Sistema Avançat de Monitoratge en Línia per Paratriats d'Òxid de Zinc: Tecnologies Clau i Diagnòstic de Faltes

1 Arquitectura del sistema de monitorización en línea de pararrayos de óxido de zinc

El sistema de monitorización en línea de pararrayos de óxido de zinc consta de tres capas: la capa de control de estación, la capa de bahía y la capa de proceso.

• Capa de control de estación: Incluye un centro de monitorización, un reloj de Sistema de Posicionamiento Global (GPS) y una fuente de reloj B - código.

• Capa de bahía: Consiste en dispositivos electrónicos inteligentes (IEDs) de monitorización en línea.

• Capa de proceso: Cuenta con terminales de monitorización para transformadores de potencial (PTs) y transformadores de corriente (CTs), como se muestra en la Figura 1.

Dentro de este sistema, cada dispositivo cumple una función distinta:

• Centro de monitorización: Clasifica y agrupa los datos de estado de los pararrayos de óxido de zinc, analizando la condición operativa de cada unidad. Los operadores acceden al rendimiento en tiempo real de los pararrayos a través del backend del sistema. La información se visualiza en pantallas mediante informes, gráficos estadísticos y curvas, asegurando una interacción amigable para el usuario. En caso de fallos, el sistema desencadena alarmas inmediatas para promover la resolución oportuna de problemas, garantizando la operación de los pararrayos.

• IEDs de monitorización en línea: Actúan como intermediarios de comunicación entre los terminales de monitorización (que no pueden conectarse directamente al centro) y el centro de monitorización. Analizan y transmiten datos, permitiendo un flujo de información sin interrupciones.

• Terminales de monitorización: Funcionan como colectores de datos front-end, rastreando parámetros ambientales (temperatura, humedad), corriente de fuga resistiva y niveles de contaminación de los pararrayos. También registran con alta precisión el número de impactos de rayos. Los datos recopilados se transmiten al centro de monitorización a través de la capa de bahía, empoderando a los gestores para tomar decisiones basadas en datos.

2 Puntos clave de la tecnología de monitorización en línea de pararrayos de óxido de zinc
2.1 Sincronización temporal de los sistemas de monitorización en línea

Las investigaciones sobre el método de corriente resistiva fundamental y el análisis armónico para pararrayos de óxido de zinc revelan que la sincronización de las operaciones de muestreo tiene un impacto significativo en los resultados de la monitorización. A pesar de que los valores de corriente de fuga monitorizados son extremadamente pequeños, errores menores pueden causar grandes desviaciones. Por lo tanto, los sistemas de monitorización en línea requieren una alta sincronización de muestreo, necesitando que los técnicos calibren el tiempo del sistema. Hay dos métodos disponibles:

• Sincronización basada en GPS: Logra una sincronización dentro de 2ns, minimizando los errores de tiempo;

• Sincronización de reloj IRIG - B: Presenta fuertes capacidades antiinterferencia, asegurando una transmisión de señal estable y una recepción de señal de alta precisión. Sin embargo, una precisión excesiva aumenta los costos; los técnicos deben seleccionar la precisión (1μs, 1ms, 10ms, 1s) según los requisitos mínimos de resolución del sistema.

La sincronización de reloj IRIG - B es rentable. Aunque menos precisa que el GPS, satisface las necesidades del sistema. Por lo tanto, los técnicos pueden usar IRIG - B para la sincronización para garantizar la consistencia del muestreo.

2.2 Reducción de ruido en las señales de monitorización en línea

La recopilación de datos de pararrayos de óxido de zinc enfrenta múltiples interferencias. Dado que la corriente de fuga es extremadamente pequeña, el ruido no procesado causa desviaciones en la monitorización, no reflejando el estado real del dispositivo. Los técnicos deben seleccionar algoritmos de reducción de ruido apropiados; la denoización por wavelet se utiliza ampliamente: descompone las señales, retiene el contenido válido, establece coeficientes inútiles a 0 y extrae información utilizable después de una descomposición repetida.

2.3 Diagnóstico de fallos en la monitorización en línea
2.3.1 Importancia del diagnóstico de fallos

A medida que el equipo de energía se escala, la seguridad del sistema eléctrico se vuelve crítica. Los fallos interrumpen el suministro de energía y ponen en riesgo la seguridad del personal, lo que hace que la monitorización en línea y el diagnóstico de fallos de pararrayos de óxido de zinc sean esenciales. El sistema monitorea las condiciones de aislamiento, predice riesgos y apoya el mantenimiento. Sin embargo, los datos en línea son vastos, complejos y redundantes, interfiriendo con la precisión de la monitorización.

Para garantizar la precisión del diagnóstico, los técnicos preprocesan los datos: eliminan redundancias, corrigen errores y proporcionan entradas confiables. Además, la corriente resistiva de los pararrayos de óxido de zinc se ve afectada por el clima, la temperatura, los campos magnéticos e interferencias de señal, aumentando la dificultad del diagnóstico. Un procesamiento eficaz de los datos mediante medios técnicos es crucial para el diagnóstico.

2.3.2 Algoritmo de fusión de información de múltiples sensores

Los algoritmos de fusión de información, fundamentales para el procesamiento de datos de monitorización en línea, integran información multinivel para un análisis completo. Los algoritmos de fusión de múltiples sensores utilizan datos de varios sensores, evitan interferencias armónicas mediante cálculos y reflejan con precisión el estado en tiempo real de los pararrayos. Algunos algoritmos comunes incluyen:

• Método de restricción incorporada: Restringe los parámetros recopilados por los sensores (fases originales e intrínsecas) para asegurar soluciones únicas. El sistema adquiere datos en tiempo real de los pararrayos a través de sensores y extrae información clave basándose en las características del dispositivo;

• Método de combinación de evidencias: Extrae datos operativos, calcula según los estados de los pararrayos y proporciona una base para el juicio de fallos;

• Método de red neuronal artificial (ANN): Utiliza el aprendizaje automático para el diagnóstico. Primero, diseña topologías adaptadas a los sensores; segundo, mapea patrones de datos a través de la interacción red-ambiente; finalmente, entrena modelos para detectar automáticamente fallos.

2.3.3 Método de análisis de relación gris

Como un enfoque común de diagnóstico de fallos para pararrayos de óxido de zinc, el método de análisis de relación gris se centra en el análisis estadístico de múltiples factores influyentes en los fallos. Cuantifica el impacto de diferentes factores en los fallos de los pararrayos trazando curvas de ajuste. En la práctica, compara los cambios en la forma de las curvas: un mayor grado de ajuste de las curvas indica una correlación más fuerte entre los factores de fallos en tiempo real y los estados reales de fallos de los pararrayos.

Para el diagnóstico, el ángulo de pérdida dieléctrica del pararrayos se establece típicamente como la secuencia de referencia X₁, mientras que parámetros como la temperatura, la humedad y la corriente de fuga sirven como secuencias de comparación X_i. Usando el modelo de análisis de relación gris para calcular la correlación entre cada factor y el ángulo de pérdida dieléctrica permite una identificación precisa de las causas clave de los fallos, proporcionando soporte de datos para las decisiones de diagnóstico.

Los datos obtenidos se normalizan, y se calcula el coeficiente de correlación ζ_j(k)) y el grado de correlación γ_j entre cada dato.

2.4 Software experto de monitorización en línea

El software experto de monitorización en línea para pararrayos de óxido de zinc, como subsoftware del sistema de monitorización en línea, cuenta con funciones diversas. No solo puede monitorear transformadores, detectando descargas parciales y condiciones de gas en aceite, sino también monitorear interruptores y equipos capacitivos. Permite configurar parámetros de prealarma para el sistema y gestionar el equipo de subestaciones.

Además, el software experto de monitorización en línea permite la gestión predefinida por el usuario, facilitando a los usuarios ver datos históricos y actuales, y verificar el estado en tiempo real del equipo. Tras iniciar sesión en el sistema, los usuarios pueden consultar los datos según sea necesario, proporcionando una referencia para su toma de decisiones.

3 Conclusión

Los fallos de los pararrayos de óxido de zinc pueden afectar gravemente la operación segura de los sistemas de red eléctrica. Por lo tanto, la detección en tiempo real a través de un sistema de monitorización en línea es esencial para captar con precisión la información de fallos y llevar a cabo una disposición oportuna.

El sistema de monitorización en línea para pararrayos de óxido de zinc logra la monitorización en tiempo real a través de la operación coordinada del centro de monitorización, los dispositivos IED-Business de monitorización en línea y los terminales de monitorización, completando la adquisición, transmisión y procesamiento de la información de datos. Al mismo tiempo, optimizando tecnologías clave como la sincronización temporal del sistema, la reducción de ruido de las señales de monitorización y el diagnóstico de fallos, proporciona datos precisos al sistema, asegurando la operación estable de los pararrayos de óxido de zinc y fortaleciendo la seguridad de la red eléctrica.