六氟化硫温室气体在线检测方法及设备

六氟化硫(SF_(6))是常用的绝缘气体,其温室效应潜值是CO_(2)的23900倍,对全球气候变暖有着不容忽视的作用。当前的SF_(6)回收过程中存在回收率、气室容积、回收气体量数据难以测定的困难。根据贝蒂——布里奇曼经验方程设计了一套SF_(6)气体在线检测方法及其配套的检测传感器。并利用重量法与已知容积容器对该方法进行了验证。结果表明方法测定的误差低于2%,能够做到准确快速的测定SF_(6)气体数据。可以为电力、环保相关行业相关从业人员提供参考。

多层感知机神经网络在SF6密度监测中的应用研究

电力系统柔性、稳定性和可靠性的进一步提高,不仅对设备本体智能化提出了更高的要求,而且对监控单元的智能化同样提出了更高的要求。六氟化硫(SF6)气体因其卓越的绝缘和灭弧特性,在高压电气设备中得到了广泛应用。然而,SF6气体只有在一定密度下才能保持其优良的电气性能。因此,SF6气体的密度监测对于电力系统的稳定运行至关重要。基于SF6气体监控系统智能化的迫切发展需求,本文提出了一种基于多层感知机(MLP)神经网络的SF6气体密度监测方法,旨在通过学习温度、压力等参数的变化规律,实现对SF6密度的准确预测,并通过网格搜索优化了网络架构和训练参数。仿真实验结果表明,所提出的MLP模型具有较高的拟合优度,验证了模型在SF6气体密度监测中的有效性。未来研究将致力于进一步优化模型,提高实时响应能力,为电力系统的智能化监测提供技术支撑。

福建省国网SF_(6)回收管控现状分析

六氟化硫(SF_(6))是电力设备常用的绝缘气体,其温室效应潜值是CO_(2)的23900倍,对全球气候变暖有着不容忽视的作用。当前的电力系统SF6回收管控现状不清晰,限制了电力系统SF_(6)的管控,不利于实现我国“双碳”战略。以福建省国网为研究对象,调研分析了其辖区的SF_(6)回收管控现状,总结了其优秀经验和不足之处,并针对性地提出了后续管理建议,能够为电力行业SF_(6)的回收管控提供借鉴。