期和電波測速時使用這些數字鍵。打開電源即可顯示開機狀態標志,按任意數字鍵進入專家提示,如圖1。3工作種類選擇界面(除8功能鍵外)。

國網標準新產品“電纜故障測量儀

在“工作種類選擇"菜單中選擇高壓閃絡測試方法,則按數字鍵“2",屏幕右下角即出現“高壓"二字,此時儀器便處在高壓測試狀態,按“采樣"鍵,等待采集波形和數據。如選擇低壓脈沖測試方法,則按數字鍵“1",此時屏幕進入低壓狀態下的“脈沖寬度選擇"界面 ,如圖1.4所示

國網標準新產品“電纜故障測量儀

用戶根據電纜長短不同可分別選擇脈沖寬度,例如:要測200m電纜可選0.1μs 或0.2μs ,如選0.1μs,按數字鍵“1"即可,其他類同。

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廣東電網高質量數據集入選國家的級別典型案例,不僅是企業自身技術實力的有力彰顯,更為人工智能與實體經濟深度融合"提供了可復制、可推廣的電力范本",探索出傳統行業如何通過數據治理激活AI潛能"的實踐路徑。

現場數據采集標準化"標準質控體系化",再到數據算法應用閉環化",每個環節都緊扣行業實際需求,有效避免技術空轉",真正實現AI技術為行業痛點買單"。當前很多行業都面臨AI落地難的問題,核心癥結就在于缺乏高質量數據支撐。"廣東電網信息中心相關負責人表示,廣東電網的案例證明,只有立足行業場景、聚焦實際需求構建的數據體系,才能讓AI真正扎下根、結出果"。

這套數據集不僅為電力行業提供了具有實際意義的參考,更為多領域AI應用提供了有益借鑒。


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