ინტელექტური ელექტროსადგურის მონიტორინგი: სმარტ პოვერ მონიტორინგის სისტემის გადაწყვეტილება

13yrs + staff 30000+m² US$100,000,000+ China

1. სისტემის ზოგადი ხარისხი
ძირითადი პოზიცირება: AI-დამატებული ადაპტიური ენერგეტიკის უსაფრთხოების გარდინერი

ინტელექტური ენერგეტიკის მონიტორინგის სისტემა არის ახალი პოკოლენის ენერგეტიკის მონიტორინგის ამოხსნა, შექმნილი მომავალისთვის. ის გადაჭრის ტრადიციული მონიტორინგის სისტემების "პასიური ალარმის" შეზღუდვებს. უზერ კომპიუტინგის, ღრუბლის კომპიუტინგის და ართუსინტეტიკური ტექნოლოგიების ინტეგრაციით, ის ქმნის ერთიან აქტიურ დეფენსიურ სისტემას, რომელიც შეიცავს "შემჩნევა - ანალიზი - გადაწყვეტილება - წინასწარ განცხადება". სისტემის ძირითადი მნიშვნელობა არის მისი ადაპტიური სწავლა და აქტიური განცხადების შესაძლებლობა. ის არაียง რეალურ დროში მონიტორს ენერგეტიკის სისტემის მუშაობის მდგომარეობას, არამედ სიღრმისეულად ანალიზირებს შესაძლო რისკებს, ზუსტად ადგენს შეცდომებს და გაძლევს სამეცნიერო შემთხვევის შესახებ რჩევებს. ბოლოს, ის მუშაობს ინტელექტურ უსაფრთხოების გარდინერის როლში, რომელიც უზრუნველყოფს საჭირო ენერგეტიკის ინფრასტრუქტურის უსაფრთხო, სტაბილურ და ეფექტურ მუშაობას.

2. ტექნიკური არქიტექტურა
ეს სისტემა იყენებს დიდი ხარისხის "ღრუბელ-უზერი" კოლეგიურ არქიტექტურას, რომელიც ბალანსირებს რეალურ დროს, ინტელექტურობას და განვითარებას.

უზერის მხარე:

დანერგვა: დანერგულია ინტელექტური შეძენის ტერმინალები, რომლებიც ინტეგრირებულია AI ჩიპებით დაბრუნების სადგურებში და დისტრიბუციის ოთახებში.
ფუნქცია: შესაძლებლობა აქცევს ლოკალურ რეალურ დროში მონიტორინგს და ანომალიების დასასამართლებლად. პროვიდებს სწრაფ რეაქციას და პრელიმინარულ დასასამართლებლად მიკროსეკუნდის და მილისეკუნდის დონის შეცდომების მახასიათებლებზე, როგორიცაა დენის დარტყმები და ტრანზიენტული შეშფოთებები, რაც უზრუნველყოფს კრიტიკული ალარმების ექსტრემალურად დაბალ ლატენციას. უზერის მხარე აქვს რაღაც ხარისხის ავტონომიური გადაწყვეტილების შესაძლებლობა, რაც უზრუნველყოფს საკუთარი დაცვის ლოგიკის შესრულებას, თუმცა ღრუბელის კავშირი დაკარგულია.

ღრუბელის მხარე:

დანერგვა: დანერგულია მაღალი ხარისხის ღრუბელის პლატფორმაზე, რომელიც უზრუნველყოფს მასიური ისტორიული მონაცემების შენახვას და გამოძიებას.
ფუნქცია: ღრუბელი მუშაობს სისტემის "საბრძოლო მოზიდულობა" როლში, რომელიც ვარჯიშობს შეცდომის პროგნოზირების მოდელებს და ტექნიკის ჯანმრთელობის შეფასების მოდელებს მანქანის სწავლას ალგორითმებით. მოდელები მხარდაჭერენ 온라인 업데이트를 통해 지속적인 자기 최적화가 가능하며, 운영 데이터가 누적됨에 따라 예측 정확도가 지속적으로 향상됩니다. 동시에 클라우드는 통합 운영 및 관리 포털을 제공합니다.

협업 메커니즘: 엣지 측은 "즉시 반응"을 담당하고, 클라우드 츄는 "장기 학습"을 처리합니다. 클라우드에서 최적화된 모델이 주기적으로 또는 필요에 따라 엣지 측으로 전송되어 시스템 전체의 지능 수준이 지속적으로 진화할 수 있습니다.

3. 대표 기능

3.1 아크 고장 위치 및 보호

기술 원리: 고주파 샘플링 기술을 통해 고장 아크에서 발생하는 특정 전자기 방사 특성을 캡처합니다. 엣지 AI 칩은 실시간으로 전자기 파형을 분석하고, 다중 프로브 정보와 함께 알고리즘을 사용하여 위상 위치를 결정합니다.
핵심 가치: 스위치 기어 또는 케이블 라인 내에서 밀리초 단위로 고장 지점을 정확하게 위치시키고, 고장 회로를 신속하게 트립시킵니다. 이로 인해 고장 범위가 크게 제한되고 사고 확산이 방지되며, 인원과 장비의 안전이 보호됩니다.

3.2 종합 장비 건강 평가 및 예지 유지보수

모니터링 매개변수: 변압기, 스위치 기어, 케이블 종단부 등 주요 전력 장비의 다차원 상태 매개변수(예: 진동, 온도, 부분 방전)를 종합적으로 모니터링합니다.
핵심 기능:

건강 점수: 다중 소스 데이터 융합에 대한 AI 모델 분석을 기반으로 각 장비에 대한 동적 건강 점수를 생성합니다.
자동 FMEA 보고서 생성: 시스템은 산업 표준에 부합하는 고장 모드 및 영향 분석(FMEA) 보고서를 자동으로 생성하여, 잠재적인 장비 고장 모드, 가능한 원인, 위험 수준 및 현재 상태를 명확히 제시하여 유지보수 결정을 위한 데이터 지원을 제공합니다.
잔여 유용 수명 예측: 장비의 잔여 유용 수명을 예측하여, "시간 기반 유지보수"에서 "예지 유지보수"로 전환을 용이하게 합니다.

3.3 자동 복구 및 처리 권장 사항

기능 설명: 시스템이 이상 또는 고장을 감지하면 알람을 발령할 뿐만 아니라, 지식베이스와 사례 라이브러리를 기반으로 표준화된 처리 절차를 자동으로 추천합니다.
응용 예: 예를 들어, "과열된 케이블 종단부"를 식별하면 시스템은 즉시 "고정 나사를 확인", "접촉면 청소", "적외선 열 이미지로 재측정" 등의 구체적인 단계를 포함한 처리 제안을 전송합니다. 이를 통해 현장 유지보수 인력이 신속하고 표준적으로 문제를 해결할 수 있도록 안내하여 전문가 경험이나 의존성을 줄입니다.

4. 적용 시나리오

4.1 초고압 변전소

필요성: 시스템 신뢰성에 극도로 높은 요구 사항이 있으며, 어떠한 고장이라도 대규모 전력망 사고를 일으킬 수 있습니다. 장비의 가치가 매우 높으며, 예상치 못한 중단은 막대한 손실을 초래합니다.
가치: 이 시스템이 제공하는 정밀한 고장 위치 및 장비 건강 예지 유지보수는 중대한 사고를 효과적으로 예방하고 핵심 장비의 수명을 연장하여, 전력망의 주요 네트워크 보안을 보장하는 주요 기술 수단이 됩니다.

4.2 반도체 클린룸

필요성: 전력 품질(예: 전압 저하, 고조파)과 전력 공급 연속성에 거의 엄격한 요구 사항이 있습니다. 순간적인 전력 변동은 전체 칩 제품 배치를 폐기하게 만들고, 막대한 경제적 손실을 초래할 수 있습니다.
가치: 시스템은 전력 분배 시스템 내의 잠재적인 간섭 원인(예: 장비 절연 저하)에 대해 조기에 경고하여 민감한 생산 장비에 영향을 미치는 것을 방지할 수 있습니다. 신속한 고장 위치 및 처리 권장 사항은 중단 시간을 최소화하여 생산 과정의 연속성과 안정성을 보장합니다.

5. 핵심 우위 요약