الشركة المصنعة لنظام مراقبة المحولات الذكي عبر الإنترنت

أولاً: بنية النظام وتكوينه

1. طبقة الإدراك (طبقة الحصول على البيانات)

• شبكة الاستشعار::
  • المعلمات الكهربائية:: محولات الجهد/التيار، وأجهزة اختبار مقاومة اللفات، وأجهزة استشعار مقاومة الدائرة القصيرة.
  • مراقبة درجة الحرارة:: مقياس PT100 RTD (درجة حرارة الزيت)، ومستشعر الألياف البصرية (درجة حرارة اللف)، وكاميرا الأشعة تحت الحمراء (الغلاف/العلبة).
  • حالة خدمة الزيت:: جهاز مراقبة كروماتوغرافيا الزيت عبر الإنترنت (جهاز كروماتوغرافيا الغاز المدمج)، وأجهزة استشعار جودة الزيت (محتوى الماء، والقيمة الحمضية، وجهد الانهيار).
  • الميكانيكية والعزل:: أجهزة استشعار تسارع الاهتزاز، وأجهزة استشعار التفريغ الجزئي ذات التردد فوق العالي (UHF)، وأجهزة استشعار التفريغ الجزئي بالموجات فوق الصوتية، وأجهزة استشعار التيار الأرضي الأساسي.
  • البيئة والدعم:: أجهزة استشعار درجة الحرارة والرطوبة، وكاشفات الدخان، وأجهزة استشعار تيار/تدفق نظام التبريد.

2. طبقة الشبكة (طبقة نقل البيانات)

• طريقة التواصل::
  • ناقل الحقل (مثل Modbus وCANopen): توصيل المستشعرات المحلية بوحدة الاستحواذ.
  • الإرسال اللاسلكي (4G/5G، LoRa، WiFi): للمواقع البعيدة أو سيناريوهات المراقبة المتنقلة.
  • اتصالات الألياف الضوئية (OPGW): عرض نطاق ترددي عالٍ، ومضاد للتداخل، ومناسب لنقل البيانات عالية السرعة داخل المحطات الفرعية.
• وحدة حوسبة الحافة:: التصفية الأولية واستخراج السمات للبيانات التي تم جمعها لتقليل الضغط على انتقال السحب.

3. طبقة المنصة (طبقة معالجة البيانات والتطبيق)

• الخادم السحابي / الخادم المحلي::
  • تخزين البيانات التاريخية (على سبيل المثال اتجاهات درجات الحرارة، كروماتوجرامات النفط) ودعم إدارة البيانات على مستوى التيرابايت.
  • نشر خوارزميات معالجة البيانات (مثل نماذج التعلم الآلي والأنظمة الخبيرة لاستكشاف الأخطاء وإصلاحها).
• منصة التحليلات الذكية::
  • استكشاف الأخطاء وإصلاحها: استنادًا إلى مقارنات العتبة ومقارنات البيانات التاريخية والتعرف على الأنماط (مثل طريقة النسبة الثلاثية DGA لتحليل كروماتوجرامات النفط).
  • التنبؤ بالعمر الافتراضي: تقدير العمر الافتراضي المتبقي للمعدات (RUL) عن طريق نموذج التدهور (مثل توزيع Weibull).
  • الدرجة الصحية: معلمات شاملة متعددة الأبعاد لتوليد مؤشر صحة الجهاز (HI)، مقسمة إلى مستويات الحالة "عادي/انتباه/غير طبيعي/خطير".

4. طبقة التطبيق (طبقة HCI)

• محطة المراقبة::
  • منصة الإدارة المستندة إلى الويب: واجهة مرئية لعرض البيانات في الوقت الحقيقي ومنحنيات الاتجاهات وقوائم الإنذارات ونماذج المعدات ثلاثية الأبعاد.
  • تطبيق الهاتف المحمول: دعم العرض عن بُعد، ودفع التنبيه (الرسائل القصيرة / WeChat)، وإرسال مهام التشغيل والصيانة.
• إعداد التقارير ودعم اتخاذ القرار:: توليد تقارير التشغيل والصيانة تلقائياً، وتقارير تحليل الأعطال، والمساعدة في وضع خطط الصيانة (على سبيل المثال، صيانة الحالة بدلاً من الصيانة الدورية).

ثانياً - الوظائف الأساسية والخصائص التقنية

1. مراقبة الاندماج متعدد المعلمات

• ترابط البيانات عبر الأبعاد:: على سبيل المثال، يتم تحليل درجة حرارة الزيت غير الطبيعية بالاقتران مع تيار الحمل وحالة نظام التبريد لتجنب سوء تقدير معلمة واحدة (على سبيل المثال، قد يكون ارتفاع درجة حرارة الزيت ناتجًا عن الحمل الزائد أو تعطل المروحة).
• قضية (قانون)عندما يرتفع تركيز C₂H₂H₂ في مخطط كروماتوجرام الزيت، يسترجع النظام تلقائيًا بيانات مراقبة التفريغ الجزئي ويحدد ما إذا كان هناك خطأ في التفريغ القوسي.

2. التشخيص الذكي والإنذار المبكر

• النموذج الخوارزمي::
  • تحذير العتبة:: عتبات السلامة المحددة مسبقًا (مثل إنذار درجة حرارة الزيت ≥95 درجة مئوية، رحلة ≥105 درجة مئوية).
  • تنبيهات الاتجاهات:: إنشاء خط أساس استناداً إلى البيانات التاريخية (مثل إطلاق تحذير إذا كان معدل نمو درجة حرارة اللف أكثر من 5 درجات مئوية/ساعة).
  • التعلُّم الآلي:: استخدام الشبكات العصبية أو خوارزميات الغابات العشوائية لتحديد العيوب الخفية (مثل رطوبة العزل المبكر) من كميات هائلة من البيانات.
• موقع الخطأ:: تقدير مواضع تشوه اللف أو إحداثيات نقطة التفريغ عن طريق التحليل الطيفي لإشارات الاهتزاز أو عن طريق مجموعة من مستشعرات PD.

3. تصور الحالة والتشغيل والصيانة عن بُعد

• التصور ثلاثي الأبعاد:: إنشاء نموذج توأم رقمي للمحولات، مع تصور الهيكل الداخلي وموقع الحالات الشاذة (مثل النقاط الساخنة التي تم إبرازها).
• غير مراقبالسحابة عبارة عن حلقة مغلقة من "المراقبة - التحليل - الإنذار المبكر - التخلص"، مما يقلل من تكرار الفحص اليدوي من خلال الحوسبة المتطورة والتعاون السحابي.

ثالثاً - سيناريوهات التطبيق النموذجي

1. مراقبة المحولات الرئيسية للمحطات الفرعية

• المتطلبات: مراقبة المحولات من فئة الجهد العالي (110 كيلو فولت وما فوق) على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع لمنع حدوث أعطال في الدوائر القصيرة أو أعطال العزل.
• الحل: مراقبة كروماتوغرافيا الزيت عبر الإنترنت، واختبار FRA لتشوه اللفات، ومراقبة التفريغ المحلي بالتردد فوق العالي UHF، بالإضافة إلى نظام التشغيل الآلي المتكامل للمحطة الفرعية لتحقيق الحماية المترابطة.

2. المراقبة الذكية لمحولات التوزيع

• المتطلبات: مراقبة خفيفة الوزن للمحولات في شبكات التوزيع ذات الجهد المنخفض والمتوسط (10 كيلو فولت/0.4 كيلو فولت) لتقليل تكاليف التشغيل والصيانة.
• الحل: استخدام مستشعرات منخفضة التكلفة (مثل مستشعرات درجة الحرارة اللاسلكية ووحدات الاهتزاز) وتحميل البيانات عبر شبكة LoRa، مع التركيز على مراقبة الحمل الزائد وارتفاع درجة الحرارة واختلال التوازن ثلاثي الأطوار.

3. مراقبة المحولات المتخصصة

• السيناريوهات: محولات طاقة الرياح (البيئات البحرية/الهضبة)، محولات المعدل (الصناعة المعدنية)، محولات الجر (النقل بالسكك الحديدية).
• الخصائص: زيادة تصميم القدرة على التكيف البيئي لظروف العمل الخاصة (مثل مقاومة الرذاذ الملحي ومقاومة الاهتزاز)، وتعزيز مراقبة درجة الحرارة والتفريغ الجزئي.

رابعاً - المزايا التقنية والقيمة

1. تحسين موثوقية المعدات

• يقلل الاكتشاف المبكر للأعطال الكامنة (على سبيل المثال، يمكن أن يؤدي الاكتشاف المبكر للأعطال الكامنة (مثل التفريغ الجزئي المبكر إلى تقديم وقت الإنذار بالأعطال بمقدار 3-6 أشهر) إلى تقليل احتمالية حدوث انقطاعات غير مخطط لها.
• الحالة: تم اكتشاف ارتفاع مستمر في C₂H₂H₂ في محول 500 كيلو فولت من خلال مراقبة كروماتوغرافيا الزيت، وتجنبت الصيانة في الوقت المناسب وقوع حادث دائرة قصر لفات.

2. تحسين كفاءة التشغيل والصيانة

• التحوّل من "الصيانة الدورية" إلى "الصيانة المشروطة" لتقليل عدد حالات الانقطاع غير الضرورية (يمكن تخفيض تكاليف التشغيل والصيانة 30%-50%)
• توليد أوامر عمل الصيانة تلقائيًا لتوجيه موظفي التشغيل والصيانة في تحديد الأعطال (على سبيل المثال "المرحلة A مشوهة، يوصى بإجراء اختبار استجابة التردد").

3. دعم بناء الشبكة الذكية

• توفير دعم البيانات الأساسية لإنترنت الأشياء للكهرباء (EIOT) والمساعدة في التحول الرقمي لشبكة الطاقة (على سبيل المثال إمكانية التشغيل البيني للبيانات مع نظام SCADA ونظام إدارة الطاقة).

خامسا - اتجاهات التنمية

• التطبيق العميق للذكاء الاصطناعي:: إدخال خوارزميات التعلم العميق (مثل نموذج المحول) لمعالجة البيانات غير المهيكلة (أشكال موجات الاهتزاز، صور الأشعة تحت الحمراء) لتحسين دقة التعرف على الأعطال.
• تعميق التوأم الرقمي:: من خلال الجمع بين النموذج المادي وبيانات الوقت الحقيقي، يتم إنشاء نموذج افتراضي عالي الدقة للمحول لمحاكاة تغيرات الأداء في ظل ظروف عمل مختلفة.
• الحافة - التعاون السحابي:: نشر نماذج ذكاء اصطناعي خفيفة الوزن على الحافة لتمكين تحليل البيانات في الوقت الحقيقي والتنبيهات المحلية، مما يقلل من الاعتماد على السحابة.

الملخصات