変圧器インテリジェントオンライン監視システムメーカー

I. システム・アーキテクチャと構成

1. 知覚層（データ取得層）

• センサーネットワーク::
  • 電気パラメーター電圧/電流トランス、巻線抵抗試験機、短絡インピーダンス・センサ。
  • 温度モニタリングPT100 RTD（油温）、光ファイバーセンサー（巻線温度）、赤外線カメラ（ケーシング/ケース）。
  • オイルサービス状況油クロマトグラフィーオンライン監視装置（ガスクロマトグラフ内蔵）、油質センサー（水分、酸価、絶縁破壊電圧）。
  • 機械と断熱振動加速度センサー、超高周波（UHF）部分放電センサー、超音波PDセンサー、コア接地電流センサー。
  • 環境とサポート温度・湿度センサー、煙感知器、冷却システム電流・流量センサー。

2. ネットワーク層（データ伝送層）

• 通信方式::
  • フィールドバス（Modbus、CANopenなど）：ローカルセンサーを収集ユニットに接続します。
  • ワイヤレス伝送（4G/5G、LoRa、WiFi）：リモートサイトやモバイル監視シナリオ向け。
  • 光ファイバー通信（OPGW）：高帯域幅、干渉防止、変電所内の高速データ伝送に適している。
• エッジ・コンピューティング・ユニット収集されたデータの予備的なフィルタリングと特徴抽出を行い、クラウド送信の圧力を軽減する。

3. プラットフォーム層（データ処理およびアプリケーション層）

• クラウドサーバー / ローカルサーバー::
  • 履歴データ（温度トレンド、オイルクロマトグラムなど）を保存し、テラバイトレベルのデータ管理をサポート。
  • データ処理アルゴリズム（機械学習モデル、トラブルシューティング用エキスパートシステムなど）を導入する。
• インテリジェント分析プラットフォーム::
  • トラブルシューティング：閾値比較、履歴データ比較、パターン認識（オイルクロマトグラム分析用のDGAトリプルレシオ法など）に基づく。
  • 寿命予測：劣化モデル（ワイブル分布など）による機器の残存寿命（RUL）の推定。
  • ヘルススコア：包括的な多次元パラメータにより、デバイスのヘルスインデックス（HI）を生成し、「正常／注意／異常／深刻」の状態レベルに分ける。

4. アプリケーション層（HCI層）

• 監視端末::
  • ウェブベースの管理プラットフォーム：リアルタイムデータ、トレンドカーブ、アラームリスト、3D機器モデルを表示するビジュアルインターフェイス。
  • モバイルAPP：リモートビュー、アラームプッシュ（SMS / WeChat）、O&Mタスクディスパッチをサポートします。
• レポーティングと意思決定支援運転・保守レポート、故障分析レポートを自動的に作成し、保守計画の策定を支援します（定期保守の代わりに状態保守を行うなど）。

II. コア機能と技術的特徴

1. マルチパラメーター・フュージョン・モニタリング

• 異次元データ相関例えば、油温の異常は負荷電流や冷却システムの状態と連動して分析され、単一のパラメーターによる判断を誤らないようにします（例えば、油温が高いのは負荷の過負荷やファンの故障が原因かもしれません）。
• 判例油クロマトグラムのC₂H₂濃度が上昇すると、部分放電監視データを自動的に検索し、アーク放電故障かどうかを判定する。

2. インテリジェントな診断と早期警告

• アルゴリズムモデル::
  • しきい値警告安全しきい値の設定（例：油温≥95℃アラーム、≥105℃トリップ）。
  • トレンドアラート過去のデータに基づくベースラインの設定（例えば、巻線温度の上昇率が5℃/hを超えた場合に警告を発する）。
  • 機械学習ニューラルネットワークやランダムフォレスト・アルゴリズムを使用し、膨大なデータから隠れた故障（例：初期の断熱材の湿気）を特定する。
• 断層位置振動信号のスペクトル解析やPDセンサーのアレイによる巻線変形位置や吐出点座標の推定。

3. 状態の可視化と遠隔O&M

• 3Dビジュアライゼーション変圧器のデジタル・ツイン・モデルを構築し、内部構造と異常箇所を視覚化する（ホットスポットのハイライトなど）。
• 無人クラウドは「監視-分析-早期警告-廃棄」のクローズドループであり、エッジコンピューティングとクラウド連携によって手作業による検査の頻度を減らす。

III.代表的なアプリケーション・シナリオ

1. 変電所主変圧器の監視

• 要件：高電圧クラス（110kV以上）の変圧器を24時間365日監視し、短絡故障や絶縁破壊を防ぐ。
• ソリューション：オイルクロマトグラフィーによるオンライン監視、巻線変形のFRAテスト、UHFローカル放電監視を変電所の統合オートメーションシステムと組み合わせ、連動した保護を実現。

2. 配電変圧器のインテリジェント・モニタリング

• 要件：低・中電圧配電網（10kV/0.4kV）の変圧器を軽量監視し、O&Mコストを削減する。
• ソリューション：低コストのセンサー（ワイヤレス温度センサー、振動モジュールなど）を使用し、LoRaネットワーク経由でデータをアップロードする。

3. 特殊変圧器のモニタリング

• シナリオ：風力発電用変圧器（オフショア／高原環境）、整流器用変圧器（冶金産業）、牽引用変圧器（鉄道輸送）。
• 特徴：特殊な作業条件（塩水噴霧防止、振動防止など）に対応する環境適応設計の強化、温度および部分放電のモニタリングの強化。

IV.技術的優位性と価値

1. 機器の信頼性向上

• 潜在的な故障の早期発見（例えば、部分放電の早期発見により、故障警告の時期を3～6ヶ月早めることができる）は、計画外停止の確率を低減する。
• 事例：ある500kV変圧器は、オイルクロマトグラフィーのモニタリングによりC₂H₂の継続的な上昇が発見され、適時のメンテナンスにより巻線ターン間短絡事故を回避した。

2. O&M効率の最適化

• 定期メンテナンス」から「条件付きメンテナンス」に移行し、不要な停電の回数を減らす（O&Mコストは30%-50%削減可能）。
• O&M担当者が故障をピンポイントで特定できるよう、メンテナンス作業指示書を自動生成（例：「巻線フェーズAが変形しているため、周波数応答テストを推奨」）。

3. スマートグリッド構築をサポート

• EIOT（Electricity Internet of Things）の基盤となるデータサポートを提供し、電力網のデジタル変革を支援する（SCADAシステムやEMSシステムとのデータ相互運用性など）。

V. 開発動向

• AIディープ・アプリケーション非構造化データ（振動波形、赤外線画像）の処理にディープラーニングアルゴリズム（トランスフォーマーモデルなど）を導入し、故障認識精度を向上。
• デジタル・ツインの深化物理モデルとリアルタイムデータを組み合わせて、高精度の変圧器仮想モデルを構築し、さまざまな使用条件下での性能変化をシミュレートします。
• エッジ - クラウドコラボレーション軽量のAIモデルをエッジに導入することで、リアルタイムのデータ分析とローカルアラートを可能にし、クラウドへの依存を低減します。

概要