智能防雷監測系統通過傳感器與數據分析技術,對雷電活動及防雷設施狀態進行實時監控,核心檢測內容包括:
雷電參數監測
雷電強度:測量雷電電流峰值(如10kA-300kA級)
雷電頻次:統計單位時間內的雷擊次數
雷電極性:區分正/負極性雷擊
雷電波形:記錄雷電電流的時間變化特征
接地電阻監測
動態監測接地裝置電阻值(如≤4Ω),預警接地故障
SPD(電涌保護器)狀態監測
檢測SPD劣化程度(如壓敏電壓漂移、漏電流異常)
預警SPD失效或短路風險
環境參數監測
溫濕度、風速、氣壓等氣象數據輔助分析
實時預警與告警
雷電臨近預警(提前10-30分鐘)
防雷設施故障告警(如接地電阻超標、SPD失效)
智能評估與診斷
雷電風險等級評估(基于雷電參數與設備狀態)
防雷設施健康度診斷(如剩余壽命預測)
數據分析與決策支持
雷電活動趨勢分析(如季節性、地域性規律)
防雷策略優化建議(如SPD選型、接地改造)
遠程監控與自動化管理
云端數據存儲與多端訪問(PC/手機)
自動化巡檢與工單派發(如故障自動報修)
應用領域 | 檢測重點 | 功能價值 |
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電力系統 | 輸電線路雷擊定位、變電站接地電阻監測 | 減少雷擊跳閘、保障電網穩定運行 |
通信基站 | 天饋系統SPD狀態、鐵塔接地電阻監測 | 降低設備損壞率、提升通信可靠性 |
石化行業 | 儲罐區雷電預警、防雷設施健康度評估 | 防范雷擊火災、保障安全生產 |
軌道交通 | 接觸網雷擊監測、車站防雷設施狀態監控 | 保障列車運行安全、減少運維成本 |
高精度傳感器:雷電定位精度≤500米,接地電阻測量誤差≤2%
AI算法:基于機器學習的雷電預測模型(準確率≥85%)
物聯網架構:LoRa/NB-IoT無線傳輸,支持大規模組網
智能防雷監測系統通過“監測-預警-評估-決策”閉環管理,可降低雷擊事故率60%以上,減少設備維修成本40%,是現代防雷安全的重要技術保障。