Intelligentes Online-Überwachungssystem für Transformatoren Hersteller

I. Systemarchitektur und -aufbau

1. Wahrnehmungsschicht (Datenerfassungsschicht)

• Sensornetzwerk::
  • Elektrische ParameterSpannungs-/Stromwandler, Wicklungswiderstandsprüfer, Kurzschluss-Impedanzsensoren.
  • Überwachung der TemperaturPT100 RTD (Öltemperatur), faseroptischer Sensor (Wicklungstemperatur), Infrarotkamera (Gehäuse).
  • Öl-Service-StatusÖlchromatographie Online-Überwachungsgerät (eingebauter Gaschromatograph), Ölqualitätssensoren (Wassergehalt, Säurewert, Durchschlagsspannung).
  • Mechanik und IsolierungVibrationsbeschleunigungssensoren, Ultrahochfrequenz (UHF)-Teilentladungssensoren, Ultraschall-TE-Sensoren, Kernerdungsstromsensoren.
  • Umwelt und UnterstützungTemperatur- und Feuchtigkeitssensoren, Rauchmelder, Strom-/Durchflusssensoren im Kühlsystem.

2. Netzwerkschicht (Datenübertragungsschicht)

• Kommunikationsmethode::
  • Feldbus (z.B. Modbus, CANopen): Verbindet lokale Sensoren mit der Erfassungseinheit.
  • Drahtlose Übertragung (4G/5G, LoRa, WiFi): für abgelegene Standorte oder mobile Überwachungsszenarien.
  • Glasfaserkommunikation (OPGW): hohe Bandbreite, störungsfrei, geeignet für Hochgeschwindigkeitsdatenübertragung innerhalb von Umspannwerken.
• Edge-Computing-EinheitVorfilterung und Merkmalsextraktion der gesammelten Daten, um den Druck der Wolkenübertragung zu verringern.

3. Plattformschicht (Datenverarbeitungs- und Anwendungsschicht)

• Cloud Server / Lokaler Server::
  • Speichert historische Daten (z. B. Temperaturtrends, Ölchromatogramme) und unterstützt die Datenverwaltung im Terabyte-Bereich.
  • Einsatz von Datenverarbeitungsalgorithmen (z. B. Modelle für maschinelles Lernen, Expertensysteme für die Fehlerbehebung).
• Intelligente Analyseplattform::
  • Fehlersuche: auf der Grundlage von Schwellenwertvergleichen, historischen Datenvergleichen und Mustererkennung (z. B. DGA-Triple-Ratio-Methode zur Analyse von Ölchromatogrammen).
  • Lebensdauervorhersage: Schätzung der Restlebensdauer (RUL) des Geräts mit Hilfe von Degradationsmodellen (z. B. Weibull-Verteilung).
  • Health Score: Umfassende mehrdimensionale Parameter zur Erstellung des Geräte-Gesundheitsindex (HI), unterteilt in die Statusstufen "normal/auffällig/abnormal/schwer".

4. Anwendungsschicht (HCI-Schicht)

• Überwachungsterminal::
  • Webbasierte Verwaltungsplattform: visuelle Schnittstelle zur Anzeige von Echtzeitdaten, Trendkurven, Alarmlisten und 3D-Gerätemodellen.
  • Mobile APP: Unterstützt Fernanzeige, Alarm-Push (SMS / WeChat), O&M-Aufgabenverteilung.
• Berichterstattung und EntscheidungshilfeAutomatische Erstellung von Betriebs- und Wartungsberichten, Fehleranalyseberichten und Unterstützung bei der Entwicklung von Wartungsplänen (z. B. Zustandswartung anstelle von periodischer Wartung).

II. zentrale Funktionen und technische Merkmale

1. Multi-Parameter-Fusionsüberwachung

• Dimensionsübergreifende DatenkorrelationSo wird z. B. eine anormale Öltemperatur in Verbindung mit dem Laststrom und dem Zustand des Kühlsystems analysiert, um die Fehleinschätzung eines einzelnen Parameters zu vermeiden (z. B. kann eine hohe Öltemperatur durch eine Überlastung der Last oder einen Lüfterausfall verursacht werden).
• Fall (Recht)Wenn die C₂H₂-Konzentration im Ölchromatogramm ansteigt, ruft das System automatisch die Daten der Teilentladungsüberwachung ab und stellt fest, ob eine Störung der Bogenentladung vorliegt.

2. Intelligente Diagnostik und Frühwarnung

• algorithmisches Modell::
  • Schwellenwert-WarnungVoreingestellte Sicherheitsschwellen (z.B. Öltemperatur ≥95°C Alarm, ≥105°C Auslösung).
  • Trend-WarnungenFestlegung einer Basislinie auf der Grundlage historischer Daten (z.B. Auslösung einer Warnung, wenn die Wachstumsrate der Wicklungstemperatur >5°C/h ist).
  • maschinelles LernenVerwendung von neuronalen Netzen oder Random-Forest-Algorithmen zur Erkennung versteckter Fehler (z. B. frühzeitige Feuchtigkeit in der Isolierung) aus großen Datenmengen.
• FehlerstelleSchätzung der Position der Verformung der Wicklung oder der Koordinaten des Entladungspunktes durch Spektralanalyse von Schwingungssignalen oder durch ein Array von PD-Sensoren.

3. Zustandsvisualisierung und Remote O&M

• 3D-VisualisierungKonstruktion eines digitalen Zwillingsmodells des Transformators, das die innere Struktur und die Lage von Anomalien (z. B. hervorgehobene Hotspots) zeigt.
• unbeaufsichtigtDie Cloud ist ein geschlossener Kreislauf von "Überwachung - Analyse - Frühwarnung - Beseitigung", der die Häufigkeit manueller Kontrollen durch Edge Computing und Cloud-Zusammenarbeit reduziert.

III. typische Anwendungsszenarien

1. Überwachung des Haupttransformators im Umspannwerk

• Anforderung: 24/7-Überwachung von Transformatoren der Hochspannungsklasse (110 kV und darüber) zur Vermeidung von Kurzschlussfehlern oder Isolationsdurchbrüchen.
• Lösung: Online-Überwachung durch Ölchromatographie, FRA-Prüfung der Wicklungsverformung, lokale UHF-Entladungsüberwachung, kombiniert mit dem integrierten Automatisierungssystem des Umspannwerks, um einen vernetzten Schutz zu erreichen.

2. Intelligente Überwachung von Verteilertransformatoren

• Anforderung: Leichtgewichtige Überwachung von Transformatoren in Nieder- und Mittelspannungsnetzen (10kV/0,4kV) zur Senkung der Betriebs- und Wartungskosten.
• Lösung: Verwendung kostengünstiger Sensoren (z. B. drahtlose Temperatursensoren, Vibrationsmodule) und Hochladen von Daten über das LoRa-Netzwerk mit Schwerpunkt auf der Überwachung von Überlast, Temperaturanstieg und dreiphasigem Ungleichgewicht.

3. Überwachung von Spezialtransformatoren

• Szenarien: Windkrafttransformatoren (Offshore-/Plateau-Umgebungen), Gleichrichtertransformatoren (Hüttenindustrie), Traktionstransformatoren (Schienenverkehr).
• Merkmale: Erhöhte Anpassungsfähigkeit an die Umgebungsbedingungen (z. B. Salzsprühnebelschutz, Vibrationsschutz), verbesserte Temperatur- und Teilentladungsüberwachung.

IV. technische Vorteile und Wert

1. Verbesserung der Zuverlässigkeit der Ausrüstung

• Die frühzeitige Erkennung latenter Fehler (z. B. können frühzeitige Teilentladungen die Fehlerwarnzeit um 3-6 Monate vorverlegen) verringert die Wahrscheinlichkeit ungeplanter Ausfälle.
• Fall: Bei einem 500-kV-Transformator wurde durch ölchromatografische Überwachung ein kontinuierlicher Anstieg des C₂H₂ festgestellt, und durch rechtzeitige Wartung konnte ein Kurzschluss in der Wicklung vermieden werden.

2. Optimierung der O&M-Effizienz

• Umstellung von "periodischer Wartung" auf "bedingte Wartung", um die Zahl der unnötigen Ausfälle zu verringern (die Betriebskosten können gesenkt werden 30%-50%).
• Automatische Erstellung von Wartungsaufträgen zur Unterstützung des Wartungspersonals bei der Fehlersuche (z. B. "Wicklungsphase A ist verformt, Frequenzgangprüfung empfohlen").

3. Unterstützung des Aufbaus intelligenter Netze

• Bereitstellung der zugrunde liegenden Daten für das Internet der Dinge (EIOT) und Unterstützung der digitalen Transformation des Stromnetzes (z. B. Dateninteroperabilität mit SCADA-Systemen und EMS-Systemen).

V. Entwicklungstendenzen

• AI Deep AnwendungEinführung von Deep-Learning-Algorithmen (z. B. Transformer-Modell) zur Verarbeitung unstrukturierter Daten (Vibrationswellenformen, Infrarotbilder), um die Genauigkeit der Fehlererkennung zu verbessern.
• Vertiefung des digitalen ZwillingsDurch die Kombination des physikalischen Modells mit Echtzeitdaten wird ein hochpräzises virtuelles Transformatormodell erstellt, um die Leistungsänderungen unter verschiedenen Betriebsbedingungen zu simulieren.
• Edge - Cloud-ZusammenarbeitBereitstellung leichtgewichtiger KI-Modelle auf dem Edge, um Datenanalysen in Echtzeit und lokale Warnmeldungen zu ermöglichen und die Abhängigkeit von der Cloud zu verringern.

Zusammenfassungen