Intelligentes Stromüberwachungssystem: Lösung für ein Smartes Energiemanagementsystem

1. Systemübersicht​
​Kernpositionierung:​​ AI-gesteuerter adaptiver Stromsicherheitswächter

Das intelligente Stromüberwachungssystem ist eine neuartige Lösung für die zukünftige Stromüberwachung. Es überwindet die Einschränkungen des "passiven Alarms" herkömmlicher Überwachungssysteme. Durch die Integration von Edge-Computing, Cloud-Computing und Künstlicher Intelligenz wird ein integriertes aktives Verteidigungssystem aufgebaut, das "Wahrnehmung - Analyse - Entscheidung - Frühwarnung" umfasst. Der Kernwert des Systems liegt in seinen adaptiven Lern- und proaktiven Warnfähigkeiten. Es überwacht nicht nur den Betriebsstatus des Stromsystems in Echtzeit, sondern gewinnt auch tiefgehende Einblicke in potenzielle Risiken, lokalisiert Fehlfunktionen präzise und bietet wissenschaftliche Handlungsempfehlungen. Letztendlich dient es als intelligenter Sicherheitswächter, der die sichere, stabile und effiziente Betriebssicherheit kritischer Stromanlagen gewährleistet.

​2. Technische Architektur​
Dieses System verwendet eine fortschrittliche "Cloud-Edge"-Kollaborationsarchitektur, die Echtzeitfähigkeit, Intelligenz und Evolutionsfähigkeit ausbalanciert.

• ​Edge-Seite:​​
• ​Bereitstellung:​​ Intelligente Erfassungsterminals mit integrierten AI-Chips werden vor Ort, wie in Umspannwerken und Verteilungsraum, bereitgestellt.
• ​Funktion:​​ Ermöglicht die lokale Echtzeitdatenverarbeitung und Anomalieerkennung. Bietet eine schnelle Reaktion und Vorabbeurteilung für Fehlereigenschaften im Mikro- bis Millisekundenbereich wie Lichtbögen und transiente Störungen, wodurch eine extrem geringe Latenz für kritische Alarmsignale gewährleistet wird. Die Edge-Seite verfügt über ein gewisses Maß an autonomer Entscheidungsfähigkeit, sodass sie sogar bei Unterbrechung der Cloud-Verbindung den Kernschutzlogik ausführen kann.
• ​Cloud-Seite:​​
• ​Bereitstellung:​​ Auf einer hochverfügbaren Cloud-Plattform aufgebaut, verantwortlich für den Speicher und die Auswertung massiver historischer Daten.
• ​Funktion:​​ Die Cloud fungiert als das "Weisheitsgehirn" des Systems, indem sie durch maschinelles Lernen Fehlerprognosemodelle und Gerätegesundheitsbewertungsmodelle trainiert. Die Modelle unterstützen Online-iterative Aktualisierungen, was eine kontinuierliche Selbstoptimierung ermöglicht, während Betriebsdaten anfallen, was zu einer ständigen Verbesserung der Prognosegenauigkeit führt. Gleichzeitig bietet die Cloud ein einheitliches Operations- und Verwaltungsportal.
• ​Kollaborationsmechanismus:​​ Die Edge-Seite ist für die "sofortige Reaktion" verantwortlich, während die Cloud-Seite die "langfristige Lernfähigkeit" übernimmt. Optimierte in der Cloud trainierte Modelle werden periodisch oder nach Bedarf auf die Edge-Seite heruntergeladen, was die kontinuierliche Evolution des gesamten Intelligenzniveaus des Systems ermöglicht.

​3. Typische Funktionen​

​3.1 Lokalisierung und Schutz von Bogenfehlern​

• ​Technisches Prinzip:​​ Erfasst durch Hochfrequenzabtasttechnologie spezifische elektromagnetische Strahlungseigenschaften, die durch Fehlbögen erzeugt werden. Der Edge-AI-Chip analysiert die elektromagnetische Wellenform in Echtzeit und nutzt zusammen mit Informationen aus mehreren Sonden Algorithmen zur topologischen Lokalisierung.
• ​Kernwert:​​ Kann den Fehlerpunkt innerhalb von Schaltgeräten oder Kabelleitungen innerhalb weniger Millisekunden präzise lokalisieren und den fehlerhaften Schaltkreis schnell abschalten. Dies begrenzt den Fehlerumfang signifikant, verhindert die Eskalation von Unfällen und schützt die Sicherheit von Personen und Geräten.

​3.2 Umfassende Gerätegesundheitsbewertung und prädiktive Wartung​

• ​Überwachte Parameter:​​ Überwacht umfassend multidimensionale Zustandsparameter kritischer Stromgeräte (z.B. Transformatoren, Schaltgeräte, Kabelenden), wie Vibration, Temperatur und partielle Entladung.
• ​Kernfunktionen:​​
• ​Gesundheitspunktzahl:​​ Generiert eine dynamische Gesundheitspunktzahl für jedes Gerät basierend auf der AI-Modellanalyse der Fusionsdaten aus mehreren Quellen.
• ​Automatische Erstellung von FMEA-Berichten:​​ Das System kann automatisch FMEA-Berichte gemäß Industriestandards generieren, die potenzielle Gerätefehlmodi, mögliche Ursachen, Risikostufen und aktuellen Status klar darstellen und Daten für Wartungsentscheidungen bereitstellen.
• ​Vorhersage des Restnutzungslebens:​​ Prognostiziert das verbleibende Nutzungsleben der Geräte, was den Übergang von "zeitbasierter Wartung" zu "prädiktiver Wartung" erleichtert.

​3.3 Autonome Wiederherstellung und Handlungsempfehlungen​

• ​Funktionsbeschreibung:​​ Wenn das System eine Anomalie oder einen Fehler erkennt, gibt es nicht nur eine Alarmmeldung, sondern empfiehlt auch auf Basis seines Wissensspeichers und Fallbibliothek standardisierte Handlungsempfehlungen.
• ​Anwendungsbeispiel:​​ Zum Beispiel, wenn ein "überhitztes Kabelende" identifiziert wird, gibt das System sofort Handlungsempfehlungen, einschließlich spezifischer Schritte wie "Prüfung des Feststellmoments", "Reinigung der Kontaktflächen" und "erneute Messung mit einem Infrarot-Wärmebildgerät". Dies leitet das Wartungspersonal auf dem Standort dabei, Probleme schnell und standardmäßig zu lösen und reduziert die Abhängigkeit von Expertenerfahrung.

​4. Anwendungsszenarien​

​4.1 UHV-Umspannwerke​

• ​Anforderungen:​​ Extrem hohe Anforderungen an die Systemzuverlässigkeit, da jeder Fehler zu großflächigen Netzausfällen führen kann. Die Geräte haben einen hohen Wert, und unplanmäßige Stillstände führen zu massiven Verlusten.
• ​Wert:​​ Die präzise Fehlerlokalisierung und die prädiktive Wartung der Gerätegesundheit, die dieses System bietet, können schwerwiegende Unfälle wirksam verhindern und die Lebensdauer der Kerngeräte verlängern, was eine Schlüsseltechnologie für die Sicherheit des Netzwerks der Hauptleitungen ist.

​4.2 Halbleiterreinräume​

• ​Anforderungen:​​ Fast strenge Anforderungen an die Stromqualität (z.B. Spannungseinbrüche, Harmonische) und die Kontinuität der Stromversorgung. Momentane Spannungsschwankungen können zum Ausschuss ganzer Chargen von Chipprodukten führen und enorme wirtschaftliche Verluste verursachen.
• ​Wert:​​ Das System kann frühzeitige Warnungen für potenzielle Störquellen im Stromverteilungssystem (z.B. Isolierungsabbau von Geräten) geben, um deren Auswirkungen auf sensible Produktionsgeräte zu verhindern. Schnelle Fehlerlokalisierung und Handlungsempfehlungen können die Ausfallzeiten minimieren und die Kontinuität und Stabilität des Produktionsprozesses sicherstellen.

​5. Zusammenfassung der Kernvorteile​

• ​Proaktive Warnung:​​ Wandelt "Nachbearbeitung nach dem Vorfall" in "präventive Maßnahmen" um, indem Risiken vor ihrer Realisierung angegangen werden.
• ​Präzise Lokalisierung:​​ Lokalisiert Fehlerpunkte schnell, verkürzt die Zeit für die Fehlersuche und -behebung.
• ​Intelligentes Entscheiden:​​ Bietet wissenschaftliche Betriebs- und Wartungsempfehlungen auf datengestützter Grundlage, verbessert die Wartungseffizienz.
• ​Kontinuierliche Evolution:​​ Cloud-basierte AI-Modelle aktualisieren sich online, machen das System mit der Nutzung schlauer.
• ​Sicher und zuverlässig:​​ Die "Cloud-Edge"-Kollaborationsarchitektur gewährleistet die Echtzeitfähigkeit und Zuverlässigkeit kritischer Operationen.