Проектиране на система за дистанционно наблюдение и ранно предупреждение за дефекти при високонапрегнати разединители

Оперативното състояние на високонапрегнатите разединители директно влияе върху безопасността и стабилността на електроенергийните мрежи. В момента операциите и поддръжката (O&M) на високонапрегнатите разединители срещат много предизвикателства – традиционните методи за O&M са неефективни, бавни в отговорността и трудно могат да прогнозират точно дефектите. Срещу този фон, развитието на дистанционна система за наблюдение и ранно предупреждение за дефекти на високонапрегнатите разединители има голямо значение.

1. Обща концепция на дистанционната система за наблюдение и ранно предупреждение за дефекти

1.1 Основна концепция

Дистанционната система за наблюдение и ранно предупреждение за дефекти на високонапрегнатите разединители е интелигентно решение, което интегрира множество технологии, за да осигури реално време наблюдение, дистанционно управление и предвидливо прогнозиране на риска от дефекти. Тя използва технологии на сензори (например инфрачервено термометриране, наблюдение на вибрации) за събиране на оперативни данни, комуникационни технологии за надеждна передача на данни и анализ на данни (включително анализ на данни и машинно обучение) за прогнозиране на тенденции на дефектите.

1.2 Архитектура на системата

• Слой за събиране на данни: Разполага с разнообразни сензори за събиране на многомерни оперативни данни – включително температура, вибрации, ток и напрежение – от разединителя.

• Слой за передача на данни: Използва безжична комуникация или оптически кабели за гарантиране на стабилна, високоскоростна передача на данни дори в сложни електромагнитни среди.

• Слой за обработка на данни: Прилага техники за очистване, анализ и моделиране на данни, за да анализира дълбоко данните и да идентифицира скрити сигнатури на дефекти.

• Слой за управление на потребителите: Предоставя операторите с интуитивен интерфейс за дистанционно управление, конфигуриране на параметри, извличане на данни и управление на потребителски права.

Тези слоеве работят в тясно съгласуване – покривайки събиране, передача, обработка и визуализация на данни – за да формират пълна, ефективна система, способна на ефективно управление на разединителя.

2. Технологии за наблюдение и решения за обработка на данни

2.1 Проектиране на технологията за наблюдение

Инфрачервеното термометриране детектира повърхностната инфрачервена радиация, за да наблюдава температурата; аномално нагряване може да указва лош контакт или други скрити дефекти. Електрическите параметри (ток/напрежение) се наблюдават чрез преобразуватели на инструменти, за да се детектират аномалии като краткосрочни замыкания или прекомерни натоварвания чрез анализ на вълните форми.

2.2 Схема за обработка на данни

Първо, суровите данни подлежат на очистване и предварителна обработка – използвайки алгоритми за филтриране и логика, основана на прагове – за премахване на шума и аномалии, за да се гарантира надеждността на данните. След това, алгоритми за анализ на данни откриват скрити корелации между наблюдаемите променливи и извличат преддефектни характеристики, за да се построят прогнозни модели. Накрая, алгоритми за машинно обучение тренират върху обширни исторически набори от данни, за да установят съпоставки между наблюдаемите данни и типовете дефекти, позволявайки прогнозиране на тенденции. Ако прогнозите надхвърлят предварително дефинирани прагове и логически правила, системата автоматично генерира сигнали за ранно предупреждение за дефекти.

3. Имплементация на системата

3.1 Деплоймент на системата

• Сензори: Инфрачервени сензори се инсталират на ключови места, генериращи топлина (например точки на контакт), за точни измервания на температурата; сензори за вибрации се монтират на важни механични възли (например приводни валове, корпуси на механизми за управление).

• Передача на данни: За къси разстояния с малко въздействие, се използват безжични модули (конфигурирани с подходящи честотни ленти и протоколи); за дълги разстояния или висока надеждност, се използват оптически системи, следвайки стандарти за инсталация, за минимизиране на загубата на сигнал.

• Програми: Преди инсталирането на софтуера за наблюдение и предупреждение, се конфигурира средата за изпълнение. След инсталирането, се задават параметри като честота на вземане на проби и прагове за предупреждения, за да се гарантира съвместимостта на хардуера и софтуера и стабилната работа.

3.2 Тестване на системата

Функционалните тестове използват симулатори на сигнали, за да имитират различни състояния на разединителя, проверявайки точността на данните за температура, вибрации и електрически параметри. Реалното наблюдение се потвърждава по време на действителни операции за свързване, като се проверява дали статусът на позицията и оперативните параметри се актуализират моментално в интерфейса. Функционалността за предупреждение за дефекти се тестира, като се индуцират общо срещани сценарии на дефекти, за да се потвърди своевременното предупреждение. Итеративното тестване, решаване на проблеми и оптимизация гарантират, че системата отговаря на практическия стандарт на електроенергийната мрежа.

4. Оценка на производителността на системата

4.1 Метрики за оценка

Ключовите показатели за производителност включват:

• Степен на точност при предупреждение за дефекти: Изчислява се като (Брой правилни предупреждения / Общ брой действителни дефекти) × 100%. По-висока точност указва по-добро идентифициране на дефектите.

• Степен на лъжливи предупреждения: (Брой лъжливи предупреждения / Общ брой предупреждения) × 100%. Ниска степен избягва ненужна поддръжка и засилва доверието в системата.

• Реално време на данните: Измерва се чрез забавяне между събирането и визуализацията на данните; по-кратко забавяне позволява по-бърз отговор.

• Системна стабилност: Оценена чрез непрекъснато време на работа и степен на откази - стабилната работа минимизира прекъсванията в мониторинга и пропуснатите предупреждения.

4.2 Резултати от оценката

След оптимизация, закъснението при показване на данни се намали от ~3 секунди до под 1 секунда, което значително подобри осведомеността за ситуацията. Месечен брой на дефектите намаля от ~5 до ~3. Подобрено охлаждане на хардуера и оптимизирано управление на паметта на софтуера намалиха системните краши. За редки сценарии на дефект, разширяването на базата данни с примери за дефекти и прилагането на алгоритми на дълбоко обучение подобриха разпознаването на сложни модели на откази, подкрепящо непрекъснатото усъвършенстване на системата.

5. Разширение на приложението и техническо напредък

5.1 Разширение на приложението

В енергийния сектор, системата предлага широк потенциал за интеграция:

• Интеграция на трансформаторни станции: Тя може да се интегрира с системи за наблюдение на трансформатори, прекъсвачи и т.н., създавайки единна платформа за данни за централизиран анализ. Например, комбинирането на аномалии в температурата на изолаторите с нагрузката на трансформатора и температурата на масло позволява комплексна оценка на здравето на трансформаторната станция, позволявайки превентивно преразпределяне на нагрузката преди да се случат откази.

• Операции на интелигентната мрежа: Интегрирана с системи за диспечериране на мрежата, тя предоставя реално време информация за състоянието на изолаторите на диспечерски центрове, позволявайки динамични операционни корекции. Успешната интеграция зависи от стандартизираните формати на данни, универсални протоколи за комуникация и напреднал софтуер за анализ, който строи модели за корелация между устройства за системен динамичен мониторинг.

5.2 Правосмержения за техническо подобряване

Бъдещите обновления трябва да използват възходящи технологии:

• Напреднали сензори: Сензори MEMS (Микро-Електро-Механични Системи) предлагат малък размер, ниско потребителство на енергия и висока точност - например, акселерометри MEMS за подобрен мониторинг на вибрации. Влакнени оптични температурни сензори елиминират електромагнитното въздействие за по-надеждни измервания.

• Алгоритми на ИИ: Модели на дълбоко обучение като CNN (Конволюционни невронни мрежи) могат автоматично да учат сложни модели на откази от големи набори от данни, подобрявайки точността на прогнозирането.

• Киберсигурност: Край-до-край шифроване осигурява защита на данните при пренос и съхранение. Строг контрол на достъпа според ролите предотвратява неавторизиран достъп до данните, отговаряйки на бъдещите изисквания за поверителност и сигурност на данните в енергийните системи.

6. Заключение

Системата за дистанционно наблюдение и ранно предупреждение за дефекти на високонапрегнати изолатори играе важна роля в модерните енергийни системи. Този документ изброява принципите на проектирането, архитектурата и синергичната интеграция на наблюдение и анализ на данни, за да се гарантира робустна функционалност. Чрез строго разполагане и тестове, се валидира стабилността и надеждността на системата. Метрики на производителността подчертават силните страни и насочват постоянната оптимизация. Със значителен потенциал за интеграция на системи и технологично развитие - особено в областта на сензорите MEMS, аналитиката, водена от ИИ, и киберсигурността - системата ще бъде ключов фактор за интелигентни, устойчиви и сигурни операции на енергийната мрежа.