Inteligentno nadzor struje: Rešitev pametnega sistema za nadzor struje

1. Pregled sistema​
​Osnovna postavitev:​​ Pametni varuha varnosti električne energije, ki temelji na umetni inteligenčnosti

Sistem pametnega nadzora nad električno energijo je nova generacija rešitev za nadzor nad električno energijo, zasnovana za prihodnost. Presega omejitve "pasivnega opozarjanja", ki so jo imeli tradicionalni sistemi za nadzor. Z integracijo tehnologij robovnega računalništva, oblakovega računalništva in umetne inteligence ustvari celostni sistem aktivne obrambe, ki zajema "zaznavanje - analizo - odločanje - opozarjanje". Osnovna vrednost sistema leži v njegovih sposobnosti prilagajanja in predhodnega opozarjanja. Sistem ne le v realnem času nadzira delovanje elektroenergetskega sistema, ampak tudi hlboko razume potencialne tveganja, natančno lokaciše napake in zagotavlja znanstvene predloge za obdelavo. Končno, služi kot pameten varuha varnosti, ki zagotavlja varno, stabilno in učinkovito delovanje ključnih elektroenergetskih objektov.

​2. Tehnična arhitektura​
Ta sistem uporablja napredno "oblak-robovno" sodelujočo arhitekturo, ki ravnoteži realnost, inteligenco in evolucijsko zmogljivost.

• ​Robovna stran:​​
• ​Namestitev:​​ Namesti pametne akvizicijske terminalne naprave, integrirane z čipom umetne inteligenčnosti, na kraju, na primer v preobrazovalnah in distribucijskih prostorih.
• ​Funkcija:​​ Omogoča lokalno obdelavo podatkov v realnem času in zaznavanje nenormalnosti. Nudi hitro odziv in začetno oceno za lastnosti napak na mikrosekundnem do milisekundnem nivoju, kot so bljeskovi luka in trenutne motnje, z zagotavljanjem izjemno nizke zakasnitve za ključna opozorila. Robovna stran ima določeno stopnjo samostojnega odločanja, kar ji omogoča, da izvaja osrelno logiko zaščite, tudi kadar je povezava z oblakom prekinjena.
• ​Oblakova stran:​​
• ​Namestitev:​​ Izgrajen na visoko dostopni oblakovi platformi, odgovorna za shranjevanje in rudarsko delo z ogromnimi zgodovinskimi podatki.
• ​Funkcija:​​ Oblak služi kot "mudri mozg" sistema, ki skozi algoritme strojnega učenja trenira modele za napovedovanje napak in ocene zdravja opreme. Modeli podpirajo iterativne posodobitve v spletu, kar omogoča stalno samooptimizacijo s kumulativnim nabiranjem operativnih podatkov, kar vodi do trajne izboljšave natančnosti napovedovanja. Hkrati nudi enotno operacijsko in upravni portal.
• ​Mehanizem sodelovanja:​​ Robovna stran je odgovorna za "takojšnji odziv," medtem ko oblakova stran ravnateljuje "dolgoročnim učenjem." Optimizirani modeli, trenirani v oblaku, so redno ali po zahtevi spuščeni na rob, kar omogoča stalno evolucijo inteligentne ravni celotnega sistema.

​3. Tipične funkcije​

​3.1 Lokacija in zaščita pred lukovimi napakami​

• ​Tehnični princip:​​ Zajame specifične karakteristike elektromagnetnega sevanja, ki jih ustvarjajo lukovne napake, skozi tehnologijo visokofrekvenčnega vzorčenja. Čip umetne inteligenčnosti na robu analizira elektromagnetni valovni oblik v realnem času in, skupaj z informacijami več probe, uporablja algoritme za topološko lokacijo.
• ​Osnovna vrednost:​​ Lahko natančno lokaciše točko napake znotraj preklopnika ali kablove ceste v milisekundah in hitro prekine napako. To znatno omeji obseg napake, preprečuje eskalacijo nesreče in varuje osebje in opremo.

​3.2 Komprehensivna ocena zdravja opreme in prediktivna vzdrževanja​

• ​Nadzorovani parametri:​​ Komprehensivno nadzira večdimenzionalne statusne parametre ključne elektroenergetske opreme (npr. transformatorje, preklopniki, konec kabla), kot so vibracija, temperatura in delni razboj.
• ​Osnovne funkcije:​​
• ​Rezultat zdravja:​​ Generira dinamičen rezultat zdravja za vsako komponento opreme na podlagi analize AI modela z združitvijo virov podatkov.
• ​Avtomatska generacija poročil FMEA:​​ Sistem lahko avtomatsko generira poročila o analizi načinov odpovedi in učinkov, skladna s industrijskimi standardi, ki jasno predstavljajo možne načine odpovedi opreme, možne vzroke, stopnje tveganja in trenutno stanje, kar zagotavlja podatkovno podporo za odločitve o vzdrževanju.
• ​Predvidenje preostalega uporabnega življenja:​​ Predvideva preostalo uporabno življenje opreme, kar olajša prehod od "časovnega vzdrževanja" do "prediktivnega vzdrževanja."

​3.3 Samodejno obnavljanje in predlogi za obdelavo​

• ​Opis funkcije:​​ Ko sistem zazna nenormalnost ali napako, ne le izda opozorilo, ampak tudi avtomatsko predlaga standardne postopke za obdelavo, skladne z bazo znanja in knjižnico primerov.
• ​Primer uporabe:​​ Na primer, ko identificira "preseganje temperature konca kabla," sistem takoj spodbudi predloge za obdelavo, vključno z določenimi koraki, kot so "preverite moment zgiba," "ocistite površine stikala" in "ponovno merite z infrardečim termografskim snopcem." To vodi do hitrega in standardnega reševanja težav na mestu, zmanjšuje odvisnost od strokovnega izkušnjaka.

​4. Uporabni scenariji​

​4.1 Ultra visokonapetostne preobrazovalne postaje​

• ​Potrebe:​​ Izjemno visoke zahteve glede zanesljivosti sistema, saj lahko katera koli napaka povzroči velikoploskovne mrežne incidente. Oprema je zelo dragocena, nepredvidena prekinitve pa povzročijo masivne izgube.
• ​Vrednost:​​ Natančna lokacija napak in prediktivno vzdrževanje zdravja opreme, ki ga ta sistem zagotavlja, lahko učinkovito prepreči hude nesreče in podaljša življenjsko dobo ključne opreme, ki je ključno tehnično sredstvo za zagotavljanje varnosti glavnega omrežja mreže.

​4.2 Čiste sobe za polprevodnike​

• ​Potrebe:​​ Skoraj stroga zahteva za kakovostjo struje (npr. padec napetosti, harmoniki) in zveznostjo oskrbe s strujom. Trenutne motnje lahko povzročijo zavržek celotnih serij čipov, kar povzroči ogromne gospodarske izgube.
• ​Vrednost:​​ Sistem lahko zagotavlja predhodna opozorila o potencialnih virih motenj v distribucijskem sistemu (npr. degradacija izolacije opreme), preprečevanje njihovih vplivov na občutljivo proizvodno opremo. Hitra lokacija napak in predlogi za obdelavo lahko zmanjšajo trajanje prekinitve, kar zagotavlja zveznost in stabilnost proizvodnega procesa.

​5. Povzetek ključnih prednosti​

• ​Predhodno opozarjanje:​​ Prevede "popravilo po incidentu" v "preventivno dejanje," reševanje tveganj, preden se uresničijo.
• ​Natančna lokacija:​​ Hitro lokaciše točko napake, skrajša čas iskanja in obnove.
• ​Pametno odločanje:​​ Nudi znanstvene predloge za obdelavo in vzdrževanje, temeljene na podatkovno usmerjenih vpogledih, kar poveča učinkovitost vzdrževanja.
• ​Stalna evolucija:​​ Modeli umetne inteligenčnosti v oblaku se online posodabljajo, kar sistem naredi bolj pameten z uporabo.
• ​Varno in zanesljivo:​​ "Oblak-robovna" sodelujoča arhitektura zagotavlja realnost in zanesljivost ključnih operacij.