Erweitertes Online-Überwachungssystem für Zinkoxid-Spannungsschutzstöcke: Schlüsseltechnologien und Fehlerdiagnose

1 Architektur des Online-Überwachungssystems für Zinkoxid-Blitzableiter

Das Online-Überwachungssystem für Zinkoxid-Blitzableiter besteht aus drei Ebenen: der Stationssteuerungsebene, der Felderebene und der Prozessebene.

• Stationssteuerungsebene: Beinhaltet ein Überwachungszentrum, eine Global Positioning System (GPS)-Uhr und eine B-Code-Uhrquelle.

• Felderebene: Bestehend aus online überwachenden Intelligenten Elektronischen Geräten (IEDs).

• Prozessebene: Umfasst Überwachungsterminals für Spannungswandler (PTs) und Stromwandler (CTs), wie in Abbildung 1 dargestellt.

Innerhalb dieses Systems hat jedes Gerät eine spezifische Funktion:

• Überwachungszentrum: Klassifiziert und aggregiert Zustandsdaten von Zinkoxid-Blitzableitern, analysiert den Betriebszustand jeder Einheit. Bediener greifen auf die Echtzeitleistung der Blitzableiter über das Backend-System zu. Informationen werden durch Berichte, statistische Diagramme und Kurven visualisiert, um eine benutzerfreundliche Interaktion sicherzustellen. Im Falle von Fehlern löst das System sofortige Alarmsignale aus, um eine zeitnahe Fehlerbehebung und den sicheren Betrieb der Blitzableiter zu gewährleisten.

• Online-Überwachungs-IEDs: Funktionsieren als Kommunikationsvermittler zwischen den Überwachungsterminals (die nicht direkt mit dem Zentrum verbunden sind) und dem Überwachungszentrum. Sie verarbeiten und übertragen Daten, was einen nahtlosen Informationsfluss ermöglicht.

• Überwachungsterminals: Funktionieren als Front-End-Datensammler, die Umgebungsparameter (Temperatur, Feuchtigkeit), Widerstandsleckströme und Verschmutzungsgrade der Blitzableiter erfassen. Sie erfasst auch Blitzeinschläge mit hoher Genauigkeit. Die gesammelten Daten werden über die Felderebene an das Überwachungszentrum übertragen, was Verantwortlichen datengestützte Entscheidungen ermöglicht.

2 Schlüsselaspekte der Online-Überwachungstechnologie für Zinkoxid-Blitzableiter
2.1 Zeitsynchronisation von Online-Überwachungssystemen

Forschungen zur grundlegenden Widerstandsstrommethode und harmonischen Analyse für Zinkoxid-Blitzableiter zeigen, dass die Synchronisierung der Abtastvorgänge signifikant die Überwachungsergebnisse beeinflusst. Trotz der extrem geringen Leckstromwerte, die überwacht werden, können kleine Fehler zu großen Abweichungen führen. Daher erfordern Online-Überwachungssysteme eine hohe Abtastsynchronisierung, wodurch Techniker das Systemzeit kalibrieren müssen. Es stehen zwei Methoden zur Verfügung:

• GPS-basierte Synchronisation: Erreicht eine Synchronisierung innerhalb von 2ns, minimiert Zeitfehler;

• IRIG-B-Code-Uhr-Synchronisation: Zeichnet sich durch starke Störfestigkeit aus, gewährleistet eine stabile Signalübertragung und hochpräzise Signalaufnahme. Allerdings erhöhen zu hohe Präzisionsanforderungen die Kosten – Techniker sollten die Präzision (1μs, 1ms, 10ms, 1s) basierend auf den Mindestauflösungsanforderungen des Systems wählen.

Die IRIG-B-Code-Uhr-Synchronisation ist kostengünstig. Obwohl sie weniger präzise als GPS ist, erfüllt sie die Anforderungen des Systems. Daher können Techniker IRIG-B für die Synchronisation verwenden, um die Abtastkonsistenz sicherzustellen.

2.2 Rauschreduktion in Online-Überwachungssignalen

Die Datenerfassung bei Zinkoxid-Blitzableitern steht vor mehreren Störungen. Angesichts der extrem geringen Leckströme führt unverarbeitetes Rauschen zu Überwachungsabweichungen, die den tatsächlichen Zustand des Geräts nicht widergespiegelt. Techniker müssen geeignete Rauschreduktionsalgorithmen auswählen – die Wavelet-Rauschreduktion wird häufig verwendet: Sie dekomponiert Signale, behält den gültigen Inhalt, setzt nutzlose Koeffizienten auf 0 und extrahiert nach wiederholter Dekomposition nutzbare Informationen.

2.3 Fehlerdiagnose in der Online-Überwachung
2.3.1 Bedeutung der Fehlerdiagnose

Mit der Skalierung der Stromversorgungsgeräte wird die Sicherheit des Stromnetzes immer wichtiger. Fehler stören die Stromversorgung und gefährden die Personalsicherheit, wodurch die Online-Überwachung und -Fehlerdiagnose von Zinkoxid-Blitzableitern unerlässlich werden. Das System überwacht die Isolationsbedingungen, prognostiziert Risiken und unterstützt die Wartung. Allerdings sind die Online-Daten umfangreich, komplex und redundant, was die Überwachungsgenauigkeit beeinträchtigt.

Um die Diagnosegenauigkeit sicherzustellen, müssen Techniker die Daten vorverarbeiten: Redundanzen entfernen, Fehler korrigieren und zuverlässige Eingaben bereitstellen. Darüber hinaus wird der Widerstandsstrom von Zinkoxid-Blitzableitern durch Wetter, Temperatur, Magnetfelder und Signalstörungen beeinflusst, was die Diagnose erschwert. Effektive Datenverarbeitung mittels technischer Mittel ist entscheidend für die Diagnose.

2.3.2 Multisensor-Fusionsalgorithmus

Informationsfusionsalgorithmen, die Grundlage der Online-Überwachungsdatenverarbeitung, integrieren mehrstufige Informationen für eine umfassende Analyse. Multisensor-Fusionsalgorithmen nutzen Daten von mehreren Sensoren, vermeiden harmonische Störungen durch Berechnungen und spiegeln den aktuellen Zustand der Blitzableiter genau wider. Gängige Algorithmen umfassen:

• Eingebettete Restriktionsmethode: Beschränkt die von Sensoren erfassten Parameter (ursprüngliche und intrinsische Phasen), um eindeutige Lösungen zu gewährleisten. Das System erfasst Echtzeitdaten der Blitzableiter über Sensoren und extrahiert auf Basis der Geräteeigenschaften wesentliche Informationen;

• Beweiskombinationsmethode: Extrahiert Betriebsdaten, berechnet auf Basis der Blitzableiter-Zustände und bietet eine Grundlage für die Fehlerbeurteilung;

• Künstliche Neuronale Netzwerk (ANN)-Methode: Verwendet maschinelles Lernen zur Diagnose. Zunächst werden sensorangepasste Topologien entworfen; dann werden Datenmuster über Netzwerk-Umgebung-Interaktion abgebildet; schließlich werden Modelle trainiert, um automatisch Fehler zu erkennen.

2.3.3 Graue Korrelationsanalysemethode

Als gängiger Ansatz zur Fehlerdiagnose von Zinkoxid-Blitzableitern konzentriert sich die graue Korrelationsanalysemethode darauf, mehrere Faktoren, die Fehler beeinflussen, statistisch zu analysieren. Sie quantifiziert den Einfluss verschiedener Faktoren auf Blitzableiter-Fehler, indem Anpassungskurven gezeichnet werden. In der Praxis werden Veränderungen der Kurvenform verglichen: höhere Anpassungsgraden deuten auf eine stärkere Korrelation zwischen den Echtzeit-Fehlerfaktoren und den tatsächlichen Fehlerzuständen der Blitzableiter hin.

Für die Diagnose wird in der Regel der Dämpfungswinkel des Blitzableiters als Referenzsequenz X₁ festgelegt, während Parameter wie Temperatur, Feuchtigkeit und Leckstrom als Vergleichssequenzen X_i dienen. Durch die Verwendung des Modells der grauen Korrelationsanalyse zur Berechnung der Korrelation zwischen jedem Faktor und dem Dämpfungswinkel können die Hauptursachen von Fehlern präzise identifiziert und Daten für die Diagnoseentscheidungen bereitgestellt werden.

Die erfassten Daten werden normalisiert, und der Korrelationskoeffizient ζ_j(k) und der Korrelationsgrad γ_j zwischen den einzelnen Daten werden berechnet.

2.4 Expertensoftware für Online-Überwachung

Die Expertensoftware für die Online-Überwachung von Zinkoxid-Blitzableitern, als Unterprogramm des Online-Überwachungssystems, bietet vielfältige Funktionen. Sie kann nicht nur Transformatorüberwachung durchführen, teilweise Entladungen und Gaszustände im Öl erkennen, sondern auch Schaltgeräte und kapazitive Geräte überwachen. Sie unterstützt die Festlegung von Voralarmparametern für das System und die Verwaltung von Umspannwerksgeräten.

Darüber hinaus ermöglicht die Expertensoftware für die Online-Überwachung eine benutzerdefinierte Voreinstellungsverwaltung, was es Benutzern erleichtert, historische und aktuelle Daten anzuzeigen und den Echtzeitstatus der Geräte zu überprüfen. Nach dem Anmelden am System können Benutzer nach Bedarf Daten abfragen, was als Entscheidungsgrundlage dient.

3 Schlussfolgerung

Fehler an Zinkoxid-Blitzableitern können den sicheren Betrieb von Stromnetzsystemen erheblich beeinträchtigen. Daher ist die Echtzeitdetektion über ein Online-Überwachungssystem essentiell, um genaue Fehlerinformationen zu erfassen und rechtzeitig Maßnahmen zu ergreifen.

Das Online-Überwachungssystem für Zinkoxid-Blitzableiter erreicht eine Echtzeitüberwachung durch die koordinierte Arbeit des Überwachungszentrums, der online überwachenden IED-Geräte und der Überwachungsterminals, wobei die Erfassung, Übertragung und Verarbeitung von Dateninformationen abgeschlossen wird. Gleichzeitig wird durch die Optimierung von Schlüsseltechnologien wie Systemzeit-Synchronisation, Rauschreduktion der Überwachungssignale und Fehlerdiagnose genaue Daten an das System geliefert, was den stabilen Betrieb der Zinkoxid-Blitzableiter und die Sicherheit des Stromnetzes stärkt.