Système de Surveillance en Ligne Avancé pour les Parafoudres en Oxyde de Zinc : Technologies Clés et Diagnostic des Défaillances

1 Architecture de Système de Surveillance en Ligne pour Parafoudres à Oxyde de Zinc

Le système de surveillance en ligne pour parafoudres à oxyde de zinc comprend trois couches : la couche de contrôle de la station, la couche de baie et la couche de processus.

• Couche de Contrôle de la Station : Inclut un centre de surveillance, une horloge GPS (Global Positioning System) et une source d'horloge B - code.

• Couche de Baie : Composée de dispositifs électroniques intelligents (IEDs) de surveillance en ligne.

• Couche de Processus : Caractérisée par des terminaux de surveillance pour les transformateurs de tension (PTs) et les transformateurs de courant (CTs), comme illustré dans la Figure 1.

Dans ce système, chaque appareil joue un rôle distinct :

• Centre de Surveillance : Classe et agrège les données d'état des parafoudres à oxyde de zinc, analysant l'état de fonctionnement de chaque unité. Les opérateurs accèdent aux performances en temps réel des parafoudres via le backend du système. Les informations sont visualisées sur des écrans à travers des rapports, des graphiques statistiques et des courbes, assurant une interaction conviviale. En cas de panne, le système déclenche immédiatement des alarmes pour inciter à une résolution rapide, garantissant le bon fonctionnement des parafoudres.

• IEDs de Surveillance en Ligne : Agissent comme intermédiaires de communication entre les terminaux de surveillance (incapables de se connecter directement au centre) et le centre de surveillance. Ils analysent et transmettent les données, permettant un flux d'informations fluide.

• Terminaux de Surveillance : Fonctionnent comme collecteurs de données frontaux, suivant les paramètres environnementaux (température, humidité), le courant de fuite résistif et le niveau de pollution des parafoudres. Ils enregistrent également avec précision le nombre de coups de foudre. Les données collectées sont transmises au centre de surveillance via la couche de baie, permettant aux gestionnaires de prendre des décisions basées sur des données.

2 Points Clés de la Technologie de Surveillance en Ligne pour Parafoudres à Oxyde de Zinc
2.1 Synchronisation Temporelle des Systèmes de Surveillance en Ligne

La recherche sur la méthode fondamentale du courant résistif et l'analyse harmonique pour les parafoudres à oxyde de zinc montre que la synchronisation des opérations d'échantillonnage a un impact significatif sur les résultats de surveillance. Malgré les très faibles valeurs de courant de fuite surveillées, de petites erreurs peuvent causer de grandes déviations. Ainsi, les systèmes de surveillance en ligne exigent une synchronisation d'échantillonnage élevée, nécessitant que les techniciens calibrent le temps du système. Deux méthodes sont disponibles :

• Synchronisation Basée sur le GPS : Atteint une synchronisation dans les 2ns, minimisant les erreurs de temps ;

• Synchronisation d'Horloge IRIG - B Code : Possède des capacités anti-interférence fortes, assurant une transmission de signal stable et une réception de signal de haute précision. Cependant, une précision excessive augmente les coûts — les techniciens doivent choisir la précision (1μs, 1ms, 10ms, 1s) en fonction des exigences de résolution minimale du système.

La synchronisation d'horloge IRIG - B code est économique. Bien qu'elle soit moins précise que le GPS, elle répond aux besoins du système. Ainsi, les techniciens peuvent utiliser IRIG - B pour la synchronisation afin d'assurer la cohérence de l'échantillonnage.

2.2 Réduction du Bruit dans les Signaux de Surveillance en Ligne

La collecte de données pour les parafoudres à oxyde de zinc fait face à de multiples interférences. Étant donné le très faible courant de fuite, le bruit non traité cause des déviations de surveillance, ne reflétant pas l'état réel du dispositif. Les techniciens doivent sélectionner des algorithmes de débruitage appropriés — la dénoyautation par ondelettes est largement utilisée : elle décompose les signaux, conserve le contenu valide, met à zéro les coefficients inutiles et extrait les informations utilisables après une décomposition répétée.

2.3 Diagnostic de Panne dans la Surveillance en Ligne
2.3.1 Importance du Diagnostic de Panne

À mesure que l'équipement électrique s'agrandit, la sécurité du système de puissance devient cruciale. Les pannes perturbent l'approvisionnement en électricité et mettent en danger la sécurité du personnel — rendant la surveillance en ligne et le diagnostic de panne pour les parafoudres à oxyde de zinc essentiels. Le système surveille les conditions d'isolation, prédit les risques et soutient la maintenance. Cependant, les données en ligne sont vastes, complexes et redondantes, interférant avec la précision de la surveillance.

Pour assurer la précision du diagnostic, les techniciens prétraitent les données : suppriment les redondances, corrigent les erreurs et fournissent des entrées fiables. De plus, le courant résistif des parafoudres à oxyde de zinc est affecté par la météo, la température, les champs magnétiques et les interférences de signal — augmentant la difficulté du diagnostic. Un traitement efficace des données par des moyens techniques est crucial pour le diagnostic.

2.3.2 Algorithme de Fusion d'Informations Multi-Capteurs

Les algorithmes de fusion d'informations, fondamentaux pour le traitement des données de surveillance en ligne, intègrent des informations multi-niveaux pour une analyse complète. Les algorithmes de fusion multi-capteurs utilisent les données de plusieurs capteurs, évitent les interférences harmoniques par des calculs et reflètent avec précision l'état en temps réel des parafoudres. Les algorithmes courants incluent :

• Méthode de Contrainte Intégrée : Contraignant les paramètres collectés par les capteurs (phases originales et intrinsèques) pour assurer des solutions uniques. Le système acquiert les données en temps réel des parafoudres via les capteurs et extrait les informations clés en fonction des caractéristiques du dispositif ;

• Méthode de Combinaison de Preuves : Extrait les données opérationnelles, calcule en fonction des états des parafoudres et fournit une base pour le jugement de panne ;

• Méthode de Réseau Neuronal Artificiel (RNA) : Utilise l'apprentissage automatique pour le diagnostic. D'abord, conçoit des topologies adaptées aux capteurs ; ensuite, mappe les motifs de données via l'interaction réseau-environnement ; enfin, entraîne des modèles pour détecter automatiquement les pannes.

2.3.3 Méthode d'Analyse Relationnelle Grise

En tant que méthode de diagnostic de panne courante pour les parafoudres à oxyde de zinc, la méthode d'analyse relationnelle grise se concentre sur l'analyse statistique de multiples facteurs influençant les pannes. Elle quantifie l'impact des différents facteurs sur les pannes des parafoudres en traçant des courbes d'ajustement. En pratique, comparez les changements de forme des courbes : un degré d'ajustement de la courbe plus élevé indique une corrélation plus forte entre les facteurs de panne en temps réel et les états de panne réels des parafoudres.

Pour le diagnostic, l'angle de perte diélectrique du parafoudre est généralement défini comme la séquence de référence X₁, tandis que des paramètres tels que la température, l'humidité et le courant de fuite servent de séquences de comparaison X_i. En utilisant le modèle d'analyse relationnelle grise pour calculer la corrélation entre chaque facteur et l'angle de perte diélectrique, on peut identifier précisément les causes clés de la panne, fournissant un support de données pour les décisions de diagnostic.

Les données obtenues sont normalisées, et le coefficient de corrélation ζ_j(k)) et le degré de corrélation γ_j entre chaque donnée sont calculés.

2.4 Logiciel Expert de Surveillance en Ligne

Le logiciel expert de surveillance en ligne pour parafoudres à oxyde de zinc, en tant que sous-logiciel du système de surveillance en ligne, possède des fonctions diverses. Il peut non seulement surveiller les transformateurs, détecter les décharges partielles et les conditions de gaz dans l'huile, mais aussi surveiller les disjoncteurs et les équipements capacitifs. Il prend en charge la configuration des paramètres de pré-alerte pour le système et la gestion des équipements de la sous-station.

De plus, le logiciel expert de surveillance en ligne permet une gestion préconfigurée définie par l'utilisateur, facilitant la consultation des données historiques et actuelles, ainsi que la vérification de l'état en temps réel des équipements. Après la connexion au système, les utilisateurs peuvent interroger les données selon leurs besoins, fournissant une référence pour leur prise de décision.

3 Conclusion

Les pannes des parafoudres à oxyde de zinc peuvent avoir un impact sévère sur le fonctionnement sûr des systèmes de réseau électrique. Ainsi, la détection en temps réel via un système de surveillance en ligne est essentielle pour saisir avec précision les informations de panne et procéder à une résolution opportune.

Le système de surveillance en ligne pour parafoudres à oxyde de zinc réalise une surveillance en temps réel grâce à l'opération coordonnée du centre de surveillance, des dispositifs IED-Business de surveillance en ligne et des terminaux de surveillance, complétant l'acquisition, la transmission et le traitement des informations de données. En outre, en optimisant les technologies clés telles que la synchronisation du temps du système, la réduction du bruit des signaux de surveillance et le diagnostic de panne, il fournit des données précises au système, assurant le fonctionnement stable des parafoudres à oxyde de zinc et renforçant la sécurité du réseau électrique.