Проектирование системы удаленного мониторинга и раннего предупреждения о неисправностях для высоковольтных разъединителей

Операционное состояние высоковольтных разъединителей напрямую влияет на безопасность и стабильность энергосистем. В настоящее время эксплуатация и обслуживание (O&M) высоковольтных разъединителей сталкиваются с множеством проблем — традиционные методы O&M неэффективны, медленно реагируют и не могут точно предсказывать неисправности. На этом фоне развитие системы дистанционного мониторинга и раннего предупреждения неисправностей для высоковольтных разъединителей имеет большое значение.

1. Общая концепция системы дистанционного мониторинга и раннего предупреждения неисправностей

1.1 Основная концепция

Система дистанционного мониторинга и раннего предупреждения неисправностей для высоковольтных разъединителей представляет собой интеллектуальное решение, которое интегрирует множество технологий для обеспечения реального времени мониторинга, дистанционного управления и превентивного прогнозирования рисков неисправностей. Она использует технологии датчиков (например, инфракрасную термометрию, вибрационный мониторинг) для сбора операционных данных, технологии связи для обеспечения надежной передачи данных и аналитику данных (включая анализ данных и машинное обучение) для прогнозирования трендов неисправностей.

1.2 Архитектура системы

• Слой сбора данных: Развертывание различных датчиков для сбора многомерных операционных данных, включая температуру, вибрацию, ток и напряжение, от разъединителя.

• Слой передачи данных: Использование беспроводной связи или оптоволоконной передачи для обеспечения стабильной, высокоскоростной передачи данных даже в сложных электромагнитных средах.

• Слой обработки данных: Применение техник очистки, анализа и моделирования данных для глубокого анализа данных и выявления скрытых признаков неисправностей.

• Слой управления пользователями: Предоставление операторам интуитивно понятного интерфейса для дистанционного управления, настройки параметров, запросов данных и управления правами пользователей.

Эти слои работают в тесной координации — охватывая сбор, передачу, обработку и визуализацию данных — чтобы сформировать полную, эффективную систему, способную эффективно управлять разъединителями.

2. Технологии мониторинга и решения по обработке данных

2.1 Проектирование технологий мониторинга

Инфракрасная термометрия обнаруживает поверхностное инфракрасное излучение для мониторинга температуры; аномальное нагревание может указывать на плохой контакт или другие скрытые неисправности. Электрические параметры (ток/напряжение) мониторятся через измерительные трансформаторы для обнаружения аномалий, таких как короткое замыкание или перегрузка, через анализ формы сигнала.

2.2 Схема обработки данных

Сначала сырые данные проходят очистку и предварительную обработку — с использованием алгоритмов фильтрации и логики на основе пороговых значений — для удаления шума и выбросов, обеспечивая надежность данных. Затем алгоритмы анализа данных выявляют скрытые корреляции между переменными мониторинга и извлекают паттерны предшествующих неисправностям для построения прогнозных моделей. Наконец, алгоритмы машинного обучения обучаются на обширных исторических наборах данных, чтобы установить соответствия между данными мониторинга и типами неисправностей, что позволяет прогнозировать тренды. Если прогнозы превышают предопределенные пороговые значения и логические правила, система автоматически генерирует сигналы раннего предупреждения о неисправностях.

3. Реализация системы

3.1 Развертывание системы

• Датчики: Инфракрасные датчики устанавливаются в ключевых точках образования тепла (например, в местах контакта) для точного измерения температуры; вибрационные датчики монтируются на важных механических узлах (например, на приводных штангах, корпусах механизмов управления).

• Передача данных: Для коротких расстояний с низким уровнем помех используются беспроводные модули (настроенные с соответствующими диапазонами частот и протоколами); для длинных расстояний или высоких требований к надежности применяются оптоволоконные системы, установленные в соответствии со стандартами, чтобы минимизировать потерю сигнала.

• Программное обеспечение: Перед установкой программного обеспечения для мониторинга и предупреждения настраивается его среда выполнения. После установки устанавливаются параметры, такие как частота дискретизации данных и пороговые значения предупреждений, чтобы обеспечить совместимость аппаратного и программного обеспечения и стабильную работу.

3.2 Тестирование системы

Функциональные тесты используют симуляторы сигналов для эмуляции различных состояний разъединителей, проверяя точность данных по температуре, вибрации и электрическим параметрам. Мониторинг в реальном времени проверяется во время фактических операций переключения, проверяя, обновляются ли статус положения и операционные параметры мгновенно на интерфейсе. Функциональность предупреждения о неисправностях тестируется путем искусственного создания распространенных сценариев отказов, чтобы подтвердить своевременные предупреждения. Итеративное тестирование, решение проблем и оптимизация обеспечивают, что система соответствует практическим требованиям энергосистем.

4. Оценка производительности системы

4.1 Показатели оценки

Ключевые показатели производительности включают:

• Точность предупреждения о неисправностях: Рассчитывается как (Количество правильных предупреждений / Общее количество фактических неисправностей) × 100%. Более высокая точность указывает на лучшую способность идентификации неисправностей.

• Уровень ложных срабатываний: (Количество ложных срабатываний / Общее количество предупреждений) × 100%. Низкий уровень предотвращает ненужное обслуживание и повышает доверие к системе.

• Производительность в реальном времени: Измеряется задержкой между сбором данных и их отображением; меньшие задержки позволяют быстрее реагировать.

• Стабильность системы: оценивается по непрерывному времени работы и частоте сбоев — стабильная работа минимизирует перебои в мониторинге и пропуски предупреждений.

4.2 Результаты оценки

После оптимизации задержка отображения данных снизилась с ~3 секунд до менее 1 секунды, что значительно улучшило ситуационную осведомленность. Ежемесячное количество сбоев снизилось с ~5 до ~3. Усовершенствованное охлаждение оборудования и оптимизация управления памятью программного обеспечения снизили количество сбоев системы. Для редких сценариев сбоев расширение базы данных образцов сбоев и применение алгоритмов глубокого обучения улучшили распознавание сложных режимов отказа, поддерживая непрерывное совершенствование системы.

5. Расширение применения и технический прогресс

5.1 Расширение применения

В энергетическом секторе система предлагает широкие возможности интеграции:

• Интеграция подстанций: она может объединиться с системами мониторинга трансформаторов, выключателей и т. д., создавая единую платформу данных для централизованного анализа. Например, объединение аномалий температуры разъединителей с данными нагрузки и температуры масла трансформаторов позволяет проводить комплексную оценку состояния подстанции, позволяя проводить превентивное перераспределение нагрузки до возникновения отказов.

• Операции в умной сети: интегрируясь с системами диспетчеризации сети, она предоставляет реальное время состояние разъединителей диспетчерским центрам, что позволяет осуществлять динамические операционные корректировки. Успешная интеграция зависит от стандартизированных форматов данных, универсальных протоколов связи и продвинутого аналитического программного обеспечения, которое строит модели корреляций между устройствами для системного динамического мониторинга.

5.2 Направления технического усовершенствования

Будущие обновления должны использовать новые технологии:

• Продвинутые датчики: датчики МЭМС (микроэлектромеханические системы) предлагают малый размер, низкое энергопотребление и высокую точность, например, акселерометры МЭМС для превосходного мониторинга вибраций. Волоконно-оптические датчики температуры исключают электромагнитные помехи для более надежных измерений.

• Алгоритмы ИИ: модели глубокого обучения, такие как сверточные нейронные сети (CNN), могут автоматически обучаться сложным шаблонам отказов на основе больших наборов данных, повышая точность прогнозирования.

• Кибербезопасность: сквозное шифрование обеспечивает безопасность данных при передаче и хранении. Строгий контроль доступа на основе ролей предотвращает несанкционированное раскрытие данных, удовлетворяя будущим требованиям к конфиденциальности и безопасности данных в энергетических системах.

6. Заключение

Система удаленного мониторинга и раннего предупреждения о неисправностях высоковольтных разъединителей играет важную роль в современных энергетических системах. В данной статье описаны принципы ее проектирования, архитектура и синергетическая интеграция мониторинга и анализа данных для обеспечения надежной функциональности. Благодаря тщательному развертыванию и тестированию, стабильность и надежность системы были подтверждены. Показатели производительности выделяют сильные стороны и направляют дальнейшую оптимизацию. Существенный потенциал для интеграции между системами и технологического развития, особенно в области датчиков МЭМС, аналитики, управляемой ИИ, и кибербезопасности, делает систему ключевым фактором для интеллектуальных, устойчивых и безопасных операций энергетической сети.