Intelligentne Elektrija Jälgimine: Tark Elektrija Jälgimissüsteemi Lahendus

1.Süsteemi ülevaade​
​Põhiline positsioneerimine:​​ KI juhitav adaptiivne energiaohutuse kaitsja

Intelligentne energianäitamissüsteem on uus põlvkond energianäitamislahendusi, mis on mõeldud tulevikule. See murdab läbi traditsiooniliste jälgimissüsteemide endise "passiivse hoiatuse" piirangud. Edge-arvutuse, pilvearvutuse ja tehisintellekti tehnoloogiate integreerimise kaudu ehitatakse integreeritud aktiivne kaitse süsteem, mis hõlmab "tundlikkust - analüüsi - otsust - varoitust". Süsteemi põhiväärtus seisneb selle adaptiivses õppimises ja proaktiivses varoituses. See jälgib mitte ainult energiasüsteemi tööolekut reaalajas, vaid annab ka sügavaid vaateid potentsiaalsetele riskidele, täpselt määrab vigade asukoha ja pakub teaduslikke käsitlussoovitusi. Lõplikult toimib see intelligentseks ohutuse kaitsjaks, tagades kriitiliste energiaobjektide ohutu, stabiilse ja efektiivse töö.

​2. Tehniline arhitektuur​
See süsteem kasutab edasijõulist "Pilv-Edge" koostööarhitektuuri, mis tasakaalustab reaalsuse, intelligentsuse ja evolutsiooni.

• ​Edge pool:​​
• ​Rakendamine:​​ Paigutatakse tegelaskeskkonnas AI-chipiga integreeritud intelligentsed andmete kogumispunktide, näiteks substaatsioonides ja jaotussaalides.
• ​Funktsioon:​​ Lubab lokaliseeritud reaalaja andmete töötlemist ja anomaliate tuvastamist. Pakub kiiret reaktsiooni ja algset järeldust mikrosekundite kuni millisekundite tasandil esinevate vigade karakteristikute, nagu lõmblused ja ajutised häired, korral, tagades kriitiliste hoiatuste väga madala viivitusaja. Edge poolil on teatud määral iseseisev otsustusvõime, mis võimaldab tal väljendada põhikaitse loogikat isegi siis, kui pilveühendus katkeb.
• ​Pilve pool:​​
• ​Rakendamine:​​ Ehitatakse kõrge saadetusega pilveplatvormile, vastutab massiivse ajaloo andmete säilitamise ja minevikust õppimise eest.
• ​Funktsioon:​​ Pilv toimib süsteemi "tarka aju" rollis, treenides masinõppe algoritmide abil vigade ennustamise muduleid ja seadmete tervislikkuse hindamismuduleid. Mudelid toetavad online iteratiivseid uuendusi, lubades pidevat endaoptimeerimist, kui operatsiooniallikad kogunevad, viies prognooside täpsuse pideva parandamiseni. Samas pakub pilv ühtset operatsioonide ja halduse portaalit.
• ​Koostöömekhanism:​​ Edge pool vastutab "viivitamatute reaktsioonide" eest, samas kui pilve pool hoolitseb "pikaajalise õppe" eest. Pilves optimeeritud mudelid edastatakse perioodiliselt või nõudmise korral edge poole, võimaldades terviku süsteemi intelligentsuse taseme pidevat evolutsiooni.

​3. Tavalised funktsioonid​

​3.1 Lõmblusvigade määramine ja kaitse​

• ​Tehniline printsiip:​​ Võtab vastu konkreetse elektromagnetilise radiatsioonikarakteristiika, mis tekib vigase lõmbluse kaudu, kõrgsageduse valimiste tehnoloogia abil. Edge AI-chipp analüüsib elektromagnetilist lainekujundit reaalajas ja, kombinerituna mitme sondeerimisinfo ja algoritmidega, kasutab topoloogilist määramist.
• ​Põhiväärtus:​​ Suudab täpselt määrata vigase punkti lülites või kabelite joontes millisekundites ja kiiresti katkestada vigase tsirkviidi. See piirab oluliselt vigade ulatust, takistab õnnetuse levikut ja kaitseb inimeste ja seadmete ohutust.

​3.2 Üldine seadme tervislikkuse hindamine ja ennustav hooldus​

• ​Jälgitavad parameetrid:​​ Jälgitakse kriitiliste energiaseadmete (nt transformatord, lülited, kabeleterminaadid) mitmemõõtmelist olekuparametrit, nagu vibratsioon, temperatuur ja osalislad.
• ​Põhifunktsioonid:​​
• ​Tervislikkuskoor:​​ Genereeritakse iga seadme jaoks dünaamiline tervislikkuskoor, mis põhineb mitme allikaga andmete füüsionimisel AI-mudeli analüüsil.
• ​Automaatne FMEA aruande genereerimine:​​ Süsteem suudab automaatselt luua tööstusstandarditele vastavaid Vigade Moodide ja Mõjude Analüüsi (FMEA) aruannet, selgelt näitades potentsiaalseid seadmefailide moodie, võimalikke põhjuseid, riskitaseme ja praegust olekut, pakkudes andmetöötluse toetust hooldusotsustele.
• ​Järelkasutusaja prognoos:​​ Prognoosib seadme järelkasutusaja, viies hooldusest "aegperioodiga hooldusest" "ennustava hoolduse" juurde.

​3.3 Autonoomne taastamine ja käsitlussoovitused​

• ​Funktsiooni kirjeldus:​​ Kui süsteem tuvastab anomalii või vea, siis see ei ainult edasta hoiatust, vaid soovitab ka automaatselt standardiseeritud käsitlusprotseduure, põhinedes oma teadmiste baasil ja juhendite raamatukogul.
• ​Rakenduse näide:​​ Näiteks, tuvastades "ülekuuma kabeleterminaadi", edastab süsteem kohe käsitlussoovitusi, sealhulgas konkreetseid toiminguid, nagu "kontrollige kiinnituskruvade jõudu", "puhastage kontaktipinna" ja "mõõtke uuesti infrapunane termograaf". See juhib paigal olevaid hooldusmeeskondi kiiresti ja standardina probleemide lahendamisel, vähendades spetsialistide kogemuse sõltuvust.

​4. Rakendusalad​

​4.1 Ülitäispinge substaatsioonid​

• ​Vajadused:​​ Süsteemil on äärmiselt kõrgeid nõuded usaldusväärsusele, kuna igasugune viga võib põhjustada laiaulatuslikke võrguõnnetusi. Seadmed on väga kallid, ja eplanneeritud väljalülitused toovad kaasa suured kahjumid.
• ​Väärtus:​​ See süsteem pakub täpset vigade määramist ja seadmete tervislikkuse ennustavat hooldust, mis võib tõhusalt ennetada rasketest õnnetustest ja pikendada põhiseadmete eluajad, toimides võrgu peavariku turvalisuse tagamise olulise tehnilise meetodina.

​4.2 Semikontduktorite puhtusruumid​

• ​Vajadused:​​ Energia kvaliteedil (nt pingevahendid, harmooniad) ja elektrivaatuse jätkuvusel on peaaegu range nõue. Ajutised energiavahendid võivad põhjustada terve partii chipiproductide mahakandmist, toodates suure majandusliku kahju.
• ​Väärtus:​​ Süsteem suudab anda varaseid hoiatusi potentsiaalsete segadusallikate kohta (nt seadmete eraldusdegradatsioon), takistes nende mõju tundlikele tootmisvarustusele. Kiire vigade määramine ja käsitlussoovitused võivad minimeerida väljalülituse kestust, tagades tootmisprotsessi jätkuvuse ja stabiilsuse.

​5. Põhivõrdelised eelised​

• ​Proaktiivne varoitus:​​ Muudab "pärast sündmuste korrigeerimist" "ennetavaks toimingiks", lahendades riske enne nende realiseerumist.
• ​Täpne määramine:​​ Määrab kiiresti vigade asukoha, lühendades vigade lahendamise ja taastamise aega.
• ​Intelligentne otsustamine:​​ Põhineb andmete põhjal teaduslikud töö- ja hooldussoovitused, tõstab hoolduse efektiivsust.
• ​Pidev evolutsioon:​​ Pilvepõhist AI-mudelid uuendatakse online, muutes süsteemi pidevalt targemaks.
• ​Turvaline ja usaldusväärne:​​ "Pilv-Edge" koostööarhitektuur tagab kriitiliste operatsioonide reaalsuse ja usaldusväärsuse.