Avancerat onlineövervakningssystem för zinkoxidnärgångare: Nyckelteknologier och felanalys

1 Arkitektur för det onlineövervakningssystemet för zinkoxidblixtfångare

Det onlineövervakningssystemet för zinkoxidblixtfångare består av tre lager: stationkontrolllagret, baylagret och processlagret.

• Stationkontrolllager: Inkluderar ett övervakningscentrum, en Global Positioning System (GPS) klocka och en B-kodkälla.

• Baylager: Består av onlineövervakande Intelligent Electronic Devices (IEDs).

• Processlager: Har övervakningsterminaler för spänningsomvandlare (PTs) och strömomvandlare (CTs), som visas i figur 1.

I detta system har varje enhet en distinkt funktion:

• Övervakningscenter: Klassificerar och samlar statusdata för zinkoxidblixtfångare, analyserar driftläget för varje enhet. Operatorer kan via systemets backend få tillgång till realtidprestanda för blixtfångarna. Information visualiseras på skärmar genom rapporter, statistiska diagram och kurvor, vilket säkerställer användarvänlig interaktion. Vid fel utlöses omedelbara larm för att underlätta snabb feletablering, vilket skyddar drift av blixtfångaren.

• Onlineövervakande IEDs: Funkar som kommunikationsmellemmän mellan övervakningsterminaler (som inte kan ansluta direkt till centret) och övervakningscentret. De tolkar och skickar data, vilket möjliggör en smidig informationsflöde.

• Övervakningsterminaler: Fungerar som front-end datainsamling, spårar miljöparametrar (temperatur, fuktighet), resistiv läckageström och föroreningstillstånd för blixtfångaren. De registrerar också antalet blixtträffar med hög precision. Insamlad data skickas till övervakningscentret via baylagret, vilket ger chefer möjlighet att fatta beslut baserade på data.

2 Nyckelpunkter för onlineövervakningsteknik för zinkoxidblixtfångare
2.1 Tidsynkronisering av onlineövervakningssystem

Forskning om den grundläggande resistiva strömmetoden och harmonisk analys för zinkoxidblixtfångare visar att synkroniseringen av provtagningsoperationerna har en betydande inverkan på övervakningsresultaten. Trots de extremt små värdena på den mätta läckageströmmen kan små fel orsaka stora avvikelser. Därför kräver onlineövervakningssystem hög provtagningssynkronisering, vilket kräver att tekniker kalibrerar systemtid. Det finns två metoder tillgängliga:

• GPS-baserad synkronisering: Uppnår synkronisering inom 2ns, vilket minimerar tidsfel;

• IRIG-B kodklocksynkronisering: Har starka motstånds egenskaper, säkerställer stabil signaltransmission och högprecision signalmottagning. Men ökad precision ökar kostnaden—tekniker bör välja precision (1μs, 1ms, 10ms, 1s) baserat på systemets minimilösningskrav.

IRIG-B kodklocksynkronisering är kostnadseffektiv. Även om den är mindre exakt än GPS uppfyller den systembehoven. Därför kan tekniker använda IRIG-B för synkronisering för att säkerställa samplingskonsekvens.

2.2 Brusreducering i onlineövervakningssignaler

Datainsamling för zinkoxidblixtfångare står inför flera störningar. Eftersom den mätta läckageströmmen är extremt liten, orsakar obearbetat brus övervakningsavvikelser, vilket inte återspeglar den faktiska enhetsstatusen. Tekniker måste välja lämpliga brusreduceringsalgoritmer—waveletbrusreducering är ofta använd: den dekomponerar signaler, behåller giltigt innehåll, sätter oanvändbara koefficienter till 0, och extraherar användbar information efter upprepade dekompositioner.

2.3 Felsökning i onlineövervakning
2.3.1 Betydelsen av felsökning

Med ökande skal av elektricitetsutrustning blir säkerheten i elsystem allt viktigare. Fel stör elförsörjningen och riskerar personalens säkerhet—vilket gör onlineövervakning och felsökning av zinkoxidblixtfångare nödvändig. Systemet övervakar isoleringsförhållanden, förutsäger risker och stöder underhåll. Men online-data är enorm, komplex och redundanta, vilket stör övervakningsprecisionen.

För att säkerställa diagnostisk precision förbereder tekniker data: tar bort redundans, rättar fel och tillhandahåller tillförlitliga inmatningar. Dessutom påverkas zinkoxidblixtfångarnas resistiva ström av väder, temperatur, magnetfält och signalsignalstörningar—vilket ökar svårigheten i diagnos. Effektiv databeläggning genom tekniska medel är avgörande för diagnos.

2.3.2 Multi-sensorinformationsfusionsalgoritm

Informationsfusionsalgoritmer, grundläggande för bearbetning av onlineövervakningsdata, integrerar flernivåinformation för en omfattande analys. Multi-sensorfusionsalgoritmer använder data från flera sensorer, undviker harmoniska störningar genom beräkningar, och återspeglar korrekt den aktuella statusen för blixtfångaren. Vanliga algoritmer inkluderar:

• Inbäddad begränsningsmetod: Begränsar parametrar insamlade av sensorer (ursprungliga och intrinsiska faser) för att säkerställa unika lösningar. Systemet erhåller realtidsdata för blixtfångaren via sensorer och extraherar nyckelinformation baserat på enhetsegenskaper;

• Bevis kombinationsmetod: Extraherar driftdata, beräknar baserat på blixtfångarens tillstånd, och ger underlag för felsökning;

• Artificiell neuronnät (ANN)-metod: Använder maskininlärning för diagnos. Först, designa topologier anpassade för sensorer; andra, kartlägg datapatterns genom nätverksmiljöinteraktion; slutligen, tränar modeller för automatisk felupptäckt.

2.3.3 Grå relationell analysmetod

Som en vanlig felanalysmetod för zinkoxidblixtfångare fokuserar grå relationell analysmetod på statistisk analys av flera felfaktorer. Den kvantifierar inverkan av olika faktorer på blixtfångarfel genom att plotta anpassningskurvor. I praktiken jämför man formförändringar i kurvor: högre grad av kurvanpassning indikerar starkare korrelation mellan reella felfaktorer och den faktiska felförhållandena för blixtfångaren.

För diagnos sätts vanligtvis dielektriska förlustvinkeln för blixtfångaren som referenssekvens \(X_1\), medan parametrar som temperatur, fuktighet och läckageström fungerar som jämförelsesekvenser \(X_i\). Genom att använda grå relationell analysmodell för att beräkna korrelationen mellan varje faktor och dielektriska förlustvinkeln kan man exakt identifiera viktiga felskäl, vilket ger dataunderlag för diagnostiska beslut.

De erhållna datan normaliseras, och korrelationskoefficienten \(\zeta_j(k)\) och korrelationsgraden \(\gamma_j\) mellan varje data beräknas.

2.4 Onlineövervakningsexpertprogramvara

Onlineövervakningsexpertprogramvaran för zinkoxidblixtfångare, som en del av onlineövervakningssystemet, har många funktioner. Den kan inte bara övervaka transformatorer, detektera partiella utsläpp och gasförhållanden i olja, men också övervaka strömbrytare och kapacitiva utrustningar. Den stöder inställning av förvarningsparametrar för systemet och genomför underhåll av anläggningsutrustning.

Dessutom låter onlineövervakningsexpertprogramvaran användare definiera förinställda hantering, vilket underlättar för användare att visa historiska och aktuella data, samt kontrollera den aktuella statusen för utrustningen. När användare loggar in i systemet kan de fråga efter data efter behov, vilket ger en referens för deras beslut.

3 Slutsats

Fel hos zinkoxidblixtfångare kan ha en allvarlig inverkan på det säkra driftsättet av elkraftsystem. Därför är realtidsdetektering via ett onlineövervakningssystem nödvändig för att korrekt fastställa felinformation och utföra tidig åtgärd.

Onlineövervakningssystemet för zinkoxidblixtfångare uppnår realtidsövervakning genom samordnat drift av övervakningscentret, onlineövervakande IED-enheter och övervakningsterminaler, genomför insamling, transmission och bearbetning av datainformation. Samtidigt optimerar det viktiga tekniker som systemtidssynkronisering, övervakningssignalbrusreducering och felsökning, för att leverera korrekt data till systemet, vilket säkerställer stabilt driftsätt av zinkoxidblixtfångare och stärker elkraftnätets säkerhet.