Monitorowanie Wielu Parametrów w Czasie Rzeczywistym: Zewnętrzne wyłączniki próżniowe będą szeroko zintegrowane z różnymi precyzyjnymi czujnikami, które są jak "nerwy czuciowe" wyłącznika. Na przykład, czujniki przemieszczenia są używane do dokładnego pomiaru drogi przebytej przez kontakty, śledząc zmiany pozycji kontaktów podczas procesów otwierania i zamykania w czasie rzeczywistym; czujniki prędkości są wykorzystywane do monitorowania prędkości otwierania i zamykania, aby zapewnić, że procesy operacyjne spełniają określone wymagania. Tymczasem, czujniki parametrów elektrycznych mogą monitorować prąd i napięcie w czasie rzeczywistym, dokładnie uchwytując wahania prądu i napięcia w sieci energetycznej. Czujniki częściowych rozładowań są nawet zdolne do ostrego wykrywania bardzo małych zjawisk częściowych rozładowań wewnątrz wyłącznika. Te czujniki zbierają dane kompleksowo i ciągle, dostarczając obfite i dokładne informacje dla oceny stanu operacyjnego wyłącznika.
Analiza Danych i Wczesne Ostrzeganie o Awariach: Zbierane dane zostaną przesłane do inteligentnej jednostki przetwarzania, gdzie zaawansowane algorytmy i modele analizy danych (takie jak algorytmy sieci neuronowych i modele analizy drzew awaryjnych) są wykorzystywane do głębokiej analizy danych. Poprzez porównawczą analizę historycznych i rzeczywistych danych, można wykryć wstępnie trendy nieprawidłowych zmian parametrów operacyjnych wyłącznika. Na przykład, gdy ilość częściowych rozładowań pokazuje stopniowy trend wzrostowy, system może wydać sygnał wczesnego ostrzegania na podstawie wstępnie ustawionych progów i algorytmów, zwracając uwagę personelu obsługi i konserwacji, że mogą występować defekty izolacji, co wymaga dalszej inspekcji i obsługi. W ten sposób osiąga się wczesne ostrzeganie o awariach, unikając dalszego rozszerzania się uszkodzeń.
Diagnoza i Lokalizacja Uszkodzeń: Gdy zostanie wykryta anomalia, inteligentny system szybko zdiagnozuje awarię. Przez kompleksową analizę wielu parametrów i dopasowanie charakterystycznych wzorców uszkodzeń, może dokładnie określić typ uszkodzenia, takiego jak czy jest to uszkodzenie mechaniczne (np. zużycie kontaktów i zmęczenie sprężyny) czy elektryczne (np. przepalanie izolacji i nagrzewanie nadmiernego prądem). W tym samym czasie, używając algorytmów lokalizacji uszkodzeń, może dokładnie określić miejsce wystąpienia uszkodzenia, dostarczając jasne wskazówki dla personelu obsługi i konserwacji, aby szybko usunąć i naprawić uszkodzenie. To znacznie skraca czas obsługi uszkodzeń i poprawia niezawodność dostaw energii.