Solution de surveillance intelligente de l'état des transformateurs à huile : fusion de données multidimensionnelle et diagnostic

• Surveillance multidimensionnelle: La surveillance de l'état des transformateurs à huile doit couvrir plusieurs paramètres physiques, tels que les gaz présents dans l'huile, les décharges partielles, la température, le courant dans le noyau et les vibrations ; la surveillance d'un seul paramètre ne permet de percevoir qu'une infime partie de l'état de santé du transformateur.
• La valeur de la fusion des données: L'analyse corrélative des données issues de différents axes de surveillance sur une plateforme unique permet d'améliorer considérablement la précision du diagnostic des pannes. Par exemple, la détection par chromatographie en phase liquide d'un gaz surchauffé + une température trop élevée + une augmentation du courant dans le noyau magnétique = un niveau de confiance très élevé quant à une mise à la terre en plusieurs points du noyau magnétique.
• architecture du système: Couche des capteurs → Couche des unités d'acquisition → Couche des IED locaux → Couche de contrôle en station → Centre de diagnostic à distance, chaque couche assurant la consolidation des données et l'intelligence

1. Axes de suivi et fusion des données

2. Architecture du système

La couche des capteurs, chargée de l'acquisition des signaux, est installée sur le corps du transformateur selon une méthode d'installation non invasive. La couche des unités d'acquisition numérise les signaux des capteurs et les prétraite. La couche des IED locaux rassemble les données provenant des différentes unités d'acquisition, effectue un diagnostic préliminaire, puis transmet les données caractéristiques au système de contrôle central de la sous-station. Ce dernier procède à une analyse par fusion de données multidimensionnelle et à un diagnostic global.

3. questions fréquemment posées

3.1 Question : Dans quelle mesure le diagnostic par fusion de données est-il plus précis que le diagnostic unidimensionnel ?

Réponse : Il est impossible de donner un chiffre précis, mais la vérification croisée multidimensionnelle permet de réduire considérablement les fausses alertes et les omissions liées à une seule dimension. Par exemple, si la surveillance des décharges partielles détecte un signal suspect, mais que la composition chromatographique de l'huile et la teneur en acétylène restent inchangées pendant la même période, la probabilité d'une fausse alerte est élevée.

3.2 Question : La synchronisation temporelle des données des différents axes de suivi est-elle importante ?

Réponse : C'est très important. Seules les données provenant de différents capteurs et enregistrées au cours d'une même fenêtre temporelle permettent une analyse fusionnée pertinente. Le système doit garantir que la précision de la synchronisation horaire de tous les canaux d'acquisition réponde aux exigences de l'analyse fusionnée.

3.3 Question : Le système de surveillance existant peut-il être intégré au nouveau système ?

Réponse : À condition que les protocoles de communication soient compatibles (qu'ils prennent tous en charge Modbus ou la norme CEI 61850), les sous-systèmes de surveillance installés à différentes périodes peuvent être intégrés de manière unifiée à une plateforme globale. Lors du choix d'un fournisseur, il convient de prêter attention à l'ouverture et à la compatibilité de sa plateforme.

3.4 Question : La fusion des données nécessite-t-elle des technologies d'IA ?

Réponse : L'intégration de base peut être réalisée à l'aide d'un moteur de règles et d'une logique de seuils. L'introduction de l'IA et de l'apprentissage automatique peut améliorer la capacité à identifier des modes de défaillance complexes, mais ce n'est pas une condition préalable indispensable.

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