Soluzione per il monitoraggio intelligente dello stato dei trasformatori ad olio: integrazione multidimensionale dei dati e diagnostica

• Monitoraggio multidimensionale: Il monitoraggio dello stato dei trasformatori a olio deve coprire diverse dimensioni fisiche, quali i gas presenti nell'olio, le scariche parziali, la temperatura, la corrente nel nucleo e le vibrazioni; il monitoraggio di una sola dimensione permette di cogliere solo la punta dell'iceberg dello stato di salute del trasformatore
• Il valore dell'integrazione dei dati: L'analisi correlata dei dati provenienti da diverse dimensioni di monitoraggio su un'unica piattaforma può migliorare notevolmente l'accuratezza della diagnosi dei guasti. Ad esempio, se l'analisi cromatografica dell'olio rileva la presenza di gas surriscaldati + temperatura elevata + aumento della corrente nel nucleo = è molto probabile che si tratti di una messa a terra multipla del nucleo.
• architettura del sistema: Livello dei sensori → Livello delle unità di acquisizione → Livello degli IED locali → Livello di controllo della stazione → Centro di diagnostica remoto; aggregazione dei dati e dell'intelligenza a ogni livello

1. Dimensioni di monitoraggio e integrazione dei dati

2. Architettura del sistema

Il livello dei sensori, responsabile dell'acquisizione dei segnali, è installato sul corpo del trasformatore con un metodo di installazione non invasivo. Il livello delle unità di acquisizione digitalizza i segnali dei sensori e li sottopone a pre-elaborazione. Il livello IED locale raccoglie i dati provenienti dalle varie unità di acquisizione e, dopo aver effettuato una diagnosi preliminare, invia i dati caratteristici al sistema di controllo centrale della stazione. Il sistema di controllo centrale della stazione esegue un'analisi di fusione multidimensionale dei dati e una diagnosi completa.

3. Domande frequenti

3.1 Domanda: Quanto è più accurata la diagnosi basata sulla fusione dei dati rispetto a quella unidimensionale?

Risposta: Non è possibile fornire una cifra precisa, ma la verifica incrociata su più dimensioni consente di ridurre notevolmente i falsi allarmi e le omissioni rilevati su una singola dimensione. Ad esempio, se il monitoraggio delle scariche parziali rileva un segnale sospetto, ma nella stessa fascia oraria non si registrano variazioni nell’analisi cromatografica dell’olio e dell’acetilene, la probabilità che si tratti di un falso allarme è piuttosto elevata.

3.2 Domanda: È importante la sincronizzazione temporale dei dati relativi alle diverse dimensioni di monitoraggio?

Risposta: È molto importante. Solo i dati provenienti da sensori diversi raccolti nello stesso intervallo di tempo possono essere sottoposti a un’analisi di fusione significativa. Il sistema deve garantire che la precisione di sincronizzazione dell’orologio di tutti i canali di acquisizione soddisfi i requisiti dell’analisi di fusione.

3.3 Domanda: È possibile integrare il sistema di monitoraggio esistente con quello appena aggiunto?

Risposta: A condizione che i protocolli di comunicazione siano compatibili (entrambi supportino Modbus o IEC 61850), i sottosistemi di monitoraggio installati in periodi diversi possono essere integrati in modo unificato nella piattaforma integrata. Nella scelta del fornitore, è importante prestare attenzione all’apertura e alla compatibilità della sua piattaforma.

3.4 Domanda: La fusione dei dati richiede l'uso di tecnologie di intelligenza artificiale?

Risposta: L'integrazione di base può essere realizzata tramite un motore di regole e una logica a soglie. L'introduzione dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico può migliorare la capacità di riconoscimento dei modelli di guasto complessi, ma non è un requisito indispensabile per iniziare.

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