Pemantauan gas terlarut dalam minyak (DGA) Ini adalah teknologi inti untuk peringatan dini gangguan internal transformator, dan jalur teknologi utama meliputi kromatografi, elektrokimia, dan spektroskopi fotoakustik. Kromatografi mencapai deteksi konsentrasi melalui pemisahan gas yang tepat dalam minyak, metode elektrokimia secara langsung memperoleh kandungan gas dengan bantuan sensor khusus, dan spektrometri fotoakustik tidak memerlukan gas pembawa dan bahan habis pakai, dan dapat mencapaiDeteksi multi-gas cepat secara simultanSistem ini juga dapat digunakan untuk memprediksi sisa masa pakai peralatan, dan lebih stabil dalam jangka panjang. Dengan menganalisis komposisi dan perubahan konsentrasi gas karakteristik seperti hidrogen, metana, asetilena, dll., sistem ini dapat secara akurat menentukan jenis kesalahan seperti panas berlebih internal dan pelepasan parsial, dan bagian dari sistem ini juga dapat menggabungkan algoritme AI untuk memprediksi sisa masa pakai peralatan, memberikan dukungan data untuk transformasi mode operasi dan pemeliharaan dari “perbaikan rutin” menjadi “perbaikan sesuai permintaan”. “Teknologi ini dapat diterapkan pada semua level tegangan. Teknologi ini dapat diterapkan pada transformator dari semua level tegangan, dan terutama ”penting" untuk memastikan keamanan pada peralatan utama seperti transformator utama di gardu utama.

Pemantauan pembuangan sebagian Berfokus pada penangkapan sinyal pelepasan yang dihasilkan oleh cacat isolasi di dalam transformator, inti mengandalkan metode ultrasonik dan metode frekuensi ultra-tinggi (UHF). Metode ultrasonik menerima sinyal getaran mekanis yang dihasilkan oleh pelepasan, dikombinasikan dengan perbedaan waktu propagasi untuk mencapai lokasi titik pelepasan; Metode UHF menerima sinyal elektromagnetik dalam proses pelepasan, karena gangguan medan terkonsentrasi pada pita frekuensi rendah, makaKemampuan anti-interferensi yang sangat baikSistem ini dapat digunakan untuk mendeteksi posisi target dalam jarak 10 sentimeter. Deteksi akustik-listrik gabungan dapat mengontrol akurasi pemosisian dalam jarak 10 cm, dan juga secara otomatis mencari frekuensi deteksi dengan rasio signal-to-noise terbaik, sehingga terhindar dari pengaruh gangguan komunikasi. Teknologi ini sangat penting untuk transformator tegangan tinggi 220kV ke atas, terutama untuk menilai status insulasi peralatan yang baru ditugaskan dan mendeteksi kerusakan insulasi laten secara tepat waktu.

Pemantauan suhu belitan Terutama melaluiPenginderaan serat optik neonDengan penginderaan inframerah yang ingin dicapai, penginderaan serat optik neon merupakan pilihan utama untuk pemantauan presisi tinggi saat ini. Penginderaan serat optik fluoresen didasarkan pada karakteristik suhu bahan fluoresen, melalui pengukuran waktu peluruhan fluoresensi untuk menghitung suhu, dapat langsung ditanamkan ke dalam belitan untuk memantau suhu titik panas, akurasi pengukuran setinggi ± 1 ℃; pada saat yang sama, serat optik itu sendiri non-konduktif, tidak ada komponen logam, bisa diPengoperasian yang aman di lingkungan elektromagnetik dan tegangan tinggi yang kuatHal ini juga mendukung pengukuran beberapa saluran secara simultan untuk mendapatkan informasi tentang distribusi suhu belitan. Penginderaan inframerah secara tidak langsung dapat memperkirakan suhu belitan dengan memantau suhu permukaan tangki, tanpa memerlukan proses instalasi yang rumit, dan mudah dioperasikan. Kedua teknologi ini sangat bermanfaat pada transformator tugas berat dan dalam skenario di mana kontrol beban yang tepat diperlukan untuk memastikan bahwa beban peralatan berada dalam batas aman melalui data suhu waktu nyata.

Pemantauan kondisi oli Secara langsung mencerminkan sifat isolasi minyak transformator dan tingkat kerusakan, inti melalui sensor kehilangan dielektrik, sensor kelembaban untuk mencapai deteksi parameter kunci. Sensor kehilangan dielektrik secara akurat mengukur nilai kehilangan dielektrik oli, sensor kelembaban menangkap jejak kadar air oli, dan bagian dari sistem dapat diintegrasikan dengan beberapa modul untuk menyinkronkan akuisisi sejumlah parameter oli dalam satu sampel. Pada saat yang sama, algoritme pembelajaran mesin dapat dikombinasikan dengan pembentukan model penilaian kesalahan untuk lebih meningkatkan akurasi diagnostik, dan seluruh proses pemantauan tanpa perawatan yang rumit, dapat menangkap tren kualitas oli secara real-time. Teknologi ini sangat cocok untuk transformator dengan kualitas oli yang menurun di lingkungan luar ruangan yang lembab, dan dapat memberikan peringatan dini tentang risiko kegagalan isolasi yang disebabkan oleh masalah kualitas oli.

Ketika memilih model, Anda dapat memprioritaskan konfigurasi sesuai dengan kebutuhan Anda: jika Anda memiliki anggaran terbatas, Anda dapat memprioritaskan kombinasiPemantauan DGA + pemantauan debit parsialKombinasi keduanya dapat memenuhi sebagian besar kebutuhan peringatan gangguan internal. Untuk renovasi transformator lama, pengukuran suhu inframerah, DGA elektrokimia, dan solusi lain yang tidak memerlukan pemadaman listrik dapat dipilih; untuk transformator yang baru ditugaskan, disarankan untuk menyematkan pengukuran suhu serat optik neon dan pemantauan pelepasan lokal UHF, untuk mencapai kesadaran negara yang lebih komprehensif. Pada akhirnya, perlu mempertimbangkan tingkat tegangan transformator, lingkungan operasi, dan karakteristik beban untuk memastikan bahwa sistem pemantauan secara akurat sesuai dengan kebutuhan aktual.