Intelligente stroommonitoring: Slimme stroommonitoringsysteemoplossing

1. Systeemoverzicht​
​Kernpositie:​​ AI-gedreven adaptieve energiezekerheidswaakhond

Het Intelligent Power Monitoring-systeem is een nieuw generatie energiebewakingssysteem ontworpen voor de toekomst. Het doorbreekt de beperkingen van "passieve alarmen" die inherent zijn aan traditionele bewakingssystemen. Door het integreren van edge computing, cloud computing en kunstmatige intelligentie-technologieën, bouwt het een geïntegreerd actief defensiesysteem op dat "waarneming - analyse - beslissing - waarschuwing" omvat. De kernwaarde van het systeem ligt in zijn adaptieve leer- en proactieve waarschuwingscapaciteiten. Het monitort niet alleen de werking van het energiebedrijf in real-time, maar krijgt ook diepgaande inzichten in potentiële risico's, lokaliseert fouten nauwkeurig en biedt wetenschappelijke afhandelingsadviezen. Uiteindelijk dient het als een intelligente veiligheidswaakhond die ervoor zorgt dat cruciale energievoorzieningen veilig, stabiel en efficiënt blijven werken.

​2. Technische architectuur​
Dit systeem maakt gebruik van een geavanceerde "Cloud-Edge" collaboratieve architectuur, die real-time prestaties, intelligentie en evolutiebalans.

• ​Edge-kant:​​
• ​Inzet:​​ Zet slimme verwerkingsterminals in met geïntegreerde AI-chips ter plaatse, zoals in transformatorhuisjes en distributieruimten.
• ​Functie:​​ Maakt lokale real-time dataprocessing en anomaliedetectie mogelijk. Biedt snelle reactie en voorlopige beoordeling voor microseconden tot milliseconden-foutkenmerken zoals boogflitsen en tijdelijke storingen, waardoor uiterst lage latentie voor kritieke alarmen wordt gegarandeerd. De edge-kant heeft een zekere mate van autonome besluitvorming, waardoor het zelfs bij onderbreking van de cloudverbinding de kernbeschermingslogica kan uitvoeren.
• ​Cloud-kant:​​
• ​Inzet:​​ Gebouwd op een hoog beschikbare cloudplatform, verantwoordelijk voor de opslag en exploitatie van massale historische gegevens.
• ​Functie:​​ De cloud fungeert als het "wijze brein" van het systeem, waarbij foutvoorspellingsmodellen en apparatuurgezondheidsbeoordelingsmodellen worden getraind via machine learning-algoritmen. De modellen ondersteunen online iteratieve updates, waardoor ze zich continu zelf-optimaliseren naarmate operationele gegevens zich opstapelen, wat leidt tot een blijvende verbetering van de voorspellingsnauwkeurigheid. Tegelijkertijd biedt de cloud een uniforme operatie- en beheerportaal.
• ​Samenwerkingsmechanisme:​​ De edge-kant is verantwoordelijk voor "onmiddellijke reactie", terwijl de cloud-kant "lange-termijnleren" verzorgt. Geoptimaliseerde modellen getraind in de cloud worden periodiek of op aanvraag naar de edge-kant geduwd, waardoor de gehele systemintelligentie continu evolueert.

​3. Typische functies​

​3.1 Lokalisatie en bescherming van boogfouten​

• ​Technisch principe:​​ Vangt specifieke elektromagnetische stralingskenmerken op die door foutboog worden gegenereerd via hoge-frequentie sampling technologie. De edge AI-chip analyseert de elektromagnetische golfvorm in real-time en gebruikt, gecombineerd met multi-probe informatie, algoritmen voor topologische localisatie.
• ​Kernwaarde:​​ Kan de foutlocatie binnen schakelkasten of kabellijnen binnen milliseconden nauwkeurig lokaliseren en de defecte circuit snel uitschakelen. Dit beperkt aanzienlijk de foutomvang, voorkomt escalatie van ongelukken en beschermt het personeel en de apparatuur.

​3.2 Algemene apparatuurgezondheidsbeoordeling en predictieve onderhoudsmaatregelen​

• ​Gemonitorde parameters:​​ Houdt meerdimensionale statusparameters van cruciale energieapparatuur (bijvoorbeeld transformatoren, schakelkasten, kabelafsluitingen) in de gaten, zoals trilling, temperatuur en partiële ontlading.
• ​Kernfuncties:​​
• ​Gezondheidsscore:​​ Genereert een dynamische gezondheidsscore voor elk apparaat op basis van AI-modelanalyse van multisource datafusie.
• ​Automatische FMEA-rapportgeneratie:​​ Het systeem kan automatisch industriestandaarden-compatibele Failure Mode and Effects Analysis-rapporten genereren, die potentiële apparaatfoutmodi, mogelijke oorzaken, risiconiveaus en huidige status duidelijk presenteren, en gegevensondersteuning bieden voor onderhoudsbeslissingen.
• ​Voorraad nuttige levensduur voorspelling:​​ Voorspelt de resterende bruikbare levensduur van apparatuur, waardoor er een verschuiving komt van "tijdgebaseerd onderhoud" naar "predictief onderhoud."

​3.3 Autonome herstel en afhandelingsadviezen​

• ​Functiebeschrijving:​​ Wanneer het systeem een anomalie of fout detecteert, geeft het niet alleen een alarm, maar stelt het ook automatisch gestandaardiseerde afhandelingsprocedures voor op basis van zijn kennisbasis en casusbibliotheek.
• ​Toepassingsexample:​​ Bijvoorbeeld, wanneer een "oververhitte kabelafsluiting" wordt geïdentificeerd, duwt het systeem onmiddellijk afhandelingsadviezen, inclusief specifieke stappen zoals "controleer vastendrukkracht", "reinig contactoppervlakken" en "meet opnieuw met een infrarood thermografische camera". Dit leidt ter plaatse werkende onderhoudspersoneel snel en standaard te problemen op te lossen, waardoor de afhankelijkheid van expertervaring wordt verminderd.

​4. Toepassingsscenario's​

​4.1 UHVS-stations​

• ​Behoeften:​​ Uiterst hoge eisen aan de betrouwbaarheid van het systeem, aangezien elke fout grote netwerkincidenten kan veroorzaken. Apparatuur is zeer waardevol en ongeplande stillstanden leiden tot enorme verliezen.
• ​Waarde:​​ De nauwkeurige foutlocatie en apparatuurgezondheidsvoorspellende onderhoudsmaatregelen die door dit systeem worden geboden, kunnen ernstige ongelukken effectief voorkomen en de levensduur van kernapparatuur verlengen, waardoor het een belangrijk technisch middel vormt voor de beveiliging van het ruggenmergnetwerk van het netwerk.

​4.2 Halfriconductor cleanrooms​

• ​Behoeften:​​ Bijna strenge eisen aan de kwaliteit van de energie (bijvoorbeeld spanningsdalingen, harmonischen) en de continuïteit van de energievoorziening. Momentane energie fluctuaties kunnen leiden tot het schrappen van hele partijen chipproducten, wat enorme economische verliezen veroorzaakt.
• ​Waarde:​​ Het systeem kan vroege waarschuwingen geven voor potentiële bronnen van storingen binnen het elektriciteitsverdelingssysteem (bijvoorbeeld isolatieafbraak van apparatuur), waardoor hun impact op gevoelige productieapparatuur wordt voorkomen. Snelle foutlocatie en afhandelingsadviezen kunnen de uitvalduur minimaliseren, waardoor de continuïteit en stabiliteit van het productieproces worden gewaarborgd.

​5. Samenvatting van kernvoordelen​

• ​Proactieve waarschuwing:​​ Verandert "post-incident remediatie" in "preventieve actie", waardoor risico's worden aangepakt voordat ze zich manifesteren.
• ​Nauwkeurige localisatie:​​ Lokaliseert snel foutpunten, waardoor de tijd voor probleemoplossing en herstel wordt verkort.
• ​Intelligente besluitvorming:​​ Biedt wetenschappelijke bedrijfs- en onderhoudsadviezen op basis van data-gedreven inzichten, waardoor de onderhoudsefficiëntie wordt verhoogd.
• ​Continue evolutie:​​ Cloud-gebaseerde AI-modellen updaten online, waardoor het systeem slimmer wordt naarmate het wordt gebruikt.
• ​Veilig en betrouwbaar:​​ De "Cloud-Edge" collaboratieve architectuur garandeert de real-time prestaties en betrouwbaarheid van kritieke operaties.