Avansert online overvåkingssystem for sinkokside surgearrester: Nøkkelteknologier og feilmdiagnose

1 Arkitektur for det online overvåkningssystemet for sink(II)oksideblitzavledere

Det online overvåkningssystemet for sink(II)oksideblitzavledere består av tre lag: stasjonskontrolllaget, bås-laget og prosesslaget.

• Stasjonskontrolllag: Inneholder et overvåkningsenter, en Global Posisjoneringssystem (GPS) klokke, og en B-kode klokkekilde.

• Bås-lag: Består av online overvåkende intelligente elektroniske enheter (IED-Business).

• Prosesslag: Har overvåkningsterminaler for spenningsomformere (PTs) og strømtransformatorer (CTs), som vist i figur 1.

I dette systemet har hvert enhet en unik funksjon:

• Overvåkningsenter: Klassifiserer og samler statusdata for sink(II)oksideblitzavledere, analyserer driftsforholdet til hver enhet. Operatører kan få tilgang til sanntidsprestasjonen til avlederen via systemets backend. Informasjonen vises på skjermer gjennom rapporter, statistiske diagrammer og kurver, noe som sikrer brukervennlig interaksjon. I tilfelle feil, utløser systemet umiddelbare alarmer for å stimulere rask feilsøking, og sikre at avlederen holder seg i drift.

• Online overvåkende IED-Business: Funksjonerer som kommunikasjonsmellemmenn mellom overvåkningsterminaler (som ikke kan koble direkte til sentret) og overvåkningsenteret. De tolker og transmitterer data, noe som muliggjør ubrudt informasjonsflyt.

• Overvåkningsterminaler: Fungerer som front-end datainnsamler, som følger miljøparametre (temperatur, fuktighet), resistiv lekkasjestrøm, og forurensningsnivåer for avledere. De registrerer også lynnedslagsantall med høy nøyaktighet. Samlede data sendes til overvåkningsenteret via bås-laget, noe som gir ledere muligheten til å ta beslutninger basert på data.

2 Nøkkelpunkter for online overvåkningsteknologi for sink(II)oksideblitzavledere
2.1 Tidsynkronisering av online overvåkningssystemer

Forskning på den grunnleggende resistive strømmetoden og harmonisk analyse for sink(II)oksideblitzavledere viser at synkronisering av samplingoperasjoner har betydelig innvirkning på overvåkningsresultater. Selv om de overvåkede lekkasjestrøm-verdiene er ekstremt små, kan små feil føre til store avvik. Dermed krever online overvåkningssystemer høy samplingssynkronisering, og teknikere må kalibrere systemtid. To metoder er tilgjengelige:

• GPS-basert synkronisering: Oppnår synkronisering innen 2ns, minimerer tidsfeil;

• IRIG-B kode klokkesynkronisering: Har sterke motstandsdyktige egenskaper, sikrer stabil signaloverføring og høypræcis signalmottak. Imidlertid øker ekstrem præsision kostnadene—teknikere bør velge præsision (1μs, 1ms, 10ms, 1s) basert på systemets minimumsoppløsningskrav.

IRIG-B kode klokkesynkronisering er kostnadseffektiv. Selv om mindre præcis enn GPS, oppfyller den systembehov. Dermed kan teknikere bruke IRIG-B for synkronisering for å sikre samplingens konsekvens.

2.2 Reduksjon av støy i online overvåknings-signaler

Innsamling av data for sink(II)oksideblitzavledere møter flere forstyrrelser. Gitt den ekstremt lille lekkasjestrømmen, fører urbehandlet støy til overvåkningsavvik, som ikke reflekterer den faktiske enhetsstatus. Teknikere må velge passende støyreduseringsalgoritmer—bølgelett støyredusering er bredt anvendt: den dekomponerer signaler, beholder gyldig innhold, setter ugyldige koeffisienter til 0, og trekker ut bruksmessig informasjon etter repeterende dekomposisjon.

2.3 Feilsøking i online overvåking
2.3.1 Viktigheten av feilsøking

Som strømtilsyn skalinger, blir strømsystemets sikkerhet kritisk. Feil forstyrrer strømforsyningen og risikerer personers sikkerhet—gjør online overvåkning og feilsøking av sink(II)oksideblitzavledere essensiell. Systemet overvåker isolasjonsforhold, predikerer risiko, og støtter vedlikehold. Likevel er online-data voluminøst, komplekst og redundant, noe som forstyrrer overvåkningsnøyaktighet.

For å sikre diagnostisk nøyaktighet, forhåndsbehandler teknikere data: fjerner redundans, retter feil, og gir pålitelige inndata. I tillegg påvirkes resistiv strøm for sink(II)oksideavledere av vær, temperatur, magnetfelt, og signalforkastning—øker diagnostikkens vanskeligheter. Effektiv databelasting gjennom tekniske midler er nødvendig for diagnostikk.

2.3.2 Multi-sensorinformasjon fusjonsalgoritme

Informasjonsfusjonsalgoritmer, grunnleggende for behandling av online overvåkningsdata, integrerer flernivåinformasjon for en helhetlig analyse. Multi-sensor fusjonsalgoritmer bruker data fra flere sensorer, unngår harmonisk forstyrrelse gjennom beregninger, og reflekterer nøyaktig sanntidstatus for avledere. Vanlige algoritmer inkluderer:

• Innebygd begrensningmetode: Begrenser sensorinnsamlede parametre (originale og intrinsike fasestillinger) for å sikre unike løsninger. Systemet henter sanntiddata for avledere via sensorer og trekker ut nøkkelinformasjon basert på enhetskarakteristika;

• Bevis kombinasjonsmetode: Trekker ut driftsdata, beregner basert på avlederstatuser, og gir grunnlag for feilvurdering;

• Kunstig nevronnett (ANN)-metode: Bruker maskinlæring for diagnose. For det første, design sensor-tilpassede topologier; for det andre, kartlegger dataparametre gjennom nettverksmiljøinteraksjon; til slutt, trener modeller for automatisk feildeteksjon.

2.3.3 Grå relasjonalanalysemetode

Som en vanlig feilsøkingsmetode for sink(II)oksideblitzavledere, fokuserer grå relasjonalanalysen på statistisk analyse av flere feilpåvirkende faktorer. Den kvantifiserer innvirkningen av ulike faktorer på avlederfeil ved å plotte tilpasningskurver. I praksis sammenligner man kurveformendringer: høyere kurvetilpasningsgrad indikerer sterkere korrelasjon mellom sanntidsfeilfaktorer og de faktiske feilstatusene for avledere.

For diagnose, settes typisk dielektrisk tapsvinkel for avlederen som referansesekvens X₁, mens parametre som temperatur, fuktighet, og lekkasjestrøm fungerer som sammenligningsekvenser X_i. Ved å bruke grå relasjonalanalysemodellen for å beregne korrelasjonen mellom hvert element og dielektrisk tapsvinkel, kan nøkkelfeilårsaker identifiseres nøyaktig, noe som gir datastøtte for diagnostiske beslutninger.

De innsamlede data normaliseres, og korrelasjonskoeffisienten ζ_j(k) og korrelasjonsgraden γ_j mellom hvert datasett beregnes.

2.4 Online overvåkningsekspertprogramvare

Online overvåkningsekspertprogramvaren for sink(II)oksideblitzavledere, som et undersystem av online overvåkningssystemet, har mange funksjoner. Den kan ikke bare overvåke transformatorer, detektere partielle utslipp og gassforhold i olje, men også overvåke brytere og kapasitive enheter. Den støtter innstilling av forhåndsvarningsparametre for systemet og utfører understationsutstyrshåndtering.

I tillegg lar online overvåkningsekspertprogramvaren brukere definere forhåndsinnstillinger, som forenkler visning av historisk og nåværende data, samt sjekking av utstyrets sanntidsstatus. Etter innlogging i systemet, kan brukere søke etter data etter behov, noe som gir et referansepunkt for deres beslutninger.

3 Konklusjon

Feil i sink(II)oksideblitzavledere kan alvorlig påvirke trygg drift av strømnettsystemer. Derfor er sanntidsovervåking gjennom et online overvåkningssystem nødvendig for å nøyaktig gripe feilinformasjon og ivareta rask utslettelse.

Online overvåkningssystemet for sink(II)oksideblitzavledere oppnår sanntidsovervåking gjennom koordinert drift av overvåkningsenteret, online overvåkende IED-Business-enheter, og overvåkningsterminaler, fullfører innsamling, overføring, og behandling av datainformasjon. Samtidig, ved å optimere nøkkleteknologier som systemtidssynkronisering, overvåkningssignalstøyredusering, og feilsøking, leverer det nøyaktig data til systemet, sikrer stabil drift av sink(II)oksideblitzavledere, og styrker strømnettets sikkerhet.