Многопараметрический реал-тайм мониторинг: Наружные вакуумные выключатели будут широко интегрированы с различными высокоточными датчиками, которые можно сравнить с "чувствительными нервами" выключателя. Например, датчики перемещения используются для точного измерения хода контактов, отслеживая изменения положения контактов во время процессов открытия и закрытия в реальном времени; датчики скорости используются для мониторинга скоростей открытия и закрытия, чтобы убедиться, что операционные процессы соответствуют установленным требованиям. В то же время, датчики электрических параметров могут в реальном времени мониторить ток и напряжение, точно фиксируя колебания тока и напряжения в энергосистеме. Датчики частичных разрядов даже способны остро обнаруживать крайне малые явления частичных разрядов внутри выключателя. Эти датчики собирают данные всесторонне и непрерывно, предоставляя обильную и точную информацию для оценки состояния работы выключателя.
Анализ данных и раннее предупреждение о неисправностях: Собранные данные будут переданы в интеллектуальное обрабатывающее устройство, где будут использоваться продвинутые алгоритмы и модели анализа данных (например, алгоритмы нейронных сетей и модели анализа дерева неисправностей) для глубокого анализа данных. С помощью сравнительного анализа исторических и текущих данных можно заранее обнаружить аномальные изменения в рабочих параметрах выключателя. Например, когда количество частичных разрядов показывает постепенно увеличивающуюся тенденцию, система может заранее выдать сигнал раннего предупреждения на основе предустановленных пороговых значений и алгоритмов, предупреждая персонал по эксплуатации и обслуживанию о возможных дефектах изоляции и необходимости дальнейшей проверки и устранения. Таким образом, достигается раннее предупреждение о неисправностях, предотвращая дальнейшее расширение неисправностей.
Диагностика неисправностей и локализация: Как только будет обнаружено отклонение, интеллектуальная система немедленно проведет диагностику неисправности. С помощью всестороннего анализа нескольких параметров и сопоставления шаблонов характеристик неисправностей, она может точно определить тип неисправности, такой как механическая неисправность (например, износ контактов и усталость пружины) или электрическая неисправность (например, пробой изоляции и перегрев при перегрузке). Одновременно, используя алгоритмы локализации неисправностей, она может точно определить местоположение возникновения неисправности, предоставляя четкие указания для оперативного персонала по быстрому устранению и ремонту неисправности. Это значительно сокращает время устранения неисправностей и повышает надежность энергоснабжения.