Дизајн на систем за оддалечено мониторирање и рано определување на грешки за високонапонски дисјункции

Оперативната состојба на високонапонските преклопачи директно влијае на безбедноста и стабилноста на електропроточните мрежи. Тренутно, операцијата и одржуването (O&M) на високонапонските преклопачи се соочуваат со многу предизвици - традиционалните методи за O&M се неефикасни, полесно реагираат и имаат трудности при точното предвидување на грешки. Со оглед на ова, развојот на систем за надворешко мониторинг и рани знаци за грешки за високонапонски преклопачи е од голема важност.

1. Обопштен дизајн на системот за надворешко мониторинг и рани знаци за грешки

1.1 Основна концепција

Системот за надворешко мониторинг и рани знаци за грешки на високонапонските преклопачи е интелигентно решение што интегрира повеќе технологии за да овозможи реално време мониторинг, надворешка контрола и активно предвидување на ризик од грешки. Тоа користи технологии на сензори (на пример, инфрачервена термометрија, мониторинг на вибрации) за собирање на оперативни податоци, комуникациски технологии за осигурување на надежна пренос на податоци, и анализа на податоци (вклучувајќи минирање на податоци и машинско учење) за прогноза на трендови на грешки.

1.2 Архитектура на системот

• Слој за собирање на податоци: Се инсталираат различни сензори за собирање на многодимензионални оперативни податоци - вклучувајќи температура, вибрации, стрuja и напон - од преклопачот.

• Слој за пренос на податоци: Се користат безжични комуникации или оптички волокни за осигурување на стабилен, брз пренос на податоци, дури и во комплексни електромагнетни околини.

• Слој за обработка на податоци: Се применуваат техники за чистење, минирање и моделирање на податоци за длабока анализа на податоците и идентификација на скриени сигнатури на грешки.

• Слој за управување со корисници: Овозможува операторите да располагаат со интуитивен интерфејс за надворешка контрола, конфигурација на параметри, пребарување на податоци и управување со дозволи на корисници.

Овие слоеви работат во тесна координација - спојувајќи собирање, пренос, обработка и визуелизација на податоци - за формирање на целостен, ефикасен систем способен за ефективно управување со преклопачите.

2. Технологии за мониторинг и решенија за обработка на податоци

2.1 Дизајн на технологија за мониторинг

Инфрачервената термометрија детектира инфрачервено излуснување на површината за мониторинг на температурата; аномална загрева може да указува на лош контакт или други скриени грешки. Електричните параметри (стрuja/напон) се мониторираат преку инструментални трансформатори за детекција на аномалии како што се кратки замкнувања или прекомерни нагласи преку анализа на волни облици.

2.2 Шема за обработка на податоци

Прво, суровите податоци преминуваат кроз процеси на чистење и претпроцесирање - користејќи алгоритми за филтрирање и логика базирана на прагови - за елиминирање на шум и извадни точки, за осигурување на надежност на податоците. Потоа, алгоритми за минирање на податоци откриваат скриени корелации меѓу променливите за мониторинг и извлекуваат паттерни на карактеристики пред грешка за да се изградат предвидувачки модели. Након тоа, алгоритми за машинско учење се обучуваат на екстензивни историски сетови на податоци за да се изградат мапирања помеѓу податоците за мониторинг и типовите на грешки, што овозможува предвидување на трендови. Ако предвидувањата надминат предефинирани прагови и логички правила, системот автоматски генерира сигнал за рано предупредување за грешки.

3. Имплементација на системот

3.1 Инсталација на системот

• Сензори: Инфрачервените сензори се инсталираат на клучни места на генерирање на топлина (на пример, точки на контакт) за точна мерење на температурата; сензорите за вибрации се поставуваат на критични механички јазли (на пример, приводни цевки, куќи на механизми за работа).

• Пренос на податоци: За кратки растојанија со ниска интерференција, се користат безжични модули (конфигурирани со соодветни фреквенции и протоколи); за долгите растојанија или потреби за висока надежност, се инсталираат системи со оптички волокни според стандардите за инсталација за минимизирање на губиток на сигнал.

• Софтвер: Пред инсталацијата на софтвер за мониторинг и предупредување, се конфигурира неговата временска средина. По инсталацијата, се поставуваат параметри како што се фреквенција на узимање на примероци и прагови за предупредување за да се осигура компатибилност помеѓу хардверот и софтверот и стабилна работа.

3.2 Тестирање на системот

Функционалните тестови користат симулатори на сигнал за емулација на различни состојби на преклопачите, верификувајќи точноста на податоците за температура, вибрации и електрични параметри. Реалниот мониторинг се потврдува во текот на актуелни операции на преклопачите со проверка дали статусот на положбата и оперативните параметри се ажурираат моментално на интерфејсот. Функционалноста за предупредување за грешки се тестира со индуцирање на заеднички сценарија на грешки за да се потврди своевременото предупредување. Итеративното тестирање, решавање на проблеми и оптимизација гарантираат дека системот исполнува практичните потреби на електропроточните мрежи.

4. Оценка на перформансите на системот

4.1 Метрици за оценка

Клучните индикатори на перформансите вклучуваат:

• Точност на предупредување за грешки: Пресметана како (Број на точни предупредувања / Вкупен број на фактични грешки) × 100%. Повисока точност покажува подобра способност за идентификација на грешки.

• Стапка на лажни предупредувања: (Број на лажни предупредувања / Вкупен број на предупредувања) × 100%. Ниска стапка го избегнува неопходното одржување и го подобрува довербата во системот.

• Перформанси на реално време на податоци: Мерена како заблагородување помеѓу собирањето и приказувањето на податоци; кратки заблагородувања овозможуваат побрз одговор.

• Системска стабилност: Оценета преку непрекинато работно време и стапка на грешки - стабилната работа минимизира прекинувањата во мониторингот и пропуштените предупредувања.

4.2 Резултати од оцената

После оптимизација, задоцнувањето во прикажувањето на податоци се намали од ~3 секунди до под 1 секунда, значително подобрувајќи ситуационалната свест. Меѓумесечните случаеви на грешки се намалуваа од ~5 до ~3. Подобреното хардверско хладење и оптимизираното софтверско управување со меморијата ја намалија краховите на системот. За ретки сценарија со грешки, проширувањето на базата на узорци за грешки и примената на алгоритми за длабоко учење подобри препознавањето на комплексни модуси на грешки, поддржувајќи непрекинато посветиштено на системот.

5. Експанзија на примената и технички напредок

5.1 Експанзија на примената

Во енергетскиот сектор, системот нуди широка потенцијала за интеграција:

• Интеграција на трансформаторска станција: Може да се спои со системи за мониторинг на трансформатори, прекинувачи итн., создавајќи унифицирана платформа за податоци за централизирана анализа. На пример, комбинирањето на аномалии на температурата на прекинувачите со податоци за обработка на трансформаторот и температурата на масло овозможува целостна оценка на здравјето на трансформаторската станција - што дозволува превентивна рестрибуција на обработка пред да се случат грешки.

• Операции на паметна мрежа: Интегриран со системи за диспечерство на мрежата, тој пружа реално време статус на прекинувачите до диспечерски центрови, што дозволува динамички оперативни промени. Успешната интеграција зависи од стандардизирани формати на податоци, универзални протоколи за комуникација и напредни аналитички софтвери кои градат модели за корелација помеѓу уредите за системски динамички мониторинг.

5.2 Правци за техничко подобрување

Будучите надградби треба да извршат експлоатација на нови технологии:

• Напредни сензори: Сензорите MEMS (Микро-Електро-Механички Системи) нудат мал размер, ниска мощност и висока прецизност - на пример, акселерометри MEMS за подобар мониторинг на вибрации. Фибер-оптичките сензори за температура елиминираат електромагнетната интерференција за повеќе надежни читања.

• Алгоритми AI: Модели за длабоко учење како CNN (Конволутивни невронски мрежи) можат автоматски да научат комплексни модуси на грешки од големи набори на податоци, подобрувајќи точноста на предвидување.

• Киберсигурност: Крајнo-до-крајнo шифрирање осигурува податоци во транзит и во покой. Строг контрола на пристап со основа на рола предотвратува неавторизирано откривање на податоци, исполнувајќи будучите барања за приватност и сигурност на податоците во енергетските системи.

6. Заклучок

Системот за оддалечен мониторинг и рано предупредување за грешки на високонапонски прекинувачи игра важна улога во современите енергетски системи. Овој труд описува неговите принципи на дизајн, архитектура и синергетска интеграција на мониторинг и анализа на податоци за осигурување на робустна функционалност. Низ строга деплоймана и тестирање, стабилноста и надежноста на системот се валидирани. Метриките за перформанса истакнуваат јачините и ги водат непрекинатите оптимизација. Со значајен потенцијал за интеграција на системи и технологички развој - особено во области како MEMS сензори, анализа подохнато од AI и киберсигурност - системот ќе биде ключен овозможувач на интелигентни, одложни и сигурни операции на енергетска мрежа.