పరిక్రియ-హోప్టిమైజ్డ్ సొల్యూషన్: వైఫై ఐఓటీ-ఎనబ్లెడ్ ఆవట్ల విద్యుత్ పరివర్తనాలు అభివృద్ధి మరియు ప్రదర్శన నిర్ణాయక ఆరోగ్యం మరియు ప్రదర్శన నిర్ణయం కోసం IEE-Business

ఎదురవ్వడం: ప్రకృతిలోని కరెంట్ ట్రాన్స్‌ఫార్మర్లు (CTs) యొక్క నమోగు చేయబడుతున్న పని మరియు అనాశాస్త్రపు ప్రశ్నల నివారణం, విశేషంగా తక్షణానికి ఉంటున్న సబ్ స్టేషన్లలో లభ్యం లేని టెక్నిషియన్ల వల్ల ప్రామాణిక చలనాలు మరియు ఎక్కువ డాక్టర్ ఖర్చులను ప్రభావితం చేస్తుంది. పారంపరిక ప్రియోదన పరిశోధనలు ప్రామాణికంగా తక్షణానికి, ప్రతిక్రియాత్మకంగా మరియు ప్రారంభ ప్రశ్నలను గుర్తించలేదు.

పరిష్కార దృక్పథం: IoT ద్వారా ప్రవేశానికి పూర్వం ప్రశ్నలను అందించడం & వాస్తవసమయంలో నిరీక్షణ చేయడం. ఈ పరిష్కారం ఏకీకృత సెన్సర్లు మరియు వైపులు సంప్రదికించడం ద్వారా CT ఆరోగ్యం యొక్క ప్రాముఖ్యమైన పారమైటర్లను నిరంతరం నిరీక్షించడం, డేటా-ద్వారా ప్రశ్నల ప్రారంభం ముందు (ఇన్స్యులేషన్ బ్రేక్డ్వన్, కోర్ స్యాచరేషన్) అందించడం, ప్లాన్ లేని డౌన్టైమ్ ని ద్రస్తికి తగ్గించడం మరియు డాక్టర్ రసాయనాలను అమలు చేయడం.

మూల పరిష్కార ఘటకాలు & లక్షణాలు

1. స్మార్ట్, సెన్సర్-సహాయం చేస్తున్న ప్రకృతిలోని CTs:
• ఏకీకృత టెంపరేచర్ సెన్సర్లు: ప్రాముఖ్యమైన టెంపరేచర్లను నిరంతరం నిరీక్షించడం. దుర్బలమైన కనెక్షన్లు, ఓవర్లోడ్ పరిస్థితులు (స్యాచరేషన్ అవకాశం), లేదా అంతర్ పరిమార్ప ద్వారా అసాధారణ హీటింగ్ను గుర్తించడం. థర్మల్ మోడలింగ్ మరియు జీవితాంతం అంచనా చేయడానికి ప్రాముఖ్యం.
• ఏకీకృత హమిడిటీ సెన్సర్లు: CT హౌజింగ్లో ఆపాదన ప్రవేశాన్ని ట్రాక్ చేయడం. సీల్ విఫలయం లేదా కండనేషన్ యొక్క ప్రారంభ గుర్తించడం ఇన్స్యులేషన్ పరిమార్ప (ట్రాకింగ్, ఆర్కింగ్) మరియు డైయెక్ట్రిక్ విఫలయం నివారించడం. కఠినమైన పరిస్థితులలోని CTs కోసం ప్రాముఖ్యం.
• ఏకీకృత పార్షల్ డిస్చార్జ్ (PD) సెన్సర్లు: ఇన్స్యులేషన్ వ్యవస్థలో లోని (వాయిడ్స్, కంటమినెంట్స్, సర్ఫేస్ ట్రాకింగ్) లో ప్రమాద ప్రదర్శనను గుర్తించడం. PD ఇన్స్యులేషన్ విఫలయం యొక్క ప్రారంభ గుర్తించడానికి ప్రాముఖ్యమైన సూచకం, ప్రతిష్టాత్మక పన్ను కోసం ఎంచుకున్న హెచ్చరణ అందిస్తుంది.
• స్ట్రాంగ్ డిజైన్: సెన్సర్లు మరియు అంతర్ ఇలక్ట్రానిక్స్ ప్రకృతిలోని పరిస్థితులకు (యువ్, అతిపెద్ద టెంపరేచర్లు, ఆపాదన, EMI) ప్రతిస్థాపనకు ప్రస్తుతం.
2. వైపులు, దూరంలో డాటా ప్రసారం:
• అందుకున్న LoRaWAN/సెల్యులర్ మోడెమ్: సంక్లిష్టమైన మరియు ఖర్చు చేసే కేబుల్ ప్రాఫైల్ నివారించడం. ప్రస్తుతం వైపులు నెట్వర్క్లను ఉపయోగించడం:
• LoRaWAN: తక్కువ బ్యాండ్విద్థ్ అవసరం ఉన్న దూరంలోని సైట్ల కోసం ముఖ్యం. దీర్ఘ దూరం (>10km), తక్కువ శక్తి ఉపయోగం (బ్యాటరీ/సోలర్ ఎంపాయన్లను సహకరించడం), మరియు మంచి సిగ్నల్ ప్రవేశం అందిస్తుంది.
• సెల్యులర్ (LTE-M/NB-IoT): LoRaWAN లేని ప్రదేశాల కోసం వ్యాపక కవరేజ్ అందిస్తుంది. మధ్యమ డేటా రేటు అవసరం ఉన్న లేదా సెల్యులర్ ప్రాఫైల్ నిశ్చితమైన సైట్ల కోసం ఉపయోగించబడుతుంది. క్రిటికల్ అలర్ట్ల కోసం ఫాల్బ్యాక్ మెకానిజం ఉంటుంది.
• నిర్ధారిత మాదిరి వ్యవహారం: నిర్ధారిత డాటా ప్రసారం (TLS/DTLS) ప్రముఖ ప్రాఫైల్ డేటాను రక్షించడానికి.
3. క్లోడ్-బేస్డ్ AI విశ్లేషణ ప్లాట్ఫార్మ్:
• కేంద్రీకృత డాటా సమగ్రత: అన్ని ప్రసారించబడిన CTs నుండి వాస్తవసమయం మరియు ఐతేకాల డాటా స్ట్రీమ్లను పొంది నిర్ధారితంగా స్టోర్ చేయడం.
• AI-ద్వారా ప్రయోగిక మోడల్స్:
• ఇన్స్యులేషన్ ఆరోగ్యం అంచనా: AI PD పనిచేయడం, టెంపరేచర్, హమిడిటీ యొక్క ట్రెండ్లను పోల్చడం ఇన్స్యులేషన్ పరిమార్ప యొక్క రేటు మరియు ప్రారంభ ప్రశ్నలను ఉత్సాహంతో అంచనా చేయడం. థ్రెషోల్డ్ అలర్ట్లను చేర్చని అల్ప అనోమలీస్ గుర్తించడం.
• కోర్ స్యాచరేషన్ ప్రాముఖ్యత అందించడం: ప్రాథమిక కరెంట్ వేవ్ డేటా (హార్మోనిక్స్, DC ఒఫ్సెట్ డిటెక్షన్ క్షమత అనుమానం) మరియు టెంపరేచర్ ప్రకారం కోర్ మాగ్నెటైజేషన్ లక్షణాలను మోడల్ చేయడం మరియు విశేష గ్రిడ్ పరిస్థితుల కోసం ప్రారంభ స్యాచరేషన్ ప్రాముఖ్యతలను అంచనా చేయడం.
• అనోమలీ డిటెక్షన్: మెషీన్ లేర్నింగ్ ప్రతి స్ట్రీమ్ డాటా యొక్క అన్ని అనోమలీలను గుర్తించడం. ఒక్కొక్క పారమైటర్ థ్రెషోల్డ్ పై పైకి పైకి పైకి పైకి పైకి పైకి పైకి పైకి పైకి పైకి పైకి పైకి పైకి పైకి పైకి పైకి పైకి పైకి పైకి పైకి పైకి పైకి పైకి పైకి పైకి పైకి పైకి పైకి పైకి పైకి పైకి పైకి పైకి పైకి పైకి పైకి పైకి పైకి పైకి పైకి పైకి పైకి పైకి పైకి పైకి పైకి పైకి పైకి పైకి పైకి పైకి పైకి పైకి పైకి పైకి పైకి పైకి పైకి పైకి పైకి పైకి పైకి పైకి పైకి పైకి పైకి పైకి పైకి పైకి పైకి పైకి పైకి పైక......