电力系统中高压断路器普遍采用液压操动机构,其机械寿命是考核断路器可靠性和稳定性的基础,文中提出运用数据驱动方法建立退化过程与特征参量之间的数学映射关系,实现高压断路器液压操动机构的机械寿命预测。基于Hadoop+Spark大数据平台及其生态组件,将采集的数据存储在Hadoop分布式文件系统中,利用Spark运算框架处理数据,结合Spark ML机器学习库中的回归算法,训练模型并进行验证评估,从评估结果来看文中创建的广义线性回归算法模型的均方根误差为52.96,R-平方系数为0.92,预测值和实际值偏差较小,拟合效果较好,相较于其他回归算法模型性能指标最优。最后得到最优模型及其参数,据此可确定对高压断路器维护检修的最佳时刻,对于切实保护高压断路器设备的运行可靠性、安全性和经济性具有重要的意义。

在变电站和发电厂建设的过程中高压断路器发挥着重要的作用,其可以对电力设备运行过程中的电流和电压进行控制,并确保电气系统在运行时发生故障后可以第一时间切断接通线路和电气设备的空载和负载电流。通过和继电器的配合运行,可以及时切断故障电流,确保系统内的其他设备不受影响,以此缩小故障范围,对此需要在各发电厂和输配电线路中科学安装和采用断路器。但是断路器在运行时也会发生各种故障,因此需要人们加强对断路器液压机构的检修和检查,及时发现其负荷异常情况,短路故障情况,通过科学处理,确保断路器控制设备可以安全、可靠、稳定的进行分闸、合闸。对此,本文主要浅谈断路器液压机构常见故障和处理方法,旨在保护断路器可以正常动作,有效维护断路器液压机构的稳定。