Ang Nakararaming Sistemang Online para sa Pagsusuri at Pagmomonitor ng Zinc Oxide Surge Arresters: Mga Pangunahing Teknolohiya at Pagtukoy sa mga Kamalian

1 Arkitektura ng Online Monitoring System para sa Zinc Oxide Surge Arresters

Ang online monitoring system para sa zinc oxide surge arresters ay binubuo ng tatlong layer: ang station control layer, bay layer, at process layer.

• Station Control Layer: Kasama rito ang monitoring center, Global Positioning System (GPS) clock, at B - code clock source.

• Bay Layer: Binubuo ito ng mga online monitoring Intelligent Electronic Devices (IEDs).

• Process Layer: Mayroon itong mga monitoring terminals para sa Potential Transformers (PTs) at Current Transformers (CTs), tulad ng ipinapakita sa Figure 1.

Sa loob ng sistema, may iba't ibang tungkulin ang bawat aparato:

• Monitoring Center: Ito ay nagbibigay ng pagkaklasi at pagsasama ng datos ng estado ng zinc oxide surge arresters, at nag-aanalisa ng kondisyon ng operasyon ng bawat yunit. Ang mga operator ay maaaring mag-access ng real-time na performance ng arrester sa pamamagitan ng backend ng sistema. Ang impormasyon ay inilalabas sa mga display sa pamamagitan ng mga ulat, statistical charts, at curves, na nagpapatunay ng user-friendly na interaksiyon. Sa kaso ng mga suliranin, ang sistema ay nag-trigger ng agad na alarm upang mapabilis ang troubleshooting, at maprotektahan ang operasyon ng arrester.

• Online Monitoring IEDs: Nagbibigay ito ng komunikasyon sa pagitan ng mga monitoring terminal (na hindi maaaring direktang makipag-ugnayan sa sentro) at ang monitoring center. Ito ay nag-parse at nagpapadala ng datos, na nagpapahusay ng seamless na flow ng impormasyon.

• Monitoring Terminals: Ito ang mga front-end na data collectors, na nagmomonito ng environmental parameters (temperature, humidity), resistive leakage current, at pollution levels ng arrester. Ito rin ay nagrerecord ng lightning strike counts nang mahusay. Ang nakolekta na datos ay ipinapadala sa monitoring center sa pamamagitan ng bay layer, na nagbibigay-daan sa mga manager na gumawa ng desisyon batay sa datos.

2 Mga Puntos ng Online Monitoring Technology para sa Zinc Oxide Surge Arresters
2.1 Pag-synchronize ng Oras ng Online Monitoring Systems

Ang pagsusuri sa fundamental resistive current method at harmonic analysis para sa zinc oxide surge arresters ay nagpapakita na ang synchronization ng sampling operations ay may malaking epekto sa resulta ng monitoring. Kahit na napakaliit ng halaga ng leakage current na inomonitor, ang maliit na error ay maaaring magdulot ng malaking deviation. Kaya naman, ang online monitoring systems ay nangangailangan ng mataas na synchronization ng sampling, at ang mga tekniko ay dapat mag-calibrate ng oras ng sistema. Mayroong dalawang paraan:

• GPS-based Synchronization: Nakakamit ito ng synchronization na 2ns, na minimizes ang time errors;

• IRIG-B Code Clock Synchronization: Mayroon itong malakas na anti-interference capabilities, na nagpapatunay ng stable na signal transmission at high-precision na signal reception. Ngunit, ang sobrang precision ay nagdudulot ng mas mahal na cost—ang mga tekniko ay dapat pumili ng precision (1μs, 1ms, 10ms, 1s) batay sa minimum resolution requirements ng sistema.

Ang IRIG-B code clock synchronization ay kakaunti ang gastos. Kahit na mas kaunti ang precision kaysa sa GPS, ito ay sapat para sa pangangailangan ng sistema. Kaya, ang mga tekniko ay maaaring gamitin ang IRIG-B para sa synchronization upang matiyak ang consistency ng sampling.

2.2 Pagbawas ng Noise sa Mga Signal ng Online Monitoring

Ang koleksyon ng datos ng zinc oxide surge arrester ay kinakaharap ng maraming interference. Dahil sa napakaliit ng leakage current, ang hindi na-prosesong noise ay nagdudulot ng deviation sa monitoring, at hindi na-reflect ang totoong estado ng device. Ang mga tekniko ay dapat pumili ng appropriate denoising algorithms—ang wavelet denoising ay malawak na ginagamit: ito ay nagdecompose ng mga signal, tinatago ang valid na content, itinatakda ang useless na coefficients sa 0, at inilalabas ang usable na impormasyon pagkatapos ng repeated decomposition.

2.3 Fault Diagnosis sa Online Monitoring
2.3.1 Kahalagahan ng Fault Diagnosis

Bilang lumalaki ang power equipment, ang safety ng power system ay naging critical. Ang mga fault ay nagdudulot ng disruption sa power supply at risk sa safety ng mga tao—kaya naman ang online monitoring at fault diagnosis ng zinc oxide surge arresters ay essential. Ang sistema ay naghahati ng insulation conditions, nagpopredict ng risks, at sumusuporta sa maintenance. Ngunit, ang online data ay napakalaki, complex, at redundant, na nag-iinterfere sa accuracy ng monitoring.

Upang matiyak ang diagnostic precision, ang mga tekniko ay dapat pre-process ang data: alisin ang redundancies, i-correct ang mga error, at magbigay ng reliable inputs. Bukod dito, ang resistive current ng zinc oxide arrester ay naapektuhan ng weather, temperature, magnetic fields, at signal interference—na nagpapataas ng difficulty ng diagnosis. Ang effective na data processing sa pamamagitan ng teknikal na paraan ay kritikal para sa diagnosis.

2.3.2 Multi-Sensor Information Fusion Algorithm

Ang information fusion algorithms, na fundamental sa pagproseso ng online monitoring data, ay nagintegrate ng multi-level na impormasyon para sa comprehensive na analisis. Ang multi-sensor fusion algorithms ay gumagamit ng data mula sa maraming sensors, na nag-iwas ng harmonic interference sa pamamagitan ng computations, at accurately reflect ang real-time na estado ng arrester. Ang mga common na algorithm ay kasama:

• Embedded Constraint Method: Itinatakda ito ng mga parameter na inilok ng sensor (original at intrinsic phases) upang matiyak ang unique solutions. Ang sistema ay nakukuha ng real-time na arrester data sa pamamagitan ng sensors at nag-eextract ng key information batay sa characteristics ng device;

• Evidence Combination Method: Ine-extract ito ng operational data, nagco-compute batay sa estado ng arrester, at nagbibigay ng fault-judgment basis;

• Artificial Neural Network (ANN) Method: Gumagamit ito ng machine learning para sa diagnosis. Una, idesign ang topologies na tailored sa sensor; pangalawa, imapa ang data patterns sa pamamagitan ng network-environment interaction; at huli, i-train ang models upang automatically detect ang faults.

2.3.3 Grey Relational Analysis Method

Bilang isang common na fault diagnosis approach para sa zinc oxide surge arresters, ang grey relational analysis method ay nakatuon sa statistical analysis ng multiple fault-influencing factors. Ito ay quantifies ang impact ng iba't ibang factors sa arrester faults sa pamamagitan ng plotting ng fitting curves. Sa praktikal, ikumpara ang pagbabago ng curve shape: ang mas mataas na curve fitting degrees ay nagpapakita ng mas malakas na correlation sa pagitan ng real-time fault factors at actual fault states ng arresters.

Para sa diagnosis, ang dielectric loss angle ng arrester ay karaniwang itinatakda bilang reference sequence \(X_1\), habang ang mga parameter tulad ng temperature, humidity, at leakage current ay ginagamit bilang comparison sequences \(X_i\). Gamit ang grey relational analysis model upang kalkulahin ang correlation sa pagitan ng bawat factor at dielectric loss angle, ito ay nagbibigay ng precise na identification ng key fault causes, at nagbibigay ng data support para sa diagnostic decisions.

Ang nakuhang data ay in-normalize, at ang correlation coefficient \(\zeta_j(k)\) at ang correlation degree \(\gamma_j\) sa pagitan ng bawat data ay in-compute.

2.4 Online Monitoring Expert Software

Ang online monitoring expert software para sa zinc oxide surge arresters, bilang isang sub-software ng online monitoring system, ay may iba't ibang functions. Hindi lamang ito nagmomonitor ng transformers, partial discharges, at gas conditions sa oil, kundi pati na rin ang circuit breakers at capacitive equipment. Ito ay sumusuporta sa setting ng pre-alarm parameters para sa sistema at nagbibigay ng substation equipment management.

Bukod dito, ang online monitoring expert software ay nagbibigay ng user-defined preset management, na nagpapadali sa mga user na bumasa ng historical at current data, at suriin ang real-time status ng equipment. Pagkatapos mag-login sa sistema, ang mga user ay maaaring i-query ang data depende sa kanilang pangangailangan, na nagbibigay ng reference para sa kanilang decision-making.

3 Conclusion

Ang mga fault ng zinc oxide surge arresters ay maaaring magkaroon ng malaking epekto sa safe operation ng power grid systems. Kaya naman, ang real-time detection sa pamamagitan ng online monitoring system ay essential upang accurate na ma-grasp ang fault information at gawin ang timely disposal.

Ang online monitoring system para sa zinc oxide surge arresters ay nagtatamo ng real-time monitoring sa pamamagitan ng coordinated operation ng monitoring center, online monitoring IED devices, at monitoring terminals, na natutugunan ang acquisition, transmission, at processing ng data information. Samantalang, sa pamamagitan ng pag-optimize ng key technologies tulad ng system time synchronization, monitoring signal denoising, at fault diagnosis, ito ay nagbibigay ng accurate na data sa sistema, na nagpapatibay ng stable na operation ng zinc oxide surge arresters at nagpapalakas ng safety ng power grid.