Advanced nga Online Monitoring System alang sa Zinc Oxide Surge Arresters: Key Technologies ug Fault Diagnosis

1 Arkitektura sa Online Monitoring System para sa Zinc Oxide Surge Arresters

Ang online monitoring system para sa zinc oxide surge arresters ay binubuo ng tatlong layer: ang station control layer, bay layer, at process layer.

• Station Control Layer: Kasama rito ang monitoring center, Global Positioning System (GPS) clock, at B - code clock source.

• Bay Layer: Binubuo nito ng mga online monitoring Intelligent Electronic Devices (IEDs).

• Process Layer: Mayroon itong mga monitoring terminals para sa Potential Transformers (PTs) at Current Transformers (CTs), tulad ng ipinapakita sa Figure 1.

Sa loob ng sistema, may iba't ibang tungkulin ang bawat device:

• Monitoring Center: Ito ay naglalasong at nag-agregate ng mga status data ng zinc oxide surge arresters, at nag-aanalisa ng kondisyon ng operasyon ng bawat unit. Ang mga operator ay maaaring mag-access ng real-time na performance ng arrester sa pamamagitan ng backend ng sistema. Ang impormasyon ay inilalabas sa mga display sa pamamagitan ng mga ulat, statistical charts, at curves, na nagbibigay ng user-friendly na interaksiyon. Sa kaso ng mga fault, ang sistema ay nag-trigger ng agad na alarm upang mapabilis ang troubleshooting, at nagpapatugon sa maayos na operasyon ng arrester.

• Online Monitoring IEDs: Ito ang gumagamit bilang mga communication intermediaries sa pagitan ng mga monitoring terminals (na hindi maaaring direktang makipag-ugnayan sa center) at ang monitoring center. Ito ay nag-parse at nag-transmit ng data, na nagpapahusay ng seamless na flow ng impormasyon.

• Monitoring Terminals: Ito ang gumagamit bilang front-end data collectors, na nagmomonitor ng mga environmental parameters (temperature, humidity), resistive leakage current, at pollution levels ng arrester. Ito rin ay nag-record ng lightning strike counts nang may mataas na presisyon. Ang nakolekta na data ay inililipat sa monitoring center sa pamamagitan ng bay layer, na nagbibigay-daan sa mga manager na gumawa ng data-driven na desisyon.

2 Key Points ng Online Monitoring Technology para sa Zinc Oxide Surge Arresters
2.1 Time Synchronization ng Online Monitoring Systems

Ang pagsasaliksik sa fundamental resistive current method at harmonic analysis para sa zinc oxide surge arresters ay nagpapakita na ang synchronization ng sampling operations ay may malaking epekto sa mga resulta ng monitoring. Bagaman ang napakaliit na halaga ng leakage current na inomonitor, ang kaunting error ay maaaring magdulot ng malaking deviation. Kaya, ang online monitoring systems ay nangangailangan ng mataas na sampling synchronization, na nangangailangan ng mga teknisyano na i-calibrate ang oras ng sistema. Mayroong dalawang paraan:

• GPS-based Synchronization: Ito ay nag-aabot ng synchronization sa loob ng 2ns, na nagmimina ng time errors;

• IRIG-B Code Clock Synchronization: Ito ay may malakas na anti-interference capabilities, na nagpapataas ng stable signal transmission at high-precision signal reception. Gayunpaman, ang sobrang presisyon ay nagdudulot ng mas mahal na cost—ang mga teknisyano ay dapat pumili ng presisyon (1μs, 1ms, 10ms, 1s) batay sa minimum resolution requirements ng sistema.

Ang IRIG-B code clock synchronization ay kalahating cost-effective. Bagaman hindi ito ganoon katumpak kumpara sa GPS, ito ay sapat na upang matugunan ang pangangailangan ng sistema. Kaya, ang mga teknisyano ay maaaring gamitin ang IRIG-B para sa synchronization upang tiyakin ang consistent na sampling.

2.2 Noise Reduction sa Online Monitoring Signals

Ang data collection para sa zinc oxide surge arrester ay naka-face ng maraming interferences. Dahil sa napakaliit na leakage current, ang hindi na-process na noise ay nagdudulot ng monitoring deviations, na hindi nakakapag-reflect ng totoong estado ng device. Ang mga teknisyano ay dapat pumili ng appropriate denoising algorithms—ang wavelet denoising ay malawakang ginagamit: ito ay nag-decompose ng signals, nag-retain ng valid content, nag-set ng useless coefficients sa 0, at nag-extract ng usable information pagkatapos ng repeated decomposition.

2.3 Fault Diagnosis sa Online Monitoring
2.3.1 Significance ng Fault Diagnosis

Kapag lumaki ang power equipment, ang safety ng power system ay naging critical. Ang mga fault ay nagdudulot ng disruption sa power supply at risk sa safety ng personnel—kaya ang online monitoring at fault diagnosis ng zinc oxide surge arresters ay essential. Ang sistema ay naghahanapbuhay ng insulation conditions, nagpopredict ng risks, at sumusuporta sa maintenance. Gayunpaman, ang online data ay napakalaki, complex, at redundant, na nag-iinterfere sa accuracy ng monitoring.

Upang tiyakin ang diagnostic precision, ang mga teknisyano ay dapat pre-process ang data: alisin ang redundancies, i-correct ang mga error, at ibigay ang reliable inputs. Bukod dito, ang resistive current ng zinc oxide arrester ay naapektuhan ng weather, temperature, magnetic fields, at signal interference—na nagpapataas ng difficulty ng diagnosis. Ang effective data processing via technical means ay crucial para sa diagnosis.

2.3.2 Multi-Sensor Information Fusion Algorithm

Ang information fusion algorithms, na fundamental sa online monitoring data processing, ay nag-integrate ng multi-level information para sa comprehensive analysis. Ang multi-sensor fusion algorithms ay gumagamit ng data mula sa multiple sensors, nag-avoid ng harmonic interference sa pamamagitan ng calculations, at accurately reflects ang real-time arrester status. Ang common algorithms ay kinabibilangan ng:

• Embedded Constraint Method: Ito ay nag-constrain ng mga parameter na inomonitor ng sensor (original at intrinsic phases) upang tiyakin ang unique solutions. Ang sistema ay nakukuha ng real-time arrester data sa pamamagitan ng sensors at nag-eextract ng key information batay sa characteristics ng device;

• Evidence Combination Method: Ito ay nag-eextract ng operational data, nag-calculate batay sa states ng arrester, at nagbibigay ng fault-judgment basis;

• Artificial Neural Network (ANN) Method: Ito ay gumagamit ng machine learning para sa diagnosis. Una, design ang topologies na tailored para sa sensor; ikalawa, imap ang data patterns sa pamamagitan ng network-environment interaction; at huli, train ang models upang automatically detect ang faults.

2.3.3 Grey Relational Analysis Method

Bilang isang common fault diagnosis approach para sa zinc oxide surge arresters, ang grey relational analysis method ay naka-focus sa statistical analysis ng multiple fault-influencing factors. Ito ay quantifies ang impact ng iba't ibang factors sa arrester faults sa pamamagitan ng plotting ng fitting curves. Sa praktikal, compare ang mga pagbabago ng curve shape: ang mas mataas na curve fitting degrees ay nagpapakita ng mas malakas na correlation sa pagitan ng real-time fault factors at ang actual fault states ng arresters.

Para sa diagnosis, ang dielectric loss angle ng arrester ay karaniwang itinatakda bilang reference sequence X₁, habang ang mga parameter tulad ng temperature, humidity, at leakage current ay ginagamit bilang comparison sequences X_i. Sa pamamagitan ng grey relational analysis model upang kalkulahin ang correlation sa pagitan ng bawat factor at ang dielectric loss angle, ito ay nagbibigay ng precise identification ng key fault causes, na nagbibigay ng data support para sa diagnostic decisions.

Ang nakuhang data ay in-normalize, at ang correlation coefficient ζ_j(k) at ang correlation degree γ_j sa pagitan ng bawat data ay kalkulahin.

2.4 Online Monitoring Expert Software

Ang online monitoring expert software para sa zinc oxide surge arresters, bilang isang sub-software ng online monitoring system, ay may diverse functions. Ito ay hindi lamang nagmomonitor ng transformers, detecting partial discharges at gas conditions sa oil, kundi pati na rin ang circuit breakers at capacitive equipment. Ito ay sumusuporta sa setting ng pre-alarm parameters para sa sistema at nag-conduct ng substation equipment management.

Karagdagang, ang online monitoring expert software ay nagbibigay ng user-defined preset management, na nagpapadali sa mga user na tingnan ang historical at current data, at suriin ang real-time status ng equipment. Pagkatapos mag-login sa sistema, ang mga user ay maaaring query ang data kung kinakailangan, na nagbibigay ng reference para sa kanilang decision-making.

3 Conclusion

Ang mga fault ng zinc oxide surge arresters ay maaaring magkaroon ng malaking epekto sa safe operation ng power grid systems. Kaya, ang real-time detection sa pamamagitan ng online monitoring system ay essential upang accurately grasp ang fault information at gawin ang timely disposal.

Ang online monitoring system para sa zinc oxide surge arresters ay nag-aabot ng real-time monitoring sa pamamagitan ng coordinated operation ng monitoring center, online monitoring IED devices, at monitoring terminals, na nag-completes ng acquisition, transmission, at processing ng data information. Samantala, sa pamamagitan ng pag-optimize ng key technologies tulad ng system time synchronization, monitoring signal denoising, at fault diagnosis, ito ay nagbibigay ng accurate data sa sistema, na nag-aaseguro ng stable operation ng zinc oxide surge arresters at nagpapatibay ng safety ng power grid.