Sistema di monitoraggio online dei trasformatori

I. Componenti principali del sistema

1. Strato sensore

• Sensori di gasRilevamento dei gas caratteristici (ad esempio metano, etilene, acetilene, ecc.) disciolti nell'olio del trasformatore per determinare l'invecchiamento o il guasto dell'isolamento.
• Sensore di scarica parzialeAcquisizione di segnali di scarica localizzati all'interno del trasformatore (una caratteristica precoce dei difetti di isolamento) mediante ultrasuoni o accoppiamento elettromagnetico.
• sensore di temperaturaMonitoraggio della temperatura dell'avvolgimento (sensore a fibre ottiche, anti-interferenza elettromagnetica), della temperatura dell'olio (resistenza al platino), della temperatura ambiente.
• Sensore livello olio / pressione olioMonitorare il livello del serbatoio del carburante (per evitare di rimanere senza carburante) e la pressione dell'olio (per riflettere lo stato di circolazione del circuito del carburante).
• Sensori di corrente/tensioneRaccolta della corrente e della tensione di funzionamento del trasformatore (per calcolare il tasso di carico e determinare lo stato di sovraccarico).
• Sensori di vibrazioneMonitoraggio delle vibrazioni del nucleo o dell'avvolgimento (che riflettono difetti meccanici quali allentamento, deformazione, ecc.)

2. Livello di acquisizione dati

• Filtraggio del segnale (per eliminare le interferenze elettromagnetiche), amplificazione (per migliorare i segnali deboli);
• Conversione analogico-digitale (conversione di segnali analogici in segnali digitali);
• Calibrazione preliminare dei dati (eliminazione degli outlier).

3. Livello di comunicazione

• Cablata: Ethernet, fibra ottica (per la trasmissione a breve distanza e ad alta larghezza di banda nelle sottostazioni), bus RS485 (basso costo, alta immunità alle interferenze);
• Wireless: LoRa, NB-IoT (WAN a bassa potenza per le aree remote), 5G (elevato tempo reale, supporta la trasmissione massiva di dati).

4. Livello di elaborazione dati e applicazione

• database completoMemorizza dati storici e in tempo reale (ad esempio, MySQL, Oracle);
• motore di analisiAnalisi delle tendenze dei dati, diagnosi dei guasti mediante algoritmi (ad es. reti neurali, sistemi esperti);
• Interfaccia uomo-macchina (HMI)Visualizzazione dello stato del trasformatore (ad esempio sul Web, sullo schermo di monitoraggio) attraverso diagrammi, messaggi di allarme, ecc.

II. Parametri di monitoraggio chiave e significato

III. Principi di funzionamento

1. Rilevamento in tempo realeI parametri di stato del trasformatore sono raccolti continuamente da sensori (ad esempio, dati DGA ogni 10 minuti, monitoraggio della scarica parziale in tempo reale);
2. trasmissione dei datiIl livello di acquisizione invia i segnali digitali elaborati al centro dati attraverso la rete di comunicazione;
3. analisi intelligente (religione)La piattaforma confronta i dati in tempo reale con le soglie standard (ad esempio, le linee guida DL/T 722-2014 per l'analisi e il giudizio dei gas disciolti nell'olio dei trasformatori) e giudica lo stato insieme alle tendenze storiche (ad esempio, il tasso di crescita della concentrazione di gas);
   • Esempio: se la concentrazione di acetilene è >5 μL/L e continua a salire, è possibile che si sia verificato un guasto da scarica d'arco;
4. Allarme precoce e processo decisionaleQuando i parametri sono anormali, il sistema attiva gli allarmi (sonori e luminosi, SMS, APP push) e fornisce suggerimenti diagnostici (ad esempio, “suggerisce di spegnere e revisionare l'involucro”), assistendo il personale O&M nel processo decisionale.

IV. Funzioni principali

1. Monitoraggio e visualizzazione in tempo realeI parametri (ad esempio, la curva della temperatura dell'olio, il grafico a torta della concentrazione di gas) vengono visualizzati in tempo reale attraverso l'interfaccia di monitoraggio, supportando il monitoraggio centralizzato di più dispositivi;
2. Segnalazione e diagnosi dei guastiSegnalazione precoce di parametri anomali (ad esempio “avviso di sovratemperatura dell'avvolgimento”) e algoritmi per individuare il tipo di guasto (ad esempio “guasto di surriscaldamento” “invecchiamento dell'isolamento”);
3. Valutazione delle condizioni e previsione della vita utileValutare lo stato di salute dell'apparecchiatura sulla base di dati a lungo termine (ad esempio, “Indice di salute 85/100”) e prevedere la vita residua (ad esempio, “Si prevede un funzionamento sicuro per 5 anni”);
4. Tracciabilità dei dati storiciMemorizza diversi anni di dati di monitoraggio e supporta l'interrogazione delle variazioni dei parametri per un determinato periodo di tempo (ad esempio, “analisi delle temperature di picco del petrolio nell'estate del 2024”);
5. Gestione delle operazioni a distanza: il personale O&M può controllare lo stato in remoto tramite telefoni cellulari o computer, eliminando la necessità di ispezioni in loco (particolarmente indicato per le sottostazioni remote).

V. Scenari di applicazione

• stazione di produzione di energia elettricaMonitoraggio del trasformatore principale (il nucleo che collega il generatore alla rete);
• Sottostazione (trasformatore)Trasformatori ad alta tensione da 110kV e oltre (ad es. sottostazioni da 220kV e 500kV);
• impresa industrialeTrasformatori di grandi impianti per l'industria siderurgica, chimica e altre industrie (per garantire il funzionamento continuo delle linee di produzione);
• metropolitanaSottostazioni di trazione ferroviaria ad alta velocità, trasformatori principali della metropolitana (per evitare che le interruzioni influiscano sui viaggi).

VI. Vantaggi rispetto ai test tradizionali

VII. Tendenze di sviluppo

• Fusione profonda dell'intelligenza artificialeMiglioramento dell'accuratezza della diagnosi dei guasti (ad esempio, differenziazione tra “scariche parziali” e “segnali di disturbo”) attraverso l'apprendimento automatico (ad esempio, modelli di deep learning);
• Integrazione IoTCollegamento con il sistema di monitoraggio di altre apparecchiature della sottostazione (ad esempio, interruttori, trasformatori) per ottenere analisi collaborative dello stato dell'intera stazione;
• Il rilevamento wireless è molto diffusoRiduzione del cablaggio e dei costi di installazione grazie ai sensori passivi (ad esempio, la tecnologia di raccolta dell'energia);
• gemello digitaleIl modello virtuale del trasformatore viene costruito per simulare lo stato di funzionamento attraverso dati in tempo reale, in modo da realizzare la gestione dell'intero ciclo di vita del “collegamento virtuale e reale”.