人工智能驱动的高压GIS设备SF6气体泄漏智能检测与溯源技术研究

摘要

六氟化硫（SF6）是高压GIS设备中不可或缺的绝缘与灭弧介质，在电力输变电设备稳定运行中发挥着关键作用。在变电站实际运行过程中，GIS设备会受设备老化、安装工艺、环境扰动等多重因素影响，极易出现SF6气体泄漏问题，不仅会造成设备内部绝缘、灭弧性能下降，引发电网设备故障、威胁电力系统安全稳定运行，还会造成大量温室气体排放，加重电力行业碳排放压力。目前行业内沿用的传统SF6泄漏检测方式，普遍存在检测灵敏度低、微小泄漏难以捕捉、检测漏报和误报概率高的问题。基于以上工程痛点，文章梳理并深入分析了传统SF6泄漏检测技术的缺陷与应用短板，重点研究数据融合技术、深度学习智能识别技术、CFD AI耦合溯源三大核心关键技术，搭建智能化泄漏检测溯源体系，为GIS设备SF6泄漏的实时监测、精准预警、快速溯源提供技术支撑。