تصميم نظام مراقبة عن بعد وإشعار مبكر بالعطل للفاصلات ذات الجهد العالي

حالة التشغيل للمفاصيل الكهربائية ذات الجهد العالي تؤثر بشكل مباشر على سلامة واستقرار الشبكات الكهربائية. حاليًا، تواجه عمليات التشغيل والصيانة (O&M) للمفاصيل الكهربائية ذات الجهد العالي العديد من التحديات - فالطرق التقليدية للتشغيل والصيانة غير فعالة وبطيئة في الاستجابة وتعاني من صعوبة في التنبؤ الدقيق بالعطل. في هذا السياق، فإن تطوير نظام مراقبة عن بعد وتحذير مبكر من العطل للمفاصيل الكهربائية ذات الجهد العالي له أهمية كبيرة.

1. التصميم العام لنظام المراقبة عن بعد وتحذير المبكر من العطل

1.1 المفهوم الأساسي

نظام المراقبة عن بعد وتحذير المبكر من العطل للمفاصيل الكهربائية ذات الجهد العالي هو حل ذكي يدمج تقنيات متعددة لتمكين المراقبة الفورية والتحكم عن بعد والتوقع النشط لمخاطر العطل. يستخدم تقنيات المستشعرات (مثل قياس الحرارة بالأشعة تحت الحمراء ومراقبة الاهتزاز) لجمع بيانات التشغيل، وتكنولوجيات الاتصال لضمان نقل البيانات الموثوق به، وتحليل البيانات (بما في ذلك التنقيب عن البيانات والتعلم الآلي) لتوقع اتجاهات العطل.

1.2 هيكل النظام

• طبقة جمع البيانات: يتم نشر مستشعرات متنوعة لجمع بيانات تشغيلية متعددة الأبعاد - بما في ذلك درجة الحرارة والاهتزاز والتيار والجهد - من المفصل الكهربائي.

• طبقة نقل البيانات: يتم استخدام الاتصال اللاسلكي أو نقل الألياف الضوئية لضمان نقل البيانات المستقر والسريع حتى في البيئات الكهرومغناطيسية المعقدة.

• طبقة معالجة البيانات: يتم تطبيق تقنيات تنظيف البيانات والتنقيب عنها والنمذجة لتحليل البيانات بعمق وكشف علامات العطل الخفية.

• طبقة إدارة المستخدم: توفر للمشغلين واجهة بديهية للتحكم عن بعد وتخصيص المعلمات وعمليات البحث عن البيانات وإدارة أذونات المستخدم.

تعمل هذه الطبقات في تنسيق وثيق - تغطي جمع البيانات ونقلها ومعالجتها وتصورها - لتشكيل نظام كامل وفعال قادر على إدارة المفصل الكهربائي بكفاءة.

2. تقنيات المراقبة وحلول معالجة البيانات

2.1 تصميم تقنية المراقبة

يكتشف قياس الحرارة بالأشعة تحت الحمراء الإشعاع تحت الحمراء السطحي لمراقبة درجة الحرارة؛ قد يشير التسخين غير الطبيعي إلى اتصال ضعيف أو أعطال خفية أخرى. يتم مراقبة المعلمات الكهربائية (التيار/الجهد) عبر محولات القياس لكشف الشذوذ مثل القصر الكهربائي أو زيادة الحمل من خلال تحليل الأشكال الموجية.

2.2 نظام معالجة البيانات

أولاً، تخضع البيانات الخام لتنظيف ومعالجة أولية - باستخدام خوارزميات التصفية والمنطق القائم على العتبات - لإزالة الضوضاء والقيم المتطرفة، مما يضمن موثوقية البيانات. بعد ذلك، تقوم خوارزميات التنقيب عن البيانات بكشف العلاقات الخفية بين متغيرات المراقبة واستخراج أنماط الخصائص السابقة للعطل لبناء نماذج تنبؤية. أخيراً، يتم تدريب خوارزميات التعلم الآلي على مجموعات بيانات تاريخية واسعة لتأسيس تعيينات بين بيانات المراقبة وأنواع العطل، مما يسمح بتوقع الاتجاهات. إذا تجاوزت التوقعات العتبات المنطقية المحددة مسبقًا، يقوم النظام تلقائيًا بإنشاء إشارات تحذير مبكر من العطل.

3. تنفيذ النظام

3.1 نشر النظام

• المستشعرات: يتم تثبيت المستشعرات تحت الحمراء في مواقع توليد الحرارة الرئيسية (مثل نقاط الاتصال) لقياس دقيق لدرجة الحرارة؛ يتم تركيب مستشعرات الاهتزاز على العقد الميكانيكية الهامة (مثل قضبان الدفع، أغلفة آليات التشغيل).

• نقل البيانات: بالنسبة للمسافات القصيرة ذات التداخل المنخفض، يتم استخدام الوحدات اللاسلكية (المجهزة بترددات وأنظمة بروتوكولات مناسبة)؛ وللمسافات الطويلة أو الاحتياجات عالية الموثوقية، يتم نشر أنظمة الألياف الضوئية وفقًا لمعايير التثبيت لتقليل فقدان الإشارة.

• البرامج: قبل تثبيت برامج المراقبة والتحذير، يتم تكوين بيئة التشغيل. بعد التثبيت، يتم ضبط المعلمات مثل تردد أخذ العينات من البيانات وعتبات التحذير لضمان comptibility الأجهزة والبرمجيات والاستقرار في التشغيل.

3.2 اختبار النظام

تستخدم الاختبارات الوظيفية محاكاة الإشارات لتقليد حالات مختلفة للمفصل الكهربائي، وتحقق من دقة البيانات عبر درجة الحرارة والاهتزاز والمعلمات الكهربائية. يتم التحقق من المراقبة الفورية أثناء عمليات التبديل الفعلية من خلال التحقق مما إذا كانت حالة الموضع والمعلمات التشغيلية تحدث فوريًا على الواجهة. يتم اختبار وظيفة تحذير العطل من خلال إحداث سيناريوهات الفشل الشائعة لتأكيد التنبيهات الفورية. تضمن الاختبارات المتكررة وحل المشكلات والتحسين أن النظام يلبي متطلبات الشبكة الكهربائية العملية.

4. تقييم أداء النظام

4.1 مقاييس التقييم

تشمل المؤشرات الرئيسية للأداء:

• نسبة دقة تحذير العطل: يتم حسابها كـ (عدد التنبيهات الصحيحة / العدد الإجمالي للعطل الفعلي) × 100٪. تعكس نسبة أعلى قدرة أفضل على تحديد العطل.

• نسبة الإنذارات الكاذبة: (عدد الإنذارات الكاذبة / العدد الإجمالي للتنبيهات) × 100٪. نسبة منخفضة تتجنب الصيانة غير الضرورية وتعزز مصداقية النظام.

• أداء البيانات الفوري: يتم قياسه بواسطة التأخير بين جمع البيانات وعرضها؛ التأخير الأقصر يسمح بالرد السريع.

• استقرار النظام: يتم تقييمه عبر الاستمرارية في التشغيل ومعدل الفشل - يعمل التشغيل المستقر على تقليل انقطاعات المراقبة والتحذيرات المفقودة.

4.2 نتائج التقييم

بعد التحسين، انخفض وقت عرض البيانات من حوالي 3 ثوانٍ إلى أقل من ثانية واحدة، مما يحسن بشكل كبير الوعي بالوضع. انخفض عدد الأعطال الشهرية من حوالي 5 إلى حوالي 3. ساهم تبريد الأجهزة المحسن وإدارة ذاكرة البرامج المُحسنة في تقليل انهيار النظام. بالنسبة لسيناريوهات الأعطال النادرة، تم توسيع قاعدة بيانات العينات المعيبة وتطبيق خوارزميات التعلم العميق لتحسين التعرف على أنماط الفشل المعقدة، مما يدعم تحسين النظام المستمر.

5. توسيع التطبيقات والتقدم التقني

5.1 توسيع التطبيقات

في القطاع الكهربائي، يقدم النظام إمكانات دمج واسعة:

• تكامل محطة التحويل: يمكنه الاندماج مع أنظمة مراقبة المحولات والمفاتيح الكهربائية وغيرها، مما يخلق منصة بيانات موحدة للتحليل المركزي. على سبيل المثال، الجمع بين الشذوذ في درجة حرارة الفصل وتحميل المحول ودرجة حرارة الزيت يسمح بتقييم صحة محطة التحويل الشامل - مما يمكّن من إعادة توزيع الحمل بشكل استباقي قبل حدوث الأعطال.

• عمليات الشبكة الذكية: عند دمجه مع أنظمة التوزيع الشبكية، يوفر حالة الفصل الحالية لمراكز التوزيع، مما يتيح تعديلات تشغيلية ديناميكية. يعتمد الدمج الناجح على تنسيقات البيانات القياسية والبروتوكولات الاتصالية العالمية والبرمجيات التحليلية المتقدمة التي تبني نماذج الارتباط عبر الأجهزة للمراقبة الديناميكية للنظام ككل.

5.2 اتجاهات التحسين التقني

يجب أن يستفيد التحديثات المستقبلية من التقنيات الناشئة:

• الحساسات المتقدمة: تقدم حساسات MEMS (أنظمة ميكرو-كهربوميكانيكية) حجمًا صغيرًا واستهلاك طاقة منخفض ودقة عالية - على سبيل المثال، أجهزة قياس التسارع MEMS لمراقبة الاهتزازات بشكل أفضل. تزيل حساسات درجة الحرارة البصرية الضوئية التداخل الكهرومغناطيسي للحصول على قراءات أكثر موثوقية.

• خوارزميات الذكاء الاصطناعي: يمكن لنماذج التعلم العميق مثل CNNs (شبكات العصبونات المحددة) تعلم أنماط الأعطال المعقدة تلقائيًا من مجموعات البيانات الكبيرة، مما يعزز دقة التنبؤ.

• الأمن السيبراني: تقوم التشفير من النهاية إلى النهاية بتأمين البيانات أثناء النقل والتخزين. يمنع التحكم الصارم بالوصول بناءً على الأدوار تعرض البيانات غير المصرح بها، مما يلبي متطلبات الخصوصية والأمان المستقبلي للبيانات في الأنظمة الكهربائية.

6. الخاتمة

يقوم نظام المراقبة عن بعد والتنبيه المبكر للأعطال للمفصلات الكهربائية ذات الجهد العالي بدور حاسم في الأنظمة الكهربائية الحديثة. يتضمن هذا البحث مبادئ التصميم والهيكلة والتكامل التعاوني للمراقبة وتحليل البيانات للتأكد من الوظائف القوية. من خلال التثبيت والاختبار الصارمين، يتم التحقق من استقرار النظام ومعتمديته. تبرز مؤشرات الأداء نقاط القوة وتوجه التحسين المستمر. مع إمكانات كبيرة للتكامل عبر الأنظمة والتطور التقني - خاصة في مجالات استشعار MEMS والتحليلات المدعومة بالذكاء الاصطناعي والأمن السيبراني - سيكون النظام محفزاً رئيسياً لعمليات الشبكة الكهربائية الذكية والمرونة والأمان.