Intelligent Power Monitoring: IEE-Business Smart Power Monitoring System Solution

1.Sistēmas pārskats​
​Kernējā pozicionēšana:​​ AI vadīts adaptīvs enerģijas drošības aizsargs

Izgudrotais Intelektuālais enerģijas monitorings ir jaunākās paaudzes enerģijas monitoringa risinājums, kas izstrādāts nākotnei. Tas pārvar novecojušo monitoringa sistēmu iebūvēto "pasīvo brīdinājumu" ierobežojumus. Integrējot malas aprēķinus, mākoņdarbību un mākslīgo inteliģenci, tā veido integrētu proaktīvo aizsardzības sistēmu, kas ietver "uzmanību - analīzi - lēmumu pieņemšanu - brīdinājumu". Sistēmas galvenā vērtība atrodas tās adaptīvajā mācīšanā un proaktīvajos brīdinājumos. Tā ne tikai reāllaikā uzrauga enerģijas sistēmas darbību, bet arī gūst dziļas ieskatnes potenciālajos riskos, precīzi lokālizē kļūdas un sniedz zinātniskas rīcības ieteikumus. Galu galā tā darbojas kā intelektuāls drošības aizsargs, nodrošinot būtisko enerģijas infrastruktūru drošu, stabila un efektīvu darbību.

​2. Tehniskā arhitektūra​
Šī sistēma izmanto pašreizējo "Mākoņi-Malas" sadarbības arhitektūru, balansējot reāllaika veiktspēju, inteliģentumu un evolūciju.

• ​Malas puse:​​
• ​Izvietošana:​​ Vietēji tiek izvietoti intelektuālie ieguves termināli, integrēti ar AI čipiem, piemēram, transformatoru stacijās un distribūcijas telpās.
• ​Funkcija:​​ Ļauj vietēji reāllaikā apstrādāt datus un detektēt anomalijas. Sniedz ātru reakciju un sākotnēju novērtējumu mikrosekundes līdz milisekundes līmeņa kļūdu raksturlielumiem, piemēram, loks spuldzes un pagarinātie traucējumi, nodrošinot ļoti zemu kritisko brīdinājumu laiku. Malas puse ir ar noteiktu autonomu lēmumu pieņemšanas spēju, ļaujot tai pat tad, kad mākoņu savienojums ir apturēts, izpildīt būtiskākos aizsardzības logikas elementus.
• ​Mākoņu puse:​​
• ​Izvietošana:​​ Izveidota augsti pieejamā mākoņu platformā, kas atbild par lielo vēsturisko datu glabāšanu un minēšanu.
• ​Funkcija:​​ Mākoņi darbojas kā sistēmas "prātīgais smadzeņu", trenējot kļūdu prognozēšanas modeļus un iekārtu veselības novērtēšanas modeļus, izmantojot mašīnmācīšanās algoritmus. Modeļi atbalsta tiešsaistes iteratīvus atjauninājumus, ļaujot nepārtrauktu pašoptimizāciju, kā rezultātā, kad operatīvie dati akumulējas, notiek ilggaidīga prognozēšanas precizitātes uzlabošanās. Tāpat mākoņi nodrošina vienotu operatīvo un pārvaldības portālu.
• ​Sadarbības mehānisms:​​ Malas puse atbild par "nedēļēlo reakciju", kamēr mākoņu puse uztver "ilgtermiņa mācīšanos". Optimizēti mākoņos apmācīti modeļi periodiski vai pēc pieprasījuma tiek nosūtīti uz malas pusi, ļaujot visai sistēmai nepārtraukti attīstīt savu inteliģences līmeni.

​3. Tipiskās funkcijas​

​3.1 Loka kļūdu lokālizācija un aizsardzība​

• ​Tehniskais princips:​​ Iegūst specifiskos elektromagnētiskos izstarojumu raksturlielumus, ko ģenerē kļūdas lokas, izmantojot augstu frekvences mērīšanas tehnoloģiju. Malas AI čips reāllaikā analizē elektromagnētisko formas un, kombinējot daudzu sondu informāciju, izmanto algoritmus topoloģiskai lokālizācijai.
• ​Būtiskā vērtība:​​ Spēj precīzi lokālizēt kļūdas punktu mainīgās iekārtas vai kabēļu līnijās milisekundes laikā un ātri atslēgt kļūdaino šķērsojumu. Tas būtiski ierobežo kļūdas apmēru, novērš negadījumu paplašināšanos un aizsargā cilvēkus un iekārtu drošību.

​3.2 Visaptveroša iekārtu veselības novērtēšana un prognozēšana​

• ​Uzmanības parametri:​​ Visaptveroši uzraudzīt būtiskās enerģijas iekārtas (piemēram, transformatori, mainīgās iekārtas, kabēļu beigu ierīces) vairākdimmensionālos statusa parametrus, piemēram, vibrāciju, temperatūru un daļējo izdevi.
• ​Būtiskās funkcijas:​​
• ​Veselības rādītājs:​​ Izveido dinamisku veselības rādītāju katrai iekārtai, pamatojoties uz AI modeļa analīzi, izmantojot daudzas avotu datu fūziju.
• ​Automātiska FMEA ziņojuma ģenerēšana:​​ Sistēma var automātiski ģenerēt industriālajiem standartiem atbilstošus Kļūdu modes un efektu analīzes ziņojumus, skaidri parādot potenciālas iekārtas kļūdas modes, iespējamos cēloņus, riska līmeņus un pašreizējo statusu, nodrošinot datus, kas atbalsta uzturēšanas lēmumus.
• ​Pārējā izmantošanas ilgums prognozēšana:​​ Prognozē iekārtas pārējo izmantošanas ilgumu, palīdzot pāriet no "laika balstītas uzturēšanas" uz "prognozēšanas uzturēšanu."

​3.3 Automātiska atjaunošana un rīcības ieteikumi​

• ​Funkcijas apraksts:​​ Kad sistēma uztver anomāliju vai kļūdu, tā ne tikai izsūta brīdinājumu, bet arī automātiski iesaka standartizētus rīcības soļus, balstoties uz tās zināšanu bāzi un gadījumu bibliotēku.
• ​Lietojuma piemērs:​​ Piemēram, identificējot "pārsiltu kabēļu beigu ierīci", sistēma tūlīt izsūta rīcības ieteikumus, tostarp konkrētus soļus, piemēram, "pārbaudīt fiksēšanas momentu", "notīrīt kontaktu virsmas" un "atkārtoti mērīt ar infrasarkanās spuldzes termogrāfiju". Tas norāda vietas uzturēšanas personālam, kā ātri un standarta veidā atrisināt problēmas, samazinot atkarību no ekspertu pieredzes.

​4. Lietojuma scenāriji​

​4.1 Augstsprieguma transformatoru stacijas​

• ​Vajadzības:​​ Ārkārtīgi augsti prasības sistēmas uzticamībai, jo jebkura kļūda var izraisīt platu tīkla incidentus. Iekārtas ir ļoti vērtīgas, un neplānotas izbeigšanas rada milzīgas zaudējumus.
• ​Vērtība:​​ Šī sistēma nodrošina precīzu kļūdas lokālizāciju un iekārtu veselības prognozēšanas uzturēšanu, kas efektīvi novērš smagas nelaimēs un pagarina būtisko iekārtu dzīves ilgumu, kļūstot par galveno tehnisko līdzekli, lai nodrošinātu tīkla galvenās tīkla drošību.

​4.2 Semikonduktoru tīrās istabas​

• ​Vajadzības:​​ Gandrīz stingras prasības enerģijas kvalitātei (piemēram, sprieguma pazemināšanās, harmoniskie), un enerģijas piegādes nepārtrauktībai. Momentānas enerģijas svārstības var izraisīt veselu partiju čipu produktu izmetšanu, radot lielus ekonomiskos zaudējumus.
• ​Vērtība:​​ Sistēma var nodrošināt agrīnus brīdinājumus potenciālajiem traucējumiem enerģijas sadalīšanas sistēmā (piemēram, iekārtu izolācijas degradācija), novēršot to ietekmi uz jūtīgām ražošanas iekārtām. Ātrā kļūdas lokālizācija un rīcības ieteikumi var minimizēt pārtraukuma ilgumu, nodrošinot ražošanas procesa nepārtrauktību un stabilitāti.

​5. Galveno priekšrocību kopsavilkums​

• ​Proaktīvs brīdinājums:​​ Pārvērš "pēc negadījuma labošanu" par "prevenirēšanas rīcību", risinājot riskus pirms to realizācijas.
• ​Precīza lokālizācija:​​ Ātri lokālizē kļūdas punktus, saīsinot problēmu novēršanas un atjaunošanas laiku.
• ​Intelektuāls lēmumu pieņemšana:​​ Paredz zinātniskus operatīvos un uzturēšanas ieteikumus, balstoties uz datu vadītām ieskatnēm, palielinot uzturēšanas efektivitāti.
• ​Nepārtraukta evolūcija:​​ Mākoņu bāzēti AI modeļi tiek atjaunināti tiešsaistē, padarot sistēmu ar laiku gudrāku.
• ​Droša un uzticama:​​ "Mākoņi-Malas" sadarbības arhitektūra nodrošina kritisko darbību reāllaika veiktspēju un uzticamību.