Հուսալի էլեկտրաէներգիայի վերլուծությունը. Ինտելեկտուալ էլեկտրաէներգիայի վերլուծման համակարգի լուծումը

1. Սիստեմի ակնարկ​
​Կորի դիրքավորումը:​​ AI-ով հետազոտված ադապտիվ էլեկտրաէներգիայի անվտանգության պահպան

Ինտելեկտուալ էլեկտրաէներգիայի հաստատող համակարգը նախատեսված է ապագայի համար և ներկայացնում է նոր սերիայի էլեկտրաէներգիայի հաստատող լուծում։ Այն դիրքային է ստանդարտ հաստատող համակարգերի "անակտիվ աշխատանք" սահմանափակումներից։ Համակարգը ինտեգրում է եզրային հաշվարկներ, օրական հաշվարկներ և արտանոտ ինտելեկտուալ տեխնոլոգիաներ, կառուցելով ինտեգրալ ակտիվ պաշտպանական համակարգ, որը ներառում է "ուշադրություն - վերլուծություն - որոշում - անվտանգություն"։ Համակարգի կորի արժեքը բնութագրվում է ադապտիվ սովորողության և ակտիվ աշխատանքի հնարավորությամբ։ Այն ոչ միայն իրական ժամանակում հաստատում է էլեկտրաէներգիայի համակարգի գործանալու վիճակը, այլ նաև խորը հասկանում է պոտենցիալ հարավի համար, ճշգրիտ գտնում է անհաջողությունները և առաջարկում է գիտական կառավարման հարցեր։ Վերջապես, այն գործում է ինտելեկտուալ անվտանգության պահպան որպես, պահպանելով կրիտիկական էլեկտրաէներգիայի համակարգերի անվտանգ, կայուն և արդյունավետ գործանալու վիճակը։

​2. Տեխնիկական արქիտեկտուրա​
Այս համակարգը օգտագործում է առաջարկված "Օրական-Եզրային" կոլաբորատիվ արքիտեկտուրա, հավասարակշռելով իրական ժամանակային գործանալու վիճակը, ինտելեկտուալությունը և էվոլյուցիան։

• ​Եզրային կողմը:​​
• ​Ամրագրումը:​​ Ամրագրում է ինտելեկտուալ ընդունելի երկիրը ինտեգրացված AI միկրոսխեմաներով հիմնական կերպով, ինչպիսիք են սեփական կերպով և դիստրիբյուցիայի սենյակները։
• ​Ֆունկցիան:​​ Միջոցառում է լոկալ իրական ժամանակում տվյալների պրոցեսին և անսովորության հայտնաբերումը։ Առաջարկում է արագ պատասխան և պատասխան միկրոսեկունդներից միլիսեկունդների համար անհաջողությունների համար, ինչպիսիք են արկ ֆլեշերը և առանց կայուն աշխատանքի դիստուրբանսները, պահպանելով կրիտիկական աշխատանքների համար չափազանց ցուցիչ լագ։ Եզրային կողմը ունի որոշակի անկախ որոշման հնարավորություն, որը կարող է կատարել կորի պաշտպանական տրամադրություններ նույնիսկ երբ օրական կապը դադարել է։
• ​Օրական կողմը:​​
• ​Ամրագրումը:​​ Բանալի է բարձր հասանելիության օրական պլատֆորմի վրա, պատասխանատու հսկայական պատմական տվյալների պահպանման և արտասանողության համար։
• ​Ֆունկցիան:​​ Օրական համակարգը գործում է համակարգի "կանխատեսման ուղղություն", որը կառուցում է անհաջողության կանխատեսման մոդելներ և սարքավորումների սանդուղքի գնահատման մոդելներ մեքենայական սովորողության ալգորիթմների միջոցով։ Մոդելները աջակցում են գոնլայն իտերատիվ թարմացումների, որոնց համար համար օպերացիոն տվյալների ավագում անընդհատ ինքն-օպտիմիզացիա է ստացվում, որը համար հաստատում է կանխատեսման ճշգրտությունը։ Նույն ժամանակ օրական առաջարկում է միասնական օպերացիոն և կառավարման պորտալ։
• ​Կոլաբորատիվ մեխանիզմ:​​ Եզրային կողմը պատասխանատու է "անմիջապես պատասխանել", իսկ օրական կողմը պատասխանատու է ".getLong-term learning"։ Օրական կողմում օպտիմիզացված մոդելները պարբերաբար կամ պահանջանմունքով ներկայացվում են եզրային կողմին, որը հնարավորություն է տալիս ամբողջ համակարգի ինտելեկտուալ մակարդակի անընդհատ էվոլյուցիան։

​3. típíkum függvények​

​3.1 Arc Fault Location and Protection​

• ​Technical Principle:​​ Captures specific electromagnetic radiation characteristics generated by fault arcs through high-frequency sampling technology. The edge AI chip analyzes the electromagnetic waveform in real-time and, combined with multi-probe information, utilizes algorithms for topological localization.
• ​Core Value:​​ Can accurately locate the fault point within switchgear or cable lines within milliseconds, and quickly trip the faulty circuit. This significantly contains the fault scope, prevents accident escalation, and protects personnel and equipment safety.

​3.2 Comprehensive Equipment Health Assessment and Predictive Maintenance​

• ​Monitored Parameters:​​ Comprehensively monitors multi-dimensional status parameters of critical power equipment (e.g., transformers, switchgear, cable terminations), such as vibration, temperature, and partial discharge.
• ​Core Functions:​​
• ​Health Score:​​ Generates a dynamic health score for each piece of equipment based on AI model analysis of multi-source data fusion.
• ​Automated FMEA Report Generation:​​ The system can automatically generate Failure Mode and Effects Analysis reports compliant with industrial standards, clearly presenting potential equipment failure modes, possible causes, risk levels, and current status, providing data support for maintenance decisions.
• ​Remaining Useful Life Prediction:​​ Predicts the remaining useful life of equipment, facilitating the shift from "time-based maintenance" to "predictive maintenance."

​3.3 Autonomous Recovery and Handling Recommendations​

• ​Function Description:​​ When the system detects an anomaly or fault, it not only issues an alarm but also automatically recommends standardized handling procedures based on its knowledge base and case library.
• ​Application Example:​​ For instance, upon identifying an "overheated cable termination," the system immediately pushes handling suggestions, including specific steps like "check fastener torque," "clean contact surfaces," and "re-measure with an infrared thermal imager." This guides on-site maintenance personnel to resolve issues quickly and standardly, reducing reliance on expert experience.

​4. Application Scenarios​

​4.1 Ultra-High Voltage Substations​

• ​Needs:​​ Extremely high requirements for system reliability, as any fault may cause large-scale grid incidents. Equipment is highly valuable, and unplanned outages result in massive losses.
• ​Value:​​ The precise fault location and equipment health predictive maintenance provided by this system can effectively prevent severe accidents and extend the lifespan of core equipment, serving as a key technical means for ensuring the security of the grid's backbone network.

​4.2 Semiconductor Cleanrooms​

• ​Needs:​​ Nearly stringent requirements for power quality (e.g., voltage sags, harmonics) and power supply continuity. Momentary power fluctuations can lead to the scrapping of entire batches of chip products, causing huge economic losses.
• ​Value:​​ The system can provide early warnings for potential sources of disturbance within the power distribution system (e.g., equipment insulation degradation), preventing their impact on sensitive production equipment. Rapid fault location and handling recommendations can minimize outage duration, ensuring the continuity and stability of the production process.

​5. Summary of Core Advantages​

• ​Proactive Warning:​​ Transforms "post-incident remediation" into "preventive action," addressing risks before they materialize.
• ​Precise Localization:​​ Quickly locates fault points, shortening troubleshooting and recovery time.
• ​Intelligent Decision-Making:​​ Provides scientific operation and maintenance suggestions based on data-driven insights, enhancing maintenance efficiency.
• ​Continuous Evolution:​​ Cloud-based AI models update online, making the system smarter with use.
• ​Secure and Reliable:​​ The "Cloud-Edge" collaborative architecture ensures the real-time performance and reliability of critical operations.