Sistema di Monitoraggio Online Avanzato per Parafulmini in Ossido di Zinco: Tecnologie Chiave e Diagnosi dei Guasti

1 Architettura del Sistema di Monitoraggio Online per Parafulmini in Ossido di Zinco

Il sistema di monitoraggio online per parafulmini in ossido di zinco è composto da tre livelli: il livello di controllo della stazione, il livello della baia e il livello di processo.

• Livello di Controllo della Stazione: Include un centro di monitoraggio, un orologio GPS (Global Positioning System) e una sorgente di orologio B - code.

• Livello della Baia: È costituito da dispositivi intelligenti di elettronica (IEDs) per il monitoraggio online.

• Livello di Processo: Presenta terminali di monitoraggio per trasformatori di tensione (PTs) e trasformatori di corrente (CTs), come illustrato nella Figura 1.

All'interno di questo sistema, ogni dispositivo svolge una funzione specifica:

• Centro di Monitoraggio: Classifica e aggrega i dati di stato dei parafulmini in ossido di zinco, analizzando le condizioni operative di ciascuna unità. Gli operatori accedono alle prestazioni in tempo reale dei parafulmini tramite il backend del sistema. Le informazioni sono visualizzate sui display attraverso report, grafici statistici e curve, garantendo un'interazione user-friendly. In caso di guasti, il sistema attiva allarmi immediati per promuovere l'eliminazione tempestiva dei problemi, proteggendo l'operatività dei parafulmini.

• IEDs di Monitoraggio Online: Funzionano come intermediari di comunicazione tra i terminali di monitoraggio (che non possono connettersi direttamente al centro) e il centro di monitoraggio. Analizzano e trasmettono i dati, consentendo un flusso di informazioni senza soluzione di continuità.

• Terminali di Monitoraggio: Svolgono la funzione di raccoglitori di dati front-end, monitorando parametri ambientali (temperatura, umidità), corrente di fuga resistiva e livelli di inquinamento dei parafulmini. Registrano anche con alta precisione il numero di colpi di fulmine. I dati raccolti vengono trasmessi al centro di monitoraggio attraverso il livello della baia, permettendo ai manager di prendere decisioni basate sui dati.

2 Punti Chiave della Tecnologia di Monitoraggio Online per Parafulmini in Ossido di Zinco
2.1 Sincronizzazione Temporale dei Sistemi di Monitoraggio Online

La ricerca sul metodo fondamentale della corrente resistiva e l'analisi armonica per i parafulmini in ossido di zinco rivela che la sincronizzazione delle operazioni di campionamento ha un impatto significativo sui risultati del monitoraggio. Nonostante i valori della corrente di fuga monitorata siano estremamente piccoli, errori minimi possono causare grandi deviazioni. Pertanto, i sistemi di monitoraggio online richiedono un'elevata sincronizzazione di campionamento, obbligando i tecnici a calibrare il tempo del sistema. Sono disponibili due metodi:

• Sincronizzazione Basata su GPS: Raggiunge una sincronizzazione entro 2ns, minimizzando gli errori temporali;

• Sincronizzazione dell'Orologio IRIG - B Code: Caratterizzata da forti capacità anti-interferenza, assicura una trasmissione stabile del segnale e una ricezione del segnale ad alta precisione. Tuttavia, una precisione eccessiva aumenta i costi; i tecnici dovrebbero selezionare la precisione (1μs, 1ms, 10ms, 1s) in base ai requisiti di risoluzione minima del sistema.

La sincronizzazione dell'orologio IRIG - B code è conveniente. Anche se meno precisa del GPS, soddisfa le esigenze del sistema. Pertanto, i tecnici possono utilizzare l'IRIG - B per la sincronizzazione, garantendo la consistenza del campionamento.

2.2 Riduzione del Rumore nei Segnali di Monitoraggio Online

La raccolta dei dati per i parafulmini in ossido di zinco affronta molteplici interferenze. Data la corrente di fuga estremamente piccola, il rumore non elaborato causa deviazioni nel monitoraggio, non riflettendo lo stato effettivo del dispositivo. I tecnici devono selezionare algoritmi di riduzione del rumore appropriati; la denoising wavelet è ampiamente utilizzata: decomponendo i segnali, mantiene il contenuto valido, imposta a zero i coefficienti inutili ed estrae le informazioni utilizzabili dopo ripetute decomposizioni.

2.3 Diagnosi dei Guasti nel Monitoraggio Online
2.3.1 Significato della Diagnosi dei Guasti

Con l'aumento della scala dell'attrezzatura elettrica, la sicurezza dei sistemi elettrici diventa critica. I guasti interrompono l'approvvigionamento di energia e mettono a rischio la sicurezza del personale, rendendo essenziale il monitoraggio online e la diagnosi dei guasti per i parafulmini in ossido di zinco. Il sistema monitora le condizioni di isolamento, predice i rischi e supporta la manutenzione. Tuttavia, i dati online sono vasti, complessi e ridondanti, interferendo con l'accuratezza del monitoraggio.

Per garantire la precisione della diagnosi, i tecnici pre-elaborano i dati: rimuovono le ridondanze, correggono gli errori e forniscono input affidabili. Inoltre, la corrente resistiva dei parafulmini in ossido di zinco è influenzata dal clima, dalla temperatura, dai campi magnetici e dall'interferenza dei segnali, aumentando la difficoltà della diagnosi. Un trattamento efficace dei dati attraverso mezzi tecnici è cruciale per la diagnosi.

2.3.2 Algoritmo di Fusione Multi-Sensore

Gli algoritmi di fusione delle informazioni, fondamentali per il trattamento dei dati di monitoraggio online, integrano informazioni multi-livello per un'analisi complessiva. Gli algoritmi di fusione multi-sensore utilizzano i dati provenienti da più sensori, evitano l'interferenza armonica attraverso calcoli e riflettono accuratamente lo stato in tempo reale dei parafulmini. Gli algoritmi comuni includono:

• Metodo di Vincolo Incorporato: Vincola i parametri raccolti dai sensori (fasi originali e intrinseche) per garantire soluzioni uniche. Il sistema acquisisce i dati in tempo reale dei parafulmini attraverso i sensori ed estrae le informazioni chiave in base alle caratteristiche del dispositivo;

• Metodo di Combinazione delle Evidenze: Estrae i dati operativi, calcola in base agli stati dei parafulmini e fornisce una base per la determinazione dei guasti;

• Metodo della Rete Neurale Artificiale (ANN): Utilizza l'apprendimento automatico per la diagnosi. Primo, progetta topologie adatte ai sensori; secondo, mappa i pattern dei dati attraverso l'interazione rete-ambiente; infine, addestra i modelli per rilevare automaticamente i guasti.

2.3.3 Metodo di Analisi Relazionale Grigia

Come approccio comune per la diagnosi dei guasti dei parafulmini in ossido di zinco, il metodo di analisi relazionale grigia si concentra sull'analisi statistica di molti fattori che influenzano i guasti. Quantifica l'impatto di diversi fattori sui guasti dei parafulmini tracciando curve di adattamento. Nella pratica, confronta le modifiche nella forma delle curve: i gradi di adattamento delle curve più elevati indicano correlazioni più forti tra i fattori real-time dei guasti e gli stati effettivi dei guasti dei parafulmini.

Per la diagnosi, l'angolo di perdita dielettrica del parafulmine è tipicamente impostato come sequenza di riferimento X₁, mentre i parametri come temperatura, umidità e corrente di fuga servono come sequenze di confronto X_i. Utilizzando il modello di analisi relazionale grigia per calcolare la correlazione tra ciascun fattore e l'angolo di perdita dielettrica, è possibile identificare con precisione le cause principali dei guasti, fornendo supporto dati per le decisioni diagnostiche.

I dati ottenuti vengono normalizzati e viene calcolato il coefficiente di correlazione ζ_j(k) e il grado di correlazione γ_j tra ciascun dato.

2.4 Software Esperto di Monitoraggio Online

Il software esperto di monitoraggio online per i parafulmini in ossido di zinco, come sottosoftware del sistema di monitoraggio online, dispone di funzioni diverse. Può non solo monitorare i trasformatori, rilevando scariche parziali e condizioni gassose nell'olio, ma anche monitorare interruttori e apparecchiature capacitive. Supporta l'impostazione di parametri di pre-allarme per il sistema e la gestione dell'attrezzatura della sottostazione.

Inoltre, il software esperto di monitoraggio online consente una gestione predefinita personalizzabile, facilitando agli utenti la visualizzazione dei dati storici e attuali, e il controllo dello stato in tempo reale dell'attrezzatura. Dopo aver effettuato l'accesso al sistema, gli utenti possono interrogare i dati come necessario, fornendo un riferimento per la loro decisione.

3 Conclusione

I guasti dei parafulmini in ossido di zinco possono avere un impatto severo sulla sicura operatività dei sistemi di rete elettrica. Pertanto, la rilevazione in tempo reale attraverso un sistema di monitoraggio online è essenziale per comprendere con precisione le informazioni sui guasti e intraprendere un'azione tempestiva.

Il sistema di monitoraggio online per i parafulmini in ossido di zinco realizza il monitoraggio in tempo reale attraverso l'operazione coordinata del centro di monitoraggio, dei dispositivi IED-Business di monitoraggio online e dei terminali di monitoraggio, completando l'acquisizione, la trasmissione e il trattamento delle informazioni dei dati. Nel frattempo, ottimizzando le tecnologie chiave come la sincronizzazione temporale del sistema, la riduzione del rumore dei segnali di monitoraggio e la diagnosi dei guasti, fornisce dati accurati al sistema, garantendo l'operatività stabile dei parafulmini in ossido di zinco e rafforzando la sicurezza della rete elettrica.