Intelligent Power Monitoring: Smart strömövervakningssystemlösning

1. Systemöversikt​
​Kärnpositionering:​​ AI-drivna anpassningsbara kraftsäkerhetsväktare

Det intelligenta systemet för övervakning av strömförsörjning är en ny generation av lösningar för övervakning av strömförsörjning utformad för framtiden. Det bryter igenom begränsningarna i den "passiva alarm"-funktionen som finns i traditionella övervakningssystem. Genom att integrera kantberäkning, molnberäkning och artificiell intelligens teknologi skapar det ett integrerat aktivt försvarsystem som omfattar "uppfattning - analys - beslut - varning". Kärnvärdet av systemet ligger i dess anpassningsinlärnings- och proaktiv varningsförmåga. Det övervakar inte bara driftstatusen för strömförsörjningssystemet i realtid, utan ger också djupgående insikter i potentiella risker, lokalisering av fel med hög precision och ger vetenskapliga hanteringsförslag. Slutligen fungerar det som en intelligent säkerhetsvakt för att säkerställa säker, stabil och effektiv drift av viktiga elanläggningar.

​2. Teknisk arkitektur​
Detta system använder en avancerad "Moln-Kant" samarbetsarkitektur, vilket balanserar realtidsprestanda, intelligens och evoluerbarhet.

• ​Kantsida:​​
• ​Distribution:​​ Distribuerar intelligenta insamlingsenheter integrerade med AI-chip på plats, till exempel i transformatorstationer och distributionsrum.
• ​Funktion:​​ Möjliggör lokal realtidsdatahantering och detektion av avvikande. Ger snabb respons och preliminär bedömning för mikrosekund till millisekundsnivå felkarakteristika som bågljus och kortvariga störningar, vilket säkerställer extremt låg latens för kritiska alarmer. Kantsidan har en viss grad av autonomt beslutsfattande, vilket möjliggör exekvering av kärnskyddlogik även när molnanslutningen är avbruten.
• ​Molnsida:​​
• ​Distribution:​​ Bygger på en högtillgänglig molnplattform, ansvarig för lagring och utvinning av massiva historiska data.
• ​Funktion:​​ Molnet fungerar som systemets "visdoms hjärna", tränar felprognosmodeller och enhets hälsouppskattningar genom maskininlärningsalgoritmer. Modellerna stödjer online iterativa uppdateringar, vilket möjliggör kontinuerlig självoptimering när driftdata ackumuleras, vilket leder till fortsatt förbättring av prognosprecision. Samtidigt erbjuder molnet en enhetlig drift- och hanteringsportal.
• ​Samarbetsmekanism:​​ Kantsidan ansvarar för "immediat svar", medan molnsidan tar hand om "långsiktig inlärning". Optimerade modeller tränade i molnet pushas periodiskt eller på begäran ned till kantsidan, vilket möjliggör kontinuerlig evolution av hela systemets intelligensnivå.

​3. Typiska funktioner​

​3.1 Lokalisering och skydd av bågljusfel​

• ​Teknisk princip:​​ Fångar specifika elektromagnetiska strålningsegenskaper genererade av felflammor genom teknik för frekvenssampling. Kant-AI-chip analyserar elektromagnetiska vågmönster i realtid och, kombinerat med flera probinformation, använder algoritmer för topologisk lokalisering.
• ​Kärnvärde:​​ Kan lokalisera felpunkt inom switchgear eller kabellinjer inom millisekunder, och snabbt koppla ur den defekta kretsen. Detta innehåller signifikant felomfattning, förhindrar olyckors eskalering och skyddar personal och utrustningssäkerhet.

​3.2 Allsidig enhetshälsovärdering och prediktiv underhåll​

• ​Övervakade parametrar:​​ Övervakar multi-dimensionella statusparametrar för kritisk energiutrustning (t.ex. transformer, switchgear, kabelslut) som vibration, temperatur och partiell avlossning.
• ​Kärnfunktioner:​​
• ​Hälsopoäng:​​ Genererar dynamiska hälsopoäng för varje enhet baserat på AI-modellanalys av datafusion från flera källor.
• ​Automatisk generering av FMEA-rapport:​​ Systemet kan automatiskt generera rapporter för analys av felmoder och effekter som är kompatibla med industriella standarder, vilket tydligt presenterar potentiella felmoder för utrustning, möjliga orsaker, risknivåer och aktuell status, vilket ger datastöd för underhållsbeslut.
• ​Prognos av återstående användbar livslängd:​​ Prognostiserar återstående användbar livslängd för utrustning, vilket underlättar övergången från "tidsbaserat underhåll" till "prediktivt underhåll."

​3.3 Autonom återhämtning och hanteringsrekommendationer​

• ​Funktionsbeskrivning:​​ När systemet upptäcker en anomali eller fel, utfärdar det inte bara en larm, utan rekommenderar också standardiserade hanteringsförfaranden baserat på sin kunskapsbas och fallbibliotek.
• ​Användningsexempel:​​ Till exempel, vid identifiering av en "överhettad kabelslutpunkt", skjuter systemet genast fram hanteringsförslag, inklusive specifika steg som "kontrollera fastighetskraft", "rengör kontaktytorna" och "mät om med en infraröd termograf." Detta guider underhållspersonal på plats att lösa problem snabbt och standardiserat, vilket minskar beroendet av experterfarenhet.

​4. Användningsscenario​

​4.1 Ultrahögspännings-transformatorstationer​

• ​Behov:​​ Extremt höga krav på systemets tillförlitlighet, eftersom eventuella fel kan orsaka stora nätincidenter. Utrustningen är av mycket hög värde, och oväntade driftstopp resulterar i enorma förluster.
• ​Värde:​​ Den exakta fellokaliseringen och utrustningens hälsoprediktiva underhåll som detta system erbjuder kan effektivt förhindra allvarliga olyckor och förlänga livslängden för kärnutrustning, vilket fungerar som en viktig teknisk metod för att säkerställa säkerheten i näts backbonen.

​4.2 Halvledars renta rum​

• ​Behov:​​ Nästan strikta krav på strömkvalitet (t.ex. spänningssänkningar, harmoniska) och strömförsörjningens kontinuitet. Momentan strömfluktuationer kan leda till skrotning av hela batcher av chipprodukter, vilket orsakar enorma ekonomiska förluster.
• ​Värde:​​ Systemet kan ge tidiga varningar för potentiella källor till störningar inom distributionsnätet (t.ex. utrustningens isoleringsdegredation), vilket förhindrar deras påverkan på känslig produktionsutrustning. Snabb fellokalisering och hanteringsrekommendationer kan minimera driftstoppstid, vilket garanterar kontinuitet och stabilitet i produktionsprocessen.

​5. Sammanfattning av kärnfordelar​

• ​Proaktiv varning:​​ Förvandlar "åtgärder efter incident" till "preventiva åtgärder", vilket adresserar risker innan de materialiseras.
• ​Precis lokalisering:​​ Lokalisera snabbt felpunkter, vilket förkortar felsökning och återställningstid.
• ​Intelligent beslutsfattande:​​ Ger vetenskapliga drift- och underhållsförslag baserade på data-driven insikter, vilket ökar underhållseffektiviteten.
• ​Kontinuerlig evolution:​​ Molnbaserade AI-modeller uppdateras online, vilket gör systemet smartare med användning.
• ​Säkert och tillförlitligt:​​ "Moln-Kant" samarbetsarkitekturen säkerställer realtidsprestanda och tillförlitlighet för kritiska operationer.