Täpne Online Jälitusüsteem Sinksioksiidi Voolusuurendite jaoks: Põhitehnoloogiad ja Tehniliste Vigu Diagnoosimine

1 Sinkoxidvarikuid online jälgimissüsteemi arhitektuur

Sinkoxidvarikuid online jälgimissüsteem koosneb kolmest kihist: jaama juhtimiskiht, sektorikiht ja protsessikiht.

• Jaama juhtimiskiht: Sisaldab jälgimiskeskust, globaalset navigatsioonisüsteemi (GPS) kellu ja B-koodi kellallikku.

• Sektorikiht: Koosneb online jälgimise intelligentsed elektronilised seadmed (IEDs).

• Protsessikiht: Omab jälgimisterminalid potentsiaaltransformatorite (PTs) ja voolutransformatorite (CTs) jaoks, nagu on näha joonisel 1.

Selles süsteemis täidab igal seadmel oma kindel funktsioon:

• Jälgimiskeskus: Klassifitseerib ja ümberandub sinkoxidvarikute olekandmeid, analüüsides iga ühiku töötingimust. Operaatorid saavad ligi reaalajas variku andmetele süsteemi tausta kaudu. Teave visualiseeritakse ekraanidel raportide, statistiliste diagrammide ja kurvide kaudu, tagades kasutajatele mugava interaktsiooni. Viga korral aktiveerib süsteem viivitamatud häireteated, et ohjata kiiresti lahendamiseks, kaitstes variku töötamist.

• Online jälgimise IED-Business: Töötavad kommunikatsioonikeskitajana jälgimisterminalide (mis ei saa otseühendusega keskusega) ja jälgimiskeskuse vahel. Nad tõlgivad ja edastavad andmeid, võimaldades sileda teabevoogu.

• Jälgimisterminalid: Töötavad eesliinil andmekogumina, jälgides keskkonnaparametreid (temperatuur, niiskus), vastupanuvoolu jooksvat lekkevoolu ja variku saastustaseme. Nad registreerivad ka täpselt salgaviskude arvu. Kogutud andmed edastatakse jälgimiskeskusele sektorikihi kaudu, võimaldades juhtimispersonalil langetada andmete põhjal otsuseid.

2 Sinkoxidvarikuid online jälgimistegevuse olulised punktid
2.1 Online jälgimissüsteemide ajasünkroniseerimine

Uuringud sinkoxidvarikute põhiline vastupanuvoolu meetod ja harmonianalüüs näitavad, et proovide ajasünkroniseerimine mõjutab oluliselt jälgimistulemusi. Kuigi jälgitav lekkevool on väga väike, võivad väikesed vead põhjustada suuri hälve. Seetõttu nõuab online jälgimissüsteemid kõrget tasemel ajasünkroniseerimist, mis nõuab tehnilist kalibreerimist. On kaks meetodit saadaval:

• GPS-põhine ajasünkroniseerimine: Saavutab ajasünkroniseerimise 2ns piires, vähendades aja veidraid;

• IRIG-B koodikella ajasünkroniseerimine: Omab tugevat segavoolu vastupidavust, tagades stabiilse signaali edastamise ja kõrgetäpse signaali vastuvõtmise. Kuid liiga kõrge täpsus suurendab kulusid - tehnilised spetsialistid peaksid valima täpsuse (1μs, 1ms, 10ms, 1s) süsteemi minimaalse resolutsiooninõude alusel.

IRIG-B koodikella ajasünkroniseerimine on kuluefektiivne. Kuigi see on vähem täpne kui GPS, rahuldab see süsteemi vajadusi. Seetõttu saavad tehnilised spetsialistid kasutada IRIG-B ajasünkroniseerimist, et tagada proovide konsistents.

2.2 Online jälgimissignaalide müra vähendamine

Sinkoxidvariku andmekogumine kannatab mitmete segavoolude all. Väga väikese lekkevoolu tõttu põhjustab töötlemata müra jälgimishälvesid, mis ei pruugi väljendada tegelikku seadme staatust. Tehnilised spetsialistid peavad valima sobiva müra vähendamise algoritmi - laiendatud müra vähendamise meetod on laialdaselt kasutusel: see dekomponeerib signaalid, säilitab kehtiv sisu, määrab kasutu kordajad nulliks ja väljavõtab kasutatava teabe pärast mitmekordset dekomponerimist.

2.3 Online jälgimises vigade diagnostika
2.3.1 Vigade diagnostika tähtsus

Kuna elektriseadmete skaala suureneb, muutub elektrisüsteemi ohutus kriitiliseks. Vead katkestavad elektri tootmise ja ohustavad inimeste ohutust - seetõttu on sinkoxidvarikute online jälgimine ja vigade diagnostika oluline. Süsteem jälgib isoleerimisstaatusi, prognoosib riske ja toetab hooldust. Kuid online andmed on suured, keerulised ja ülekannetud, mis takistab jälgimistäpsust.

Diagnostika täpsuse tagamiseks tehnilised spetsialistid eeltöötleb andmeid: eemaldab ülekandeid, parandab vigu ja pakkuda usaldusväärseid sisendeid. Lisaks mõjutab sinkoxidvariku vastupanuvoolu ilm, temperatuur, magnetväli ja signaalide segavool - suurendades diagnoosimise raskust. Efektiivne andmetöötlus tehniliste vahendite kaudu on oluline diagnoosimiseks.

2.3.2 Mitmesensorite teabe segamise algoritm

Teabe segamise algoritmid, mis on online jälgimise andmetöötluse põhiline osa, integreerivad mitme tasandi teavet üldise analüüsi jaoks. Mitmesensorite segamise algoritmid kasutavad mitme sensori andmeid, vältivad harmonilisi segavoolu arvutustega ja täpelt väljendavad reaalajas variku staatust. Tavalised algoritmid hõlmavad:

• Seotud piirangute meetod: Piirab sensori poolt kogutud parameetreid (algseid ja intriinsilisi faase) tagamaks unikaalsed lahendid. Süsteem saab reaalajas variku andmeid sensorite kaudu ja väljavõtab olulised informatsioon seadme omaduste alusel;

• Tõendi kombinatsioonimeetod: Eksportib operatsioonide andmeid, arvutab variku staatuste alusel ja pakuvalt vigade tuvastamise alust;

• Kunstliku neuronnevõrgu (ANN) meetod: Kasutab masinõpetamist diagnoosimiseks. Esiteks, disainib sensoritele sobivad topoloogiad; teiseks, kaardistab andmepaatrone võrgu-keskkonna interaktsiooni kaudu; lõpuks, treenib modeleid automaatselt vigade tuvastamiseks.

2.3.3 Halli suhteanalüüsi meetod

Kui üks tavaline sinkoxidvariku vigade diagnostika meetod, siis halli suhteanalüüsi meetod keskendub mitme vigade mõjutava faktori statistilisele analüüsile. See kvantitatiivselt hindab erinevate faktorite mõju variku vigadele, joonistades sobivusjooned. Praktikas võrreldatakse joonete kuju muutusi: kõrgemad sobivusjoonte astmed näitavad tugevat seost reaalajas vigade tegurite ja variku tegelike vigade staatuside vahel.

Diagnoosimiseks on tavaliselt variku dielektrilise kaotusnurga määratud kui viitetähe X₁, samas kui parameetrid, nagu temperatuur, niiskus ja lekkevool, toimivad võrdlusjärgul X_i. Halli suhteanalüüsimudeli abil arvutatakse iga teguri ja dielektrilise kaotusnurga vaheline seos, lubades täpsete peamiste vigade põhjuse identifitseerimist, pakkudes andmeid diagnoosimise otsuste toetuseks.

Saadud andmed normaliseeritakse ja arvutatakse iga andme vaheline korrelatsioonikordaja ζ_j(k) ja korrelatsioonitasemel γ_j.

2.4 Sinkoxidvarikuid online jälgimise eksperdimine

Sinkoxidvarikuid online jälgimise eksperdimine, kui online jälgimissüsteemi alamprogramm, omab mitmeid funktsioone. See suudab mitte ainult jälgida transformatoreid, tuvastades osaliselt laengut ja õli gaasi staatusi, vaid ka lülitteid ja kapatsiitseadmeid. See toetab süsteemi eelhäireparameetrite seadmist ja allikaste seadme haldust.

Lisaks võimaldab sinkoxidvarikuid online jälgimise eksperdimine kasutajadefinitsioonilisi eelarvestusi, aidates kasutajatel vaadata ajaloolisi ja praegusi andmeid, ning kontrollida seadme reaalajas staatust. Pärast sisse logimist saavad kasutajad vajaliku andmete päringu, pakkudes neile otsuste langetamiseks viitet.

3 Järeldus

Sinkoxidvariku vigad võivad tõsiselt mõjutada elektrivõrkude ohutut töötamist. Seetõttu on reaalajas detektsioon online jälgimissüsteemi kaudu oluline, et täpselt hõlmata vigade informatsiooni ja viia läbi ajalikud lahendused.

Sinkoxidvarikuid online jälgimissüsteem saavutab reaalajas jälgimise jälgimiskeskuse, online jälgimise IED-Business seadmete ja jälgimisterminalide koordineeritud töö kaudu, lõpetades andmeinformatsiooni kogumise, edastamise ja töötlemise. Samal ajal optimeerides olulisi tehnoloogiaid, nagu süsteemi ajasünkroniseerimine, jälgimissignaalide müra vähendamine ja vigade diagnostika, annab see täpseid andmeid süsteemile, tagades sinkoxidvarikute stabiilset töötamist ja tugevdades elektrivõrkude ohutust.