Интелигентен мониторинг на енергията: Решение за интелигентна система за мониторинг на енергията

1. Преглед на системата​
​Основна позиция:​​ AI-Driven Adaptive Power Security Guardian

Интелигентната система за мониторинг на електроенергията е нова генерация решение за мониторинг на електроенергията, предназначено за бъдещето. Тя преминава през ограниченията на "пасивно предупреждение", които са вградени в традиционните системи за мониторинг. Чрез интеграция на периферните изчисления, облачни изчисления и технологии на изкуствен интелект, се създава интегрирана активна защитна система, обхващаща "възприятие - анализ - решение - ранно предупреждение". Основната стойност на системата се крие в нейните адаптивни ученски и проактивни предупредителни способности. Не само наблюдава реалното време на оперативното състояние на електроенергийната система, но и постига дълбоко разбиране на потенциалните рискове, точно локализира дефектите и предоставя научни препоръки за управление. Накрая, служи като интелигентен защитен опекун, осигуряващ безопасна, стабилна и ефективна работа на ключовите електроенергийни обекти.

​2. Техническа архитектура​
Тази система прилага напредналата "Облак-Периферия" колаборативна архитектура, балансираща реално време, интелигентност и еволютивност.

• ​Периферна страна:​​
• ​Разположение:​​ Разполага с интелигентни терминали за събиране на данни, интегрирани с чипове на изкуствен интелект, на място, като в трансформаторни станции и разпределителни помещения.
• ​Функция:​​ Позволява локализирано реално време обработка на данни и детекция на аномалии. Предоставя бърз отговор и предварителна оценка за микросекунден до милисекунден характеристики на дефекти, като дъга и преходни разстройства, осигурявайки изключително ниско закъснение за ключови аларми. Периферната страна притежава известна степен на автономно вземане на решения, позволяващо й да изпълнява основна защитна логика дори и когато се прекъсне връзката с облака.
• ​Облачна страна:​​
• ​Разположение:​​ Създадена върху високодостъпна облачна платформа, отговаряща за съхранението и извличането на масивни исторически данни.
• ​Функция:​​ Облакът служи като "мудър мозък" на системата, обучавайки модели за прогнозиране на дефекти и модели за оценка на здравето на оборудването чрез алгоритми за машинно учене. Моделите подкрепят онлайн итеративни актуализации, позволявайки непрекъснато самооптимизиране с натрупването на оперативни данни, водещо до постоянна подобряване на точността на прогнозирането. Едновременно, облакът предоставя единен портал за управление и операции.
• ​Механизъм за сътрудничество:​​ Периферната страна е отговорна за "немедленна реакция", докато облачната страна се грижи за "дългосрочно учене". Оптимизирани модели, обучени в облака, се изпращат периодично или по изискване към периферната страна, позволявайки непрекъснато развитие на нивото на интелигентност на цялата система.

​3. Типични функции​

​3.1 Локализация и защита на дефекти от дъга​

• ​Технически принцип:​​ Захваща специфични електромагнитни радиационни характеристики, генериращи дефектни дъги чрез технология на високочестотно пробиране. Периферният чип на изкуствен интелект анализира електромагнитната вълна в реално време и, комбинирана с информация от многобройни зонди, използва алгоритми за топологична локализация.
• ​Основна стойност:​​ Може да локализира точката на дефект в секунди вътре в уреди за включване или кабелни линии, и бързо прекъсва дефектния контур. Това значително ограничава обхвата на дефекта, предотвратява ескалацията на инцидента и защитава безопасността на персонала и оборудването.

​3.2 Комплексна оценка на здравето на оборудването и предиктивно поддръжка​

• ​Наблюдавани параметри:​​ Комплексно наблюдава многомерни статусни параметри на ключово електроенергийно оборудване (например, трансформатори, уреди за включване, кабелни завършвания), като вибрация, температура и частични разcharges.
• ​Основни функции:​​
• ​Здравословен брой:​​ Генерира динамичен здравословен брой за всеки уред, основан на анализ на многогрупови данни от модела на изкуствен интелект.
• ​Автоматично генериране на доклад FMEA:​​ Системата може автоматично да генерира доклади за анализа на режими на отказ и техни последици, съответстващи на индустриални стандарти, ясно представящи потенциални режими на отказ на оборудването, възможни причини, нива на риск и текущо състояние, предоставяйки данни за поддръжка на решенията за поддръжка.
• ​Предвиждане на оставащия полезен живот:​​ Предвижда оставащия полезен живот на оборудването, насърчавайки прехода от "поддръжка на база на време" към "предиктивна поддръжка."

​3.3 Автономно възстановяване и препоръки за управление​

• ​Описание на функцията:​​ Когато системата засече аномалия или дефект, не само издава аларма, но и автоматично препоръчва стандартизирана процедура за управление, основана на нейната база на знания и библиотека с примери.
• ​Пример за приложение:​​ Например, при идентификация на "прекомерно загряло кабелно завършване," системата незабавно подава препоръки за управление, включително конкретни стъпки като "проверка на момента на затягане на фиксаторите," "почистване на контактните повърхности" и "повторно измерване с инфрачервен топлинен имиджер." Това ръководи местния персонал за поддръжка да решава проблемите бързо и стандартно, намалявайки зависимостта от експертно опит.

​4. Приложения​

​4.1 Ултра-високонапрегнати трансформаторни станции​

• ​Потребности:​​ Екстремно високи изисквания за надеждност на системата, тъй като всяко повреждение може да доведе до големи мащабни инциденти в мрежата. Оборудването е с висока стойност и неплануваните спирана водят до огромни загуби.
• ​Стойност:​​ Точната локализация на дефектите и предиктивната поддръжка на здравето на оборудването, предоставени от тази система, могат ефективно да предотвратят сериозни инциденти и да продължат жизнения цикъл на ключовото оборудване, служейки като ключов технически инструмент за гарантиране на сигурността на гръбначната мрежа.

​4.2 Полупроводникови чисти помещения​

• ​Потребности:​​ Почти строги изисквания за качество на електроенергията (например, падане на напрежението, хармоники) и непрекъснатост на доставката. Моментни колебания в електроенергията могат да доведат до отхвърлянето на цели партиди чипове, причинявайки огромни икономически загуби.
• ​Стойност:​​ Системата може да предостави ранни предупреждения за потенциални източници на разстройство в системата за разпределение на електроенергия (например, декларация на изолацията на оборудването), предотвратявайки тяхното влияние върху чувствителното производствено оборудване. Бързата локализация на дефектите и препоръки за управление могат да минимизират продължителността на прекъсването, гарантирайки непрекъснатостта и стабилността на производствения процес.

​5. Резюме на основните предимства​

• ​Профилактично предупреждение:​​ Преобразува "после-инцидентна корекция" в "предварителни действия," справяйки се с рисковете преди да се реализират.
• ​Точна локализация:​​ Бързо локализира точки на дефект, намалявайки времето за откриване и възстановяване на дефектите.
• ​Интелигентно вземане на решения:​​ Предоставя научни препоръки за управление и поддръжка, основани на данни, подобрявайки ефективността на поддръжката.
• ​Непрекъснато развитие:​​ Модели на изкуствен интелект, базирани в облака, се актуализират онлайн, правейки системата по-умна с използването ѝ.
• ​Сигурна и надеждна:​​ "Облак-Периферия" колаборативната архитектура осигурява реално време и надеждност на ключовите операции.