Fabricante del sistema de supervisión en línea inteligente para transformadores

I. Arquitectura y composición del sistema

1. Capa de percepción (capa de adquisición de datos)

• red de sensores::
  • Parámetros eléctricosTransformadores de tensión/corriente, comprobadores de resistencia de devanados, sensores de impedancia de cortocircuito.
  • Control de la temperaturaPT100 RTD (temperatura del aceite), sensor de fibra óptica (temperatura del bobinado), cámara de infrarrojos (carcasa).
  • estado del servicio de aceiteDispositivo de control en línea de la cromatografía del aceite (cromatógrafo de gases integrado), sensores de calidad del aceite (contenido de agua, índice de acidez, tensión de ruptura).
  • Mecánica y aislamientoSensores de aceleración de vibraciones, sensores de descargas parciales de frecuencia ultraalta (UHF), sensores ultrasónicos de descargas parciales, sensores de corriente de tierra en el núcleo.
  • Entorno y apoyoSensores de temperatura y humedad, detectores de humo, sensores de corriente/flujo del sistema de refrigeración.

2. Capa de red (capa de transmisión de datos)

• método de comunicación::
  • Bus de campo (por ejemplo, Modbus, CANopen): conecta los sensores locales a la unidad de adquisición.
  • Transmisión inalámbrica (4G/5G, LoRa, WiFi): para emplazamientos remotos o escenarios de supervisión móvil.
  • Comunicación por fibra óptica (OPGW): gran ancho de banda, antiinterferencias, adecuada para la transmisión de datos a alta velocidad dentro de las subestaciones.
• unidad de computación periférica: Filtrado preliminar y extracción de características de los datos recogidos para reducir la presión de la transmisión de nubes.

3. Capa de plataforma (procesamiento de datos y capa de aplicación)

• Servidor en nube / Servidor local::
  • Almacena datos históricos (por ejemplo, tendencias de temperatura, cromatogramas de petróleo) y admite la gestión de datos a nivel de terabyte.
  • Implantar algoritmos de tratamiento de datos (por ejemplo, modelos de aprendizaje automático, sistemas expertos para la resolución de problemas).
• Plataforma de análisis inteligente::
  • Resolución de problemas: basada en comparaciones de umbrales, comparaciones de datos históricos y reconocimiento de patrones (por ejemplo, el método de triple relación DGA para analizar cromatogramas de aceite).
  • Predicción de la vida útil: Estimación de la vida útil restante (RUL) del equipo mediante modelos de degradación (por ejemplo, distribución de Weibull).
  • Puntuación de salud: Parámetros multidimensionales completos para generar el índice de salud (HI) del dispositivo, dividido en niveles de estado "normal / atención / anormal / grave".

4. Capa de aplicación (capa HCI)

• terminal de control::
  • Plataforma de gestión basada en web: interfaz visual para mostrar datos en tiempo real, curvas de tendencias, listas de alarmas y modelos de equipos en 3D.
  • APP móvil: permite la visualización remota, la transmisión de alarmas (SMS / WeChat) y el envío de tareas de O&M.
• Informes y apoyo a la toma de decisionesGeneración automática de informes de funcionamiento y mantenimiento, informes de análisis de fallos y asistencia en el desarrollo de planes de mantenimiento (por ejemplo, mantenimiento de condiciones en lugar de mantenimiento periódico).

II. Funciones principales y características técnicas

1. Control de fusión multiparamétrica

• Correlación interdimensional de datosPor ejemplo, la temperatura anormal del aceite se analiza junto con la corriente de carga y el estado del sistema de refrigeración para evitar que se juzgue erróneamente un único parámetro (por ejemplo, una temperatura elevada del aceite puede deberse a una sobrecarga de la carga o a un fallo del ventilador).
• caso (derecho)Cuando aumenta la concentración de C₂H₂ en el cromatograma del aceite, el sistema recupera automáticamente los datos de monitorización de descarga parcial y determina si hay un fallo de descarga de arco.

2. Diagnóstico inteligente y alerta rápida

• modelo algorítmico::
  • Aviso de umbral: Umbrales de seguridad preestablecidos (por ejemplo, temperatura del aceite ≥95°C de alarma, ≥105°C de disparo).
  • Alertas de tendenciasEstablecimiento de una línea de base basada en datos históricos (por ejemplo, activación de una alerta si la tasa de crecimiento de la temperatura del devanado es >5°C/h).
  • aprendizaje automático: Uso de redes neuronales o algoritmos de bosque aleatorio para identificar fallos ocultos (por ejemplo, humedad temprana del aislamiento) a partir de cantidades masivas de datos.
• localización de averíasEstimación de las posiciones de deformación del bobinado o de las coordenadas del punto de descarga mediante el análisis espectral de las señales de vibración o mediante un conjunto de sensores de descarga parcial.

3. Visualización del estado y O&M a distancia

• Visualización 3DConstruir un modelo gemelo digital del transformador, visualizando la estructura interna y la localización de anomalías (por ejemplo, puntos calientes resaltados).
• sin vigilanciaLa nube es un bucle cerrado de "Supervisión - Análisis - Alerta temprana - Eliminación", que reduce la frecuencia de la inspección manual gracias a la computación de borde y la colaboración en la nube.

III. Escenarios típicos de aplicación

1. Supervisión del transformador principal de la subestación

• Requisito: supervisión 24 horas al día, 7 días a la semana, de los transformadores de clase de alta tensión (110 kV y superior) para evitar fallos de cortocircuito o averías de aislamiento.
• Solución: Control en línea mediante cromatografía de aceite, pruebas FRA de deformación de bobinados, control local de descargas UHF, combinado con el sistema de automatización integrado de la subestación para realizar una protección vinculada.

2. Control inteligente de los transformadores de distribución

• Necesidad: Supervisión ligera de transformadores en redes de distribución de baja y media tensión (10kV/0,4kV) para reducir los costes de O&M.
• Solución: Utilizar sensores de bajo coste (por ejemplo, sensores de temperatura inalámbricos, módulos de vibración) y cargar los datos a través de la red LoRa, centrándose en la supervisión de la sobrecarga, el aumento de la temperatura y el desequilibrio trifásico.

3. Control de transformadores especiales

• Escenarios: transformadores eólicos (offshore / entornos de meseta), transformadores rectificadores (industria metalúrgica), transformadores de tracción (transporte ferroviario).
• Características: Mayor diseño de adaptabilidad medioambiental para condiciones de trabajo especiales (por ejemplo, antisalpicaduras, antivibraciones), mayor control de la temperatura y de las descargas parciales.

IV. Ventajas técnicas y valor

1. Mejorar la fiabilidad de los equipos

• La detección precoz de fallos latentes (por ejemplo, las descargas parciales tempranas pueden adelantar el tiempo de aviso de fallos entre 3 y 6 meses) reduce la probabilidad de interrupciones imprevistas.
• Caso: Se descubrió que un transformador de 500 kV presentaba un aumento continuo del C₂H₂ mediante la monitorización por cromatografía de aceite, y el mantenimiento oportuno evitó un accidente por cortocircuito entre bobinados.

2. Optimizar la eficiencia de O&M

• Pasar del "Mantenimiento periódico" al "Mantenimiento condicional" para reducir el número de interrupciones innecesarias (los costes de O&M pueden reducirse 30%-50%).
• Genera automáticamente órdenes de trabajo de mantenimiento para guiar al personal de O&M en la localización de averías (por ejemplo, "La fase A del devanado está deformada, se recomienda realizar una prueba de respuesta en frecuencia").

3. Apoyo a la construcción de redes inteligentes

• Proporcionar el soporte de datos subyacente para el Internet de las Cosas de la Electricidad (EIOT) y ayudar a la transformación digital de la red eléctrica (por ejemplo, interoperabilidad de datos con el sistema SCADA y el sistema EMS).

V. Tendencias de desarrollo

• Aplicación AI DeepIntroducción de algoritmos de aprendizaje profundo (por ejemplo, el modelo Transformer) para procesar datos no estructurados (formas de onda de vibración, imágenes infrarrojas) con el fin de mejorar la precisión del reconocimiento de fallos.
• profundización del gemelo digitalEl modelo virtual del transformador: Combinando el modelo físico con datos en tiempo real, se construye un modelo virtual del transformador de alta precisión para simular los cambios de rendimiento en diferentes condiciones de trabajo.
• Colaboración Edge - CloudDespliegue de modelos de IA ligeros en el perímetro para permitir el análisis de datos en tiempo real y las alertas locales, reduciendo la dependencia de la nube.

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