Sistema di monitoraggio online intelligente del trasformatore Produttore

I. Architettura e composizione del sistema

1. Livello di percezione (livello di acquisizione dei dati)

• rete di sensori：
  • Parametri elettriciTrasformatori di tensione/corrente, tester di resistenza degli avvolgimenti, sensori di impedenza di cortocircuito.
  • Monitoraggio della temperaturaPT100 RTD (temperatura dell'olio), sensore a fibra ottica (temperatura dell'avvolgimento), telecamera a infrarossi (involucro/custodia).
  • stato di servizio dell'olioDispositivo di monitoraggio online della cromatografia dell'olio (gascromatografo incorporato), sensori di qualità dell'olio (contenuto d'acqua, valore acido, tensione di ripartizione).
  • Meccanica e isolamentoSensori di accelerazione delle vibrazioni, sensori di scariche parziali ad altissima frequenza (UHF), sensori PD a ultrasuoni, sensori di corrente di terra del nucleo.
  • Ambiente e supportoSensori di temperatura e umidità, rilevatori di fumo, sensori di corrente/flusso del sistema di raffreddamento.

2. Livello di rete (livello di trasmissione dati)

• metodo di comunicazione：
  • Bus di campo (ad es. Modbus, CANopen): collega i sensori locali all'unità di acquisizione.
  • Trasmissione wireless (4G/5G, LoRa, WiFi): per siti remoti o scenari di monitoraggio mobile.
  • Comunicazione in fibra ottica (OPGW): larghezza di banda elevata, anti-interferenza, adatta alla trasmissione di dati ad alta velocità all'interno delle sottostazioni.
• unità di edge computingFiltraggio preliminare ed estrazione delle caratteristiche dei dati raccolti per ridurre la pressione della trasmissione in cloud.

3. Livello piattaforma (elaborazione dati e livello applicativo)

• Server cloud / Server locale：
  • Memorizza i dati storici (ad esempio, tendenze della temperatura, cromatogrammi dell'olio) e supporta la gestione dei dati a livello di terabyte.
  • Implementare gli algoritmi di elaborazione dei dati (ad esempio, modelli di apprendimento automatico, sistemi esperti per la risoluzione dei problemi).
• Piattaforma di analisi intelligente：
  • Risoluzione dei problemi: basata su confronti di soglie, confronti di dati storici e riconoscimento di modelli (ad esempio, il metodo del triplo rapporto DGA per l'analisi dei cromatogrammi dell'olio).
  • Previsione della durata di vita: stima della vita residua (RUL) dell'apparecchiatura mediante modelli di degrado (ad es. distribuzione di Weibull).
  • Punteggio di salute: parametri multidimensionali completi per generare l'indice di salute del dispositivo (HI), suddiviso in livelli di stato “normale / attenzione / anormale / grave”.

4. Livello applicazione (livello HCI)

• terminale di monitoraggio：
  • Piattaforma di gestione basata sul web: interfaccia visiva per la visualizzazione di dati in tempo reale, curve di tendenza, elenchi di allarmi e modelli 3D delle apparecchiature.
  • APP mobile: supporta la visualizzazione remota, l'invio di allarmi (SMS / WeChat), l'invio di attività di O&M.
• Reporting e supporto alle decisioniGenerare automaticamente rapporti di funzionamento e manutenzione, rapporti di analisi dei guasti e assistere nello sviluppo di piani di manutenzione (ad esempio, manutenzione delle condizioni anziché manutenzione periodica).

II. Funzioni principali e caratteristiche tecniche

1. Monitoraggio di fusione multiparametrica

• Correlazione trasversale dei datiAd esempio, la temperatura anomala dell'olio viene analizzata insieme alla corrente di carico e allo stato del sistema di raffreddamento per evitare una valutazione errata di un singolo parametro (ad esempio, una temperatura elevata dell'olio può essere causata da un sovraccarico del carico o da un guasto della ventola).
• caso (diritto)Quando la concentrazione di C₂H₂ nel cromatogramma dell'olio aumenta, il sistema recupera automaticamente i dati di monitoraggio delle scariche parziali e determina se è presente un guasto di scarica ad arco.

2. Diagnostica intelligente e allarme precoce

• modello algoritmico：
  • Avviso di sogliaSoglie di sicurezza preimpostate (ad es. allarme temperatura olio ≥95°C, intervento ≥105°C).
  • Avvisi di tendenzaStabilimento di una linea di base basata su dati storici (ad esempio, attivazione di un avviso se il tasso di crescita della temperatura dell'avvolgimento è >5°C/h).
  • apprendimento automaticoUso di reti neurali o di algoritmi a foresta casuale per identificare i guasti nascosti (ad esempio, l'umidità precoce dell'isolamento) da enormi quantità di dati.
• posizione del guastoStima delle posizioni di deformazione dell'avvolgimento o delle coordinate del punto di scarico mediante l'analisi spettrale dei segnali di vibrazione o un array di sensori PD.

3. Visualizzazione dello stato e O&M a distanza

• Visualizzazione 3DCostruire un modello di gemello digitale del trasformatore, visualizzando la struttura interna e la posizione delle anomalie (ad es. punti caldi evidenziati).
• incustoditoIl cloud è un ciclo chiuso di “Monitoraggio - Analisi - Allarme precoce - Smaltimento”, che riduce la frequenza delle ispezioni manuali grazie all'edge computing e alla collaborazione nel cloud.

III. Scenari applicativi tipici

1. Sottostazione principaleMonitoraggio dei trasformatori

• Esigenza: monitoraggio 24 ore su 24, 7 giorni su 7, dei trasformatori ad alta tensione (110kV e oltre) per prevenire guasti da cortocircuito o rotture dell'isolamento.
• Soluzione: monitoraggio online della cromatografia dell'olio, test FRA della deformazione degli avvolgimenti, monitoraggio locale delle scariche UHF, combinati con il sistema di automazione integrato della sottostazione per ottenere una protezione collegata.

2. Monitoraggio intelligente dei trasformatori di distribuzione

• Esigenza: monitoraggio leggero dei trasformatori nelle reti di distribuzione a bassa e media tensione (10kV/0,4kV) per ridurre i costi di O&M.
• Soluzione: utilizzare sensori a basso costo (ad esempio, sensori di temperatura wireless, moduli di vibrazione) e caricare i dati tramite la rete LoRa, concentrandosi sul monitoraggio del sovraccarico, dell'aumento della temperatura e dello squilibrio trifase.

3. Monitoraggio dei trasformatori speciali

• Scenari: trasformatori per l'energia eolica (ambienti offshore/altopiano), trasformatori raddrizzatori (industria metallurgica), trasformatori di trazione (trasporto ferroviario).
• Caratteristiche: maggiore adattabilità ambientale per condizioni di lavoro speciali (ad es. spray antisale, antivibrazioni), monitoraggio avanzato della temperatura e delle scariche parziali.

IV. Vantaggi tecnici e valore

1. Migliorare l'affidabilità delle apparecchiature

• Il rilevamento precoce dei guasti latenti (ad esempio, le scariche parziali precoci possono anticipare il tempo di segnalazione dei guasti di 3-6 mesi) riduce la probabilità di interruzioni non pianificate.
• Caso: in un trasformatore da 500kV è stato riscontrato un aumento continuo di C₂H₂ attraverso il monitoraggio con cromatografia dell'olio e la manutenzione tempestiva ha evitato un incidente da cortocircuito tra gli avvolgimenti.

2. Ottimizzare l'efficienza O&M

• Passare dalla “manutenzione periodica” alla “manutenzione condizionale” per ridurre il numero di interruzioni non necessarie (i costi di O&M possono essere ridotti 30%-50%).
• Genera automaticamente ordini di lavoro di manutenzione per guidare il personale O&M nell'individuazione dei guasti (ad esempio, “La fase A dell'avvolgimento è deformata, si raccomanda un test di risposta in frequenza”).

3. Supporto alla costruzione di Smart Grid

• Fornire il supporto dati di base per l'Electricity Internet of Things (EIOT) e contribuire alla trasformazione digitale della rete elettrica (ad esempio, l'interoperabilità dei dati con il sistema SCADA e il sistema EMS).

V. Tendenze di sviluppo

• Applicazione profonda dell'intelligenza artificialeIntrodurre algoritmi di deep learning (ad esempio il modello Transformer) per elaborare dati non strutturati (forme d'onda delle vibrazioni, immagini a infrarossi) e migliorare l'accuratezza del riconoscimento dei guasti.
• approfondimento del gemello digitaleCombinando il modello fisico con i dati in tempo reale, è stato costruito un modello virtuale di trasformatore di alta precisione per simulare le variazioni di prestazioni in diverse condizioni di lavoro.
• Edge - Collaborazione nel cloudImplementare modelli di intelligenza artificiale leggeri sull'edge per consentire l'analisi dei dati in tempo reale e gli avvisi locali, riducendo la dipendenza dal cloud.

riassunti