Napredni online nadzorni sustav za oksid cinka varistora: Ključne tehnologije i dijagnoza grešaka

1 Arhitektura sustava za online nadzor oksidnih cinka varistora

Sustav za online nadzor oksidnih cinka varistora sastoji se od tri sloja: sloj kontrole stanje, sloj škrinja i sloj procesa.

• Sloj kontrole stanje: Uključuje centar za nadzor, sat Global Positioning System (GPS) i izvor B-koda.

• Sloj škrinja: Sastoji se od inteligentnih elektroničkih uređaja (IED-Business) za online nadzor.

• Sloj procesa: Ima terminala za nadzor transformatora napona (PT) i transformatora struja (CT), kao što je prikazano na slici 1.

U ovom sustavu svaki uređaj ima specifičnu funkciju:

• Centar za nadzor: Klasificira i agregira podatke o stanju oksidnih cinka varistora, analizirajući radni uvjet svake jedinke. Operateri pristupaju stvarnom vremenu performansi varistora preko pozadinskog dijela sustava. Informacije su vizualizirane na zaslonima kroz izvješća, statističke grafikone i krivulje, osiguravajući korisniku prijateljsku interakciju. U slučaju grešaka, sustav pokreće odmah alarme kako bi se potaknula pravo vrijeme otklanjanja grešaka, osiguravajući rad varistora.

• Inteligentni elektronički uređaji (IED-Business) za online nadzor: Funkcioniraju kao medijatori komunikacije između terminala za nadzor (koji ne mogu direktno povezati se s centrom) i centra za nadzor. Raščlanjuju i prenose podatke, omogućujući bezprekidni tok informacija.

• Terminali za nadzor: Funkcioniraju kao prednji dio skupljača podataka, praže parametre okruženja (temperatura, vlaga), otpornu strujnu propusnost i nivo zagađenja varistora. Također točno zapisuju broj udara munje. Skupljeni podaci se prenose u centar za nadzor preko sloja škrinja, dajući menadžerima mogućnost donošenja odluka temeljenih na podacima.

2 Ključne točke tehnologije online nadzora oksidnih cinka varistora
2.1 Vremenska sinkronizacija sustava za online nadzor

Istraživanje osnovne metode otporne strujne propusnosti i harmonijske analize oksidnih cinka varistora pokazuje da sinkronizacija uzorkovanja značajno utječe na rezultate nadzora. Unatoč vrlo malim vrijednostima strujne propusnosti koje se nadgledaju, male greške mogu dovesti do velikih odstupanja. Stoga sustavi za online nadzor zahtijevaju visoku sinkronizaciju uzorkovanja, zahtijevajući da tehničari kalibriraju vrijeme sustava. Dostupne su dvije metode:

• Sinkronizacija bazirana na GPS-u: Postiže sinkronizaciju unutar 2ns, minimizirajući greške u vremenu;

• Sinkronizacija sata IRIG-B koda: Osobitosti su snažne protuinterferencijske sposobnosti, osiguravajući stabilnu prijenos signala i visoko preciznu prijem signala. Međutim, prevelika preciznost povećava troškove - tehničari trebaju odabrati preciznost (1μs, 1ms, 10ms, 1s) na temelju najmanje razlučivosti sustava.

Sinkronizacija sata IRIG-B koda je ekonomična. Iako manje precizna od GPS-a, ispunjava potrebe sustava. Stoga tehničari mogu koristiti IRIG-B za sinkronizaciju kako bi osigurali konzistentnost uzorkovanja.

2.2 Smanjenje šuma u signalima online nadzora

Pri prikupljanju podataka o oksidnim cinka varistorima susrećemo se s mnogo interferencija. Uzimali u obzir vrlo male vrijednosti strujne propusnosti, neobrađeni šum dovodi do odstupanja u nadzoru, ne odražavajući stvarno stanje uređaja. Tehničari moraju odabrati odgovarajuće algoritme za smanjenje šuma - široko se koristi valovito smanjenje šuma: dekomponira signale, zadržava važeće sadržaje, postavlja beskorisne koeficijente na 0, i izvlači upotrijebive informacije nakon ponovljene dekompozicije.

2.3 Dijagnostika grešaka u online nadzoru
2.3.1 Važnost dijagnostike grešaka

Kako se skaliraju oprema za energiju, sigurnost sistema energije postaje ključna. Greške prekidaju snabdijevanje energijom i rizikuju sigurnost osoba - čineći online nadzor i dijagnozu grešaka oksidnih cinka varistora neophodnim. Sustav nadgleda stanje izolacije, prognozira rizike i podržava održavanje. Međutim, online podaci su obilni, kompleksni i redundantni, smetajući točnosti nadzora.

Da bi se osigurala točnost dijagnoze, tehničari obrade podatke: uklanjaju redundanciju, ispravljaju greške i pružaju pouzdane ulaze. Također, otporna strujna propusnost oksidnih cinka varistora ovisi o vremenskim prilikama, temperaturi, magnetskim poljima i interferenciji signala - povećavajući težinu dijagnoze. Efektivna obrada podataka putem tehničkih sredstava je ključna za dijagnozu.

2.3.2 Algoritam fuzije informacija s više senzora

Algoritmi fuzije informacija, temeljni za obradu podataka online nadzora, integriraju višeslojne informacije za kompleksnu analizu. Algoritmi fuzije informacija s više senzora koriste podatke s više senzora, izbjegavaju interferenciju harmonijskih putem izračuna, i točno odražavaju stvarno stanje varistora. Uobičajeni algoritmi uključuju:

• Metoda ugrađenih ograničenja: Ograničava parametre prikupljenih senzora (originalne i intrinske faze) kako bi se osiguralo jedinstveno rješenje. Sustav prikuplja stvarne podatke o varistoru preko senzora i izvlači ključne informacije na temelju karakteristika uređaja;

• Metoda kombiniranja dokaza: Izvlači operativne podatke, izračunava se na temelju stanja varistora, i pruža temelj za sud o grešci;

• Metoda umjetne neuronske mreže (ANN): Koristi strojno učenje za dijagnozu. Prvo, dizajniraju se topologije prilagođene senzorima; drugo, mapiraju se uzorci podataka putem interakcije mreže s okruženjem; konačno, treniraju se modeli za automatsko otkrivanje grešaka.

2.3.3 Metoda sive relacije

Kao uobičajena metoda dijagnoze grešaka oksidnih cinka varistora, metoda sive relacije fokusira se na statističku analizu više faktora koji utječu na greške. Kvantifikuje utjecaj različitih faktora na greške varistora crtanjem prilagođenih krivulja. U praksi, uspoređuju se promjene oblika krivulje: veće stupnjeve prilagođenosti krivulje ukazuju na jaču vezu između stvarnih faktora grešaka i stvarnog stanja grešaka varistora.

Za dijagnozu, kut gubitka dielektričnosti varistora obično se postavlja kao referentni niz \(X_1\), dok parametri poput temperature, vlažnosti i strujne propusnosti služe kao nizovi za usporedbu \(X_i\). Korištenjem modela sive relacije za izračunavanje korelacije između svakog faktora i kuta gubitka dielektričnosti omogućuje se točno identificiranje ključnih uzroka grešaka, pružajući podatkovnu podršku odlukama o dijagnozi.

Dobiveni podaci se normaliziraju, a izračunava se koeficijent korelacije \(\zeta_j(k)\) i stupanj korelacije \(\gamma_j\) između svakog podatka.

2.4 Stručni softver za online nadzor

Stručni softver za online nadzor oksidnih cinka varistora, kao podsoftver sustava za online nadzor, ima razne funkcije. Može ne samo nadgledati transformatore, detektirajući parcijalne razlake i stanje plinova u ulju, već može također nadgledati prekidače i kapacitivnu opremu. Podržava postavljanje parametara za predhodne alarme sustava i upravljanje opremom u podstanici.

Dodatno, stručni softver za online nadzor omogućuje korisnicima definiranje predpostavljenog upravljanja, olakšavajući im pregled povijesnih i stvarnih podataka, te provjeru stvarnog stanja opreme. Nakon prijave u sustav, korisnici mogu pretraživati podatke prema potrebi, pružajući referentnu točku za njihovo donošenje odluka.

3 Zaključak

Greške oksidnih cinka varistora mogu ozbiljno utjecati na sigurno funkcioniranje sistema energetskih mreža. Stoga, stvarno-vremensko otkrivanje putem sustava za online nadzor jest neophodno kako bi se točno shvatila informacija o greškama i izvršilo pravo vrijeme otklanjanja.

Sustav za online nadzor oksidnih cinka varistora postiže stvarno-vremenski nadzor kroz koordinirani rad centra za nadzor, IED-Business uređaja za online nadzor i terminala za nadzor, završavajući prikupljanje, prenos i obradu podataka. U isto vrijeme, optimizirajući ključne tehnologije poput vremenske sinkronizacije sustava, smanjenje šuma u signalima nadzora i dijagnoza grešaka, pruža točne podatke sustavu, osiguravajući stabilno funkcioniranje oksidnih cinka varistora i jačajući sigurnost energetske mreže.