Розумне Моніторинг Електроенергії: Рішення для Смарт-Системи Моніторингу Потужності

1. Огляд системи​
​Основна позиція:​​ Інтелектуальний адаптивний захисник енергетичної безпеки, керований штучним інтелектом

Інтелектуальна система моніторингу електроенергії - це новітнє рішення для моніторингу електроенергії, спроектоване для майбутнього. Вона виривається з обмежень "пасивного сигналу" традиційних систем моніторингу. Шляхом інтеграції технологій обчислень на краю, обчислень в хмарі та штучного інтелекту вона створює інтегровану активну систему оборони, що охоплює "відчуття - аналіз - рішення - попередження". Основна цінність системи полягає у її адаптивних навчальних та проактивних можливостях попередження. Вона не тільки в реальному часі контролює стан роботи енергетичної системи, але також глибоко аналізує потенційні ризики, точно локалізує аварії та надає наукові рекомендації щодо вирішення. Врешті-решт, вона служить інтелектуальним захисником безпеки, забезпечуючи безпечне, стабільне та ефективне функціонування ключових енергетичних об'єктів.

​2. Технічна архітектура​
Ця система використовує передову колаборативну архітектуру "Хмара-Край", яка балансує реальність, інтелект та можливість розвитку.

• ​Сторона краю:​​
• ​Розгорнутий:​​ Розгортає інтелектуальні термінали збору даних, інтегровані з чипами штучного інтелекту, на місці, наприклад, в підстанціях та розподільних камерах.
• ​Функція:​​ Дозволяє локальне оброблення даних в реальному часі та виявлення аномалій. Надає швидку реакцію та початковий висновок для характеристики помилок на рівні мікросекунд до мілісекунд, таких як дугові вспішки та трансієнтні завади, забезпечуючи надзвичайно низьку затримку для критичних сигналів. Сторона краю має певну ступінь автономної прийняття рішень, що дозволяє їй виконувати основну логіку захисту навіть при перерві зв'язку з хморою.
• ​Сторона хмари:​​
• ​Розгорнутий:​​ Побудована на платформі хмари з високою доступністю, відповідальна за зберігання та видобування великої кількості історичних даних.
• ​Функція:​​ Хмара служить "мудрим мозком" системи, тренуючи моделі прогнозування виникнення помилок та моделі оцінки здоров'я обладнання через алгоритми машинного навчання. Моделі підтримують онлайн ітеративні оновлення, що дозволяє їм постійно самовдосконалюватися з наростанням операційних даних, що призводить до постійного покращення точності прогнозування. Одночасно, хмара надає єдиний портал управління та експлуатації.
• ​Механізм співпраці:​​ Сторона краю відповідає за "негайну реакцію", а сторона хмари - за "довгострокове навчання". Оптимізовані моделі, навчені в хмарі, періодично або на запит передаються на сторону краю, що дозволяє постійний розвиток рівня інтелектуальної системи.

​3. Типові функції​

​3.1 Локація та захист від дугових помилок​

• ​Технічний принцип:​​ Захоплює специфічні характеристики електромагнітного випромінювання, що виникають в результаті дугових помилок, за допомогою технології високочастотного зразкування. Чип AI на краю аналізує електромагнітну форму волни в реальному часі та, поєднуючи інформацію з багатьох датчиків, використовує алгоритми для топологічної локації.
• ​Основна цінність:​​ Може точно локалізувати точку помилки в комутаційному обладнанні або кабельних лініях за мілісекунди та швидко відключити проблемний контур. Це значно обмежує масштаб аварії, запобігає її розширенню та захищає безпеку людей та обладнання.

​3.2 Комплексна оцінка здоров'я обладнання та прогнозування технічного обслуговування​

• ​Моніторовані параметри:​​ Комплексно контролює багатовимірні параметри стану ключового енергетичного обладнання (наприклад, трансформатори, комутаційне обладнання, кінцеві частини кабелів), такі як вібрація, температура та локальні випуски.
• ​Основні функції:​​
• ​Оцінка здоров'я:​​ Генерує динамічний показник здоров'я для кожного об'єкту обладнання на основі аналізу моделей штучного інтелекту, що використовують дані з різних джерел.
• ​Автоматичне створення звіту FMEA:​​ Система може автоматично створювати звіти з аналізу режимів виникнення відмов та їх впливу, відповідно до промислових стандартів, чітко представляючи потенційні режими виникнення відмов, можливі причини, рівні ризику та поточний стан, надаючи дані для прийняття рішень щодо технічного обслуговування.
• ​Прогноз залишкового строку користування:​​ Прогнозує залишковий строк користування обладнання, сприяючи переходу від "обслуговування за часом" до "прогностичного обслуговування."

​3.3 Автономне відновлення та рекомендації щодо вирішення​

• ​Опис функції:​​ Коли система виявляє аномалію або помилку, вона не лише видає сигнал, але також автоматично рекомендує стандартизовані процедури вирішення на основі своєї бази знань та бібліотеки випадків.
• ​Приклад застосування:​​ Наприклад, при виявленні "перегріту кінцевої частини кабелю" система негайно надсилає рекомендації щодо вирішення, включаючи конкретні кроки, такі як "перевірте момент затягування кріплень", "очистіть поверхні контактів" та "проведіть повторне вимірювання інфрачервоним тепловим іміджером". Це направляє персонал, що проводить обслуговування, на швидке та стандартизоване вирішення проблем, зменшуючи залежність від досвіду експертів.

​4. Сценарії застосування​

​4.1 Підстанції надвисокого напруги​

• ​Потреби:​​ Екстремально високі вимоги до надійності системи, оскільки будь-яка помилка може призвести до широкомасштабних аварій у мережі. Обладнання має високу цінність, а неплановані простої призводять до великих втрат.
• ​Цінність:​​ Точна локація помилок та прогнозування здоров'я обладнання, надані цією системою, можуть ефективно запобігти серйозним аваріям та продовжити термін служби ключового обладнання, є ключовим технічним засобом для забезпечення безпеки основної мережі.

​4.2 Чисті кімнати для виготовлення напівпровідників​

• ​Потреби:​​ Майже строгі вимоги до якості електроенергії (наприклад, просідання напруги, гармоніки) та безперервності живлення. Миттєві коливання живлення можуть призвести до списання всього партії продукції чипів, що призводить до великих економічних втрат.
• ​Цінність:​​ Система може надавати ранні попередження про потенційні джерела завад у системі розподілу електроенергії (наприклад, вироблення ізоляції обладнання), запобігаючи їх впливу на чутливі виробничі обладнання. Швидка локація помилок та рекомендації щодо вирішення можуть мінімізувати тривалість простою, забезпечуючи безперервність та стабільність виробничого процесу.

​5. Підсумок основних переваг​

• ​Профілактичне попередження:​​ Перетворює "реагування після події" на "передбачувані дії", враховуючи ризики до їх реалізації.
• ​Точна локація:​​ Швидко локалізує точки помилок, скорочуючи час виявлення та відновлення.
• ​Інтелектуальне прийняття рішень:​​ Надає наукові рекомендації щодо експлуатації та обслуговування на основі даних, що підвищує ефективність обслуговування.
• ​Постійний розвиток:​​ Моделі штучного інтелекту в хмарі оновлюються онлайн, роблячи систему все більш інтелектуальною зі зростанням використання.
• ​Безпечна та надійна:​​ Колаборативна архітектура "Хмара-Край" забезпечує реальність та надійність критичних операцій.