Sistemang Maunlad na Online Pagsusuri para sa Zinc Oxide Surge Arresters: Pangunahing Teknolohiya at Pagtukoy ng mga Kamalian

1 Arkitektura ng 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: Kabilang dito ang monitoring center, Global Positioning System (GPS) clock, at B - code clock source.

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

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

Sa loob ng sistemang ito, mayroong iba't ibang tungkulin ang bawat aparato:

• Monitoring Center: Ito ay naglalasong at nagsasama-sama ng datos ng estado ng zinc oxide surge arresters, na 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 inilalarawan sa mga display sa pamamagitan ng mga ulat, estadistikal na tsart, at kurba, na nagbibigay ng user-friendly na interaksiyon. Sa kaso ng mga kaparaan, ang sistema ay nag-trigger ng agad na alarm upang maprompt ang mabilis na troubleshooting, na nagpapaligtas sa operasyon ng arrester.

• Online Monitoring IEDs: Ito ang gumagamit bilang komunikasyon na intermediaries sa pagitan ng mga monitoring terminal (na hindi direktang makakonekta sa sentro) at ang monitoring center. Ito ay nag-parse at nagpapadala ng datos, na nagbibigay ng walang pagkaputol na daloy ng impormasyon.

• Monitoring Terminals: Ito ang gumagamit bilang front-end data collectors, na sumusunod sa mga environmental parameters (temperature, humidity), resistive leakage current, at pollution levels ng arrester. Ito rin ay nakakarekord ng lightning strike counts na may mataas na presisyon. Ang kinolektang datos ay ipinapadala sa monitoring center sa pamamagitan ng bay layer, na nagbibigay ng lakas sa mga manager na gawin ang mga desisyon batay sa datos.

2 Mahahalagang Puntos ng Teknolohiya ng Online Monitoring para sa Zinc Oxide Surge Arresters
2.1 Pag-sync ng Oras 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 resulta ng monitoring. Kahit gaano katahimik ang monitored na leakage current values, ang kaunting error ay maaaring magdulot ng malaking pagbabago. Dahil dito, ang mga online monitoring systems ay nangangailangan ng mataas na sampling synchronization, na nangangailangan ng mga tekniko na i-calibrate ang oras ng sistema. Mayroong dalawang paraan:

• GPS-based Synchronization: Nakakamit ito ng synchronization sa loob ng 2ns, na pinapaliit ng time errors;

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

Ang IRIG-B code clock synchronization ay kaya-kaya. Kahit hindi ito gaanong presise kumpara sa GPS, ito ay sapat para sa mga pangangailangan ng sistema. Dahil dito, ang mga tekniko ay maaaring gamitin ang IRIG-B para sa synchronization upang matiyak ang konsistensiya ng sampling.

2.2 Pagbawas ng Ingay sa Mga Signal ng Online Monitoring

Ang koleksyon ng datos ng zinc oxide surge arrester ay nakakaharap sa maraming interference. Dahil sa napakaliit na leakage current, ang hindi na-prosesong ingay ay nagdudulot ng pagbabago sa monitoring, na hindi nagpapakita ng tunay na estado ng aparato. Ang mga tekniko ay dapat pumili ng angkop na denoising algorithms—ang wavelet denoising ay malawak na ginagamit: ito ay nag-decompose ng signals, nagrereserve ng valid content, nagseset ng useless coefficients sa 0, at nag-e-extract ng usable information pagkatapos ng paulit-ulit na decomposition.

2.3 Fault Diagnosis sa Online Monitoring
2.3.1 Kahalagahan ng Fault Diagnosis

Bilang ang power equipment ay lumalaki, ang seguridad ng power system ay naging kritikal. Ang mga kaparaan ay nagdudulot ng pagkakabigo sa power supply at nagpapalubha ng panganib sa personal safety—kaya ang online monitoring at fault diagnosis ng zinc oxide surge arresters ay mahalaga. Ang sistema ay naghahanap ng insulation conditions, nagpopredict ng mga panganib, at sumusuporta sa maintenance. Gayunpaman, ang online data ay malaki, komplikado, at redundant, na nagdudulot ng interference sa accuracy ng monitoring.

Upang matiyak ang diagnostic precision, ang mga tekniko ay dapat preprosesin ang data: alisin ang redundancies, ayusin ang mga error, at magbigay ng 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 epektibong data processing sa pamamagitan ng teknikal na paraan ay mahalaga para sa diagnosis.

2.3.2 Multi-Sensor Information Fusion Algorithm

Ang information fusion algorithms, na fundamental sa data processing ng online monitoring, ay nagintegrate ng multi-level information para sa comprehensive analysis. Ang multi-sensor fusion algorithms ay gumagamit ng data mula sa maraming sensors, nag-iwas sa harmonic interference sa pamamagitan ng mga kalkulasyon, at accurate na nagpapakita ng real-time status ng arrester. Ang mga karaniwang algorithms ay kasama ang:

• Embedded Constraint Method: Ito ay nag-constrain ng mga parameter na inilok ng sensor (original at intrinsic phases) upang matiyak ang unique solutions. Ang sistema ay nakukuha ng real-time arrester data sa pamamagitan ng mga sensor at nag-e-extract ng key information batay sa mga katangian ng aparato;

• Evidence Combination Method: Ito ay nag-e-extract ng operational data, nagko-compute batay sa mga estado ng arrester, at nagbibigay ng basis para sa fault-judgment;

• Artificial Neural Network (ANN) Method: Ito ay gumagamit ng machine learning para sa diagnosis. Una, idesign ang topology na tailored para sa sensor; pangalawa, imapa ang pattern ng data sa pamamagitan ng network-environment interaction; at huli, itrain ang mga modelo upang automatic na makadetect ng mga kaparaan.

2.3.3 Grey Relational Analysis Method

Bilang isang karaniwang paraan ng fault diagnosis para sa zinc oxide surge arresters, ang grey relational analysis method ay nakatuon sa statistical analysis ng maraming factors na nakakaapekto sa kaparaan. Ito ay quantifies ang impact ng iba't ibang factors sa mga kaparaan ng arrester sa pamamagitan ng plotting ng fitting curves. Sa praktikal, ikumpara ang pagbabago ng shape ng curve: ang mas mataas na degree ng curve fitting ay nagpapakita ng mas malakas na correlation sa pagitan ng real-time fault factors at actual fault states ng mga arrester.

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 paggamit ng grey relational analysis model upang kalkulahin ang correlation sa bawat factor at dielectric loss angle, maaari nitong ma-identify nang tumpak ang mga key fault causes, na nagbibigay ng data support para sa mga desisyon sa diagnosis.

Ang nakuha na data ay in-normalize, at ang correlation coefficient ζ_j(k) at ang correlation degree γ_j sa bawat data ay in-compute.

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 maraming functions. Hindi lamang ito maaaring monitorin ang mga transformers, na nagdedetect ng partial discharges at gas conditions sa oil, kundi pati na rin ang mga circuit breakers at capacitive equipment. Ito ay sumusuporta sa pag-setup ng pre-alarm parameters para sa sistema at nagbibigay ng management sa substation equipment.

Bukod dito, 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 mga aparato. Matapos mag-login sa sistema, maaaring i-query ng mga user ang data depende sa kanilang pangangailangan, na nagbibigay ng reference para sa kanilang decision-making.

3 Conclusion

Ang mga kaparaan ng zinc oxide surge arresters ay maaaring malubhang makaapekto sa ligtas na operasyon ng power grid systems. Dahil dito, ang real-time detection sa pamamagitan ng online monitoring system ay mahalaga upang tumpakin ang impormasyon ng kaparaan at gawin ang mabilis na disposal.

Ang online monitoring system para sa zinc oxide surge arresters ay natitiyak ang real-time monitoring sa pamamagitan ng koordinadong operasyon ng monitoring center, online monitoring IED devices, at monitoring terminals, na nagtatapos ng acquisition, transmission, at processing ng data information. Samantala, sa pamamagitan ng pag-optimize ng mga key technologies tulad ng system time synchronization, monitoring signal denoising, at fault diagnosis, ito ay nagbibigay ng accurate data sa sistema, na nagpapaligtas sa stable operation ng zinc oxide surge arresters at nagpapalakas ng seguridad ng power grid.