Интеллектуальный мониторинг электроэнергии: решение для системы умного мониторинга электроэнергии

1. Обзор системы​
​Основная позиция:​​ AI-Driven Adaptive Power Security Guardian

Интеллектуальная система мониторинга электроэнергии представляет собой новое поколение решений для мониторинга электроэнергии, предназначенное для будущего. Она преодолевает ограничения "пассивного оповещения", присущие традиционным системам мониторинга. Интегрируя краевые вычисления, облачные вычисления и технологии искусственного интеллекта, она создает интегрированную активную оборонительную систему, охватывающую "восприятие - анализ - принятие решения - раннее предупреждение". Основная ценность системы заключается в ее адаптивных возможностях обучения и предупреждения. Она не только контролирует операционное состояние энергетической системы в реальном времени, но и глубоко анализирует потенциальные риски, точно локализует неисправности и предоставляет научные рекомендации по устранению. В конечном итоге она служит интеллектуальным защитником безопасности, обеспечивая безопасную, стабильную и эффективную работу ключевых энергетических объектов.

​2. Техническая архитектура​
Эта система использует передовую "Облачно-краевую" совместную архитектуру, балансирующую между реальным временем, интеллектом и эволюционностью.

• ​Краевая сторона:​​
• ​Развертывание:​​ Развертывает на месте интеллектуальные терминалы сбора данных, интегрированные с чипами ИИ, такие как в подстанциях и распределительных помещениях.
• ​Функция:​​ Обеспечивает локальную обработку данных в реальном времени и обнаружение аномалий. Предоставляет быстрый отклик и предварительное суждение для характеристик отказов на уровне микросекунд до миллисекунд, таких как дуговые вспышки и кратковременные возмущения, обеспечивая крайне низкую задержку для критических оповещений. Краевая сторона обладает определенной степенью автономной способности принимать решения, позволяя выполнять основную защитную логику даже при прерывании связи с облаком.
• ​Облачная сторона:​​
• ​Развертывание:​​ Построена на высокодоступной облачной платформе, отвечает за хранение и анализ огромных исторических данных.
• ​Функция:​​ Облако служит "умным мозгом" системы, обучая модели прогнозирования отказов и оценки здоровья оборудования через алгоритмы машинного обучения. Модели поддерживают онлайн-итеративные обновления, позволяя непрерывно самооптимизироваться по мере накопления эксплуатационных данных, что приводит к устойчивому повышению точности прогнозов. Одновременно облако предоставляет единый портал управления и эксплуатации.
• ​Механизм сотрудничества:​​ Краевая сторона отвечает за "немедленную реакцию", в то время как облачная сторона занимается "долгосрочным обучением". Оптимизированные модели, обученные в облаке, периодически или по требованию передаются на краевую сторону, обеспечивая непрерывное развитие уровня интеллекта всей системы.

​3. Типичные функции​

​3.1 Локализация и защита от дуговых отказов​

• ​Технический принцип:​​ Захватывает специфические характеристики электромагнитного излучения, генерируемые дуговыми отказами, с помощью технологии высокочастотного семплирования. Чип ИИ на краевой стороне анализирует электромагнитную форму в реальном времени и, сочетая информацию с нескольких зондов, использует алгоритмы для топологической локализации.
• ​Основная ценность:​​ Может точно локализовать место отказа в коммутационном оборудовании или кабельных линиях в течение миллисекунд и быстро отключить неисправный контур. Это значительно сокращает масштаб отказа, предотвращает эскалацию аварий и защищает безопасность персонала и оборудования.

​3.2 Комплексная оценка состояния оборудования и предиктивное обслуживание​

• ​Мониторимые параметры:​​ Комплексно мониторит многомерные параметры состояния ключевого энергетического оборудования (например, трансформаторов, коммутационного оборудования, кабельных концевых устройств), такие как вибрация, температура и частичные разряды.
• ​Основные функции:​​
• ​Оценка состояния здоровья:​​ Генерирует динамический показатель здоровья для каждого устройства на основе анализа данных из множества источников с использованием моделей ИИ.
• ​Автоматическое создание отчетов FMEA:​​ Система может автоматически генерировать отчеты по анализу режимов отказов и их последствий, соответствующие промышленным стандартам, четко представляющие потенциальные режимы отказа оборудования, возможные причины, уровни риска и текущее состояние, предоставляя данные для принятия решений по обслуживанию.
• ​Прогноз оставшегося срока службы:​​ Прогнозирует оставшийся срок службы оборудования, облегчая переход от "обслуживания по времени" к "предиктивному обслуживанию."

​3.3 Автономное восстановление и рекомендации по устранению​

• ​Описание функции:​​ Когда система обнаруживает аномалию или отказ, она не только выдает оповещение, но и автоматически предлагает стандартизированные процедуры устранения на основе своей базы знаний и библиотеки случаев.
• ​Пример применения:​​ Например, при обнаружении "перегрева кабельного концевого устройства" система немедленно отправляет рекомендации по устранению, включая конкретные шаги, такие как "проверка момента затяжки крепежа", "очистка контактных поверхностей" и "повторное измерение с помощью инфракрасного тепловизора". Это помогает персоналу на месте быстро и стандартно решать проблемы, снижая зависимость от экспертного опыта.

​4. Сценарии применения​

​4.1 Подстанции сверхвысокого напряжения​

• ​Потребности:​​ Чрезвычайно высокие требования к надежности системы, так как любой отказ может вызвать крупномасштабные сетевые инциденты. Оборудование имеет высокую стоимость, и незапланированные простои приводят к значительным потерям.
• ​Ценность:​​ Точная локализация отказов и предиктивное обслуживание оборудования, предоставляемые этой системой, могут эффективно предотвращать серьезные аварии и продлевать срок службы ключевого оборудования, служа важным техническим средством для обеспечения безопасности основной сети.

​4.2 Чистые помещения для производства полупроводников​

• ​Потребности:​​ Почти строгие требования к качеству электроэнергии (например, просадки напряжения, гармоники) и непрерывности питания. Моментальные колебания электроэнергии могут привести к списанию целых партий чипов, вызывая огромные экономические потери.
• ​Ценность:​​ Система может предоставлять ранние предупреждения о потенциальных источниках возмущений в системе распределения электроэнергии (например, ухудшение изоляции оборудования), предотвращая их влияние на чувствительное производственное оборудование. Быстрая локализация отказов и рекомендации по устранению могут минимизировать продолжительность отключения, обеспечивая непрерывность и стабильность производственного процесса.

​5. Резюме основных преимуществ​

• ​Превентивное предупреждение:​​ Преобразует "устранение после инцидента" в "профилактические действия", решая риски до их реализации.
• ​Точная локализация:​​ Быстро локализует места отказов, сокращая время устранения неполадок и восстановления.
• ​Интеллектуальное принятие решений:​​ Предоставляет научные рекомендации по эксплуатации и обслуживанию на основе данных, повышая эффективность обслуживания.
• ​Непрерывное развитие:​​ Облачные модели ИИ обновляются онлайн, делая систему умнее с использованием.
• ​Безопасность и надежность:​​ "Облачно-краевая" совместная архитектура обеспечивает реальное время и надежность критических операций.