Intelligent Power Monitoring: Smart Power Overvågningssystemløsning

1. Systemoversigt​
​Kernepositionering:​​ AI-drevet adaptiv strømsikkerhedsbevogter

Det intelligente system til strømovervågning er en nygenerations løsning til strømovervågning, der er designet til fremtiden. Det gennembrud den traditionelle overvågnings systems begrænsninger ved "passiv alarm". Ved at integrere kantberegning, skyberegning og kunstig intelligens teknologier, opbygger det et integreret aktiv forsvarssystem, der dækker "perception - analyse - beslutning - varsel". Systemets kerneværdi ligger i dets adaptive lærings- og proaktive advarselskapaciteter. Det overvåger ikke kun strømsystemets driftstatus i realtid, men indhenter også dybere indsigt i potentielle risici, lokaliserer fejl præcist og giver videnskabelige håndteringssuggestioner. Det fungerer som en intelligent sikkerhedsbevogter, der sikrer sikker, stabil og effektiv drift af kritiske strømanlæg.

​2. Teknisk arkitektur​
Dette system anvender en avanceret "sky-kant" samarbejdsarkitektur, der balancerer realtidsydeevne, intelligens og udviklingsmuligheder.

• ​Kantside:​​
• ​Installation:​​ Installerer intelligente dataindsamlingsenheder integreret med AI-chips på stedet, såsom i transformatorstations og distributionsrum.
• ​Funktion:​​ Gør det muligt for lokal realtidsdata behandling og anomalidetektion. Leverer hurtig respons og foreløbig vurdering for mikrosekund til millisekund niveau fejl, som buebliksemner og kortvarige forstyrrelser, hvilket sikrer ekstremt lav forsinkelse for kritiske alarmer. Kantsiden har en vis grad af autonom beslutningskapacitet, der tillader den at udføre kernebeskyttelseslogik, selv når forbindelsen til skyen er afbrudt.
• ​Sky-side:​​
• ​Installation:​​ Bygget på en højtilgængelighed skyplatform, ansvarlig for lagring og udnyttelse af massive historiske data.
• ​Funktion:​​ Skyen fungerer som systemets "visdomshjerne", træner fejlprognosemodeller og udstyrshelsevurderingsmodeller gennem maskinlæringsalgoritmer. Modellerne understøtter online iterative opdateringer, der gør det muligt for systemet at fortsætte med at seltoptimere sig, da driftsdata akkumuleres, hvilket fører til konstant forbedring af prognosepræcision. Samtidig leverer skyen en enkelt operation- og administrationsportal.
• ​Samarbejdsmekanisme:​​ Kantsiden er ansvarlig for "medfølgende reaktion," mens sky-siden tager sig af "langsigtede læringsprocesser." Optimerede modeller, der er trænet i skyen, bliver periodisk eller efter behov sendt ned til kantsiden, hvilket gør det muligt for hele systemets intelligensniveau at udvikle sig kontinuerligt.

​3. Typiske funktioner​

​3.1 Lokalisering og beskyttelse af budefekter​

• ​Teknisk princip:​​ Fanger specifikke elektromagnetiske strålingskarakteristika, der genereres af fejlbudefekter, gennem højkvalitets samplingsteknologi. Kant-AI chip analyserer elektromagnetisk bølgeform i realtid og kombinerer dette med information fra flere sensorer, bruger algoritmer til topologisk lokalisering.
• ​Kerneværdi:​​ Kan præcist lokalisere fejlpunktet inden for switchgear eller kabelledninger på millisekund niveau, og hurtigt afbryde den defekte kredsløb. Dette begrænser betydeligt fejlområdet, forhindrer ulykkesforværring og beskytter personale og udstyrs sikkerhed.

​3.2 Komplet udstyrshelsevurdering og prediktiv vedligeholdelse​

• ​Overvågede parametre:​​ Overvåger multidimensionelle statusparametre for kritisk strømudstyr (fx transformer, switchgear, kabelforbindelser), såsom vibration, temperatur og partielle udladninger.
• ​Kernefunktioner:​​
• ​Sundhedsscore:​​ Genererer en dynamisk sundhedsscore for hvert stykke udstyr baseret på AI-modellernes analyse af multikilde data fusion.
• ​Automatisk generering af FMEA-rapporter:​​ Systemet kan automatisk generere Failure Mode and Effects Analysis rapporter, der er i overensstemmelse med industristandarder, og tydeligt præsentere potentielle udstyrfejlmodeller, mulige årsager, risikoniveauer og aktuel status, der giver datastøtte for vedligeholdelsesbeslutninger.
• ​Resterende nyttigt liv forudsigtelse:​​ Forudsiger resterende nyttigt liv for udstyr, hvilket gør det muligt at skifte fra "tidbasert vedligeholdelse" til "prediktiv vedligeholdelse."

​3.3 Autonome gendannelse og håndteringsanbefalinger​

• ​Funktionsbeskrivelse:​​ Når systemet registrerer en anomalitet eller fejl, udsender det ikke blot en alarm, men anbefaler også standardiserede håndteringsprocedurer baseret på sin videnbase og sagbibliotek.
• ​Anvendelseseksempel:​​ For eksempel, ved identificering af en "overophedet kabelforbindelse," sender systemet umiddelbart håndteringsanbefalinger, herunder specifikke trin som "kontrollér fastenernes drejetorque," "rens kontaktflader," og "mål igen med en infrarød termografi." Dette vejleder stedlige vedligeholdelsespersonale i at løse problemer hurtigt og standardiseret, hvilket reducerer afhængigheden af ekspertviden.

​4. Anvendelsesscenarier​

​4.1 Ultrahøvspændings transformatorstationer​

• ​Behov:​​ Ekstremt høje krav til systemets pålidelighed, da enhver fejl kan forårsage store netforstyrrelser. Udstyr er meget værdifuldt, og uplanlagte nedture resulterer i massive tab.
• ​Værdi:​​ Den præcise fejllokalisering og udstyrshelse-prediktiv vedligeholdelse, som dette system leverer, kan effektivt forebygge alvorlige ulykker og forlænge levetiden af kerneudstyr, og fungerer som en nøgle teknisk metode for at sikre sikkerten på nettets rygrad.

​4.2 Halvdirekte renrum​

• ​Behov:​​ Næsten strenge krav til strømkvalitet (fx spændingsnedgang, harmonier) og strømforsyningskontinuitet. Momentære strømfluktuationer kan føre til, at hele partier af chipprodukter skal forkastes, hvilket resulterer i enorme økonomiske tab.
• ​Værdi:​​ Systemet kan give tidlig advarsel for potentielle kilder til forstyrrelser i strømforsyningsystemet (fx nedbrydning af udstyrsisolering), forhindre deres indvirkning på følsomt produktionsudstyr. Hurtig fejllokalisering og håndteringsanbefalinger kan minimere nedbrudets varighed, og sikre kontinuiteten og stabiliteten i produktionsprocessen.

​5. Oversigt over kernefordele​

• ​Proaktiv advarsel:​​ Omdanner "efter-incident rettelser" til "forebyggende handlinger," adresserer risici, før de materialiserer sig.
• ​Precis lokalisering:​​ Lokaliserer hurtigt fejlpunkter, forkorter fejlfinding og gendannelses tid.
• ​Intelligent beslutningstagning:​​ Leverer videnskabelige drift- og vedligeholdelsesanbefalinger baseret på data-drevne inddragelser, forbedrer vedligeholdelseseffektiviteten.
• ​Kontinuerlig evolution:​​ Skybaserede AI-modeller opdateres online, gør systemet smartere med brug.
• ​Sikker og pålidelig:​​ "Sky-kant" samarbejdsarkitektur sikrer realtidsydeevnen og pålideligheden af kritiske operationer.