변압기 지능형 온라인 모니터링 시스템 제조업체

I. 시스템 아키텍처 및 구성

1. 인식 계층(데이터 수집 계층)

• 센서 네트워크::
  • 전기 매개변수전압/전류 변압기, 권선 저항 테스터, 단락 임피던스 센서.
  • 온도 모니터링PT100 RTD(오일 온도), 광섬유 센서(권선 온도), 적외선 카메라(케이스/케이스).
  • 오일 서비스 상태오일 크로마토그래피 온라인 모니터링 장치(내장형 가스 크로마토그래프), 오일 품질 센서(수분 함량, 산가, 고장 전압).
  • 기계 및 단열진동 가속도 센서, 초고주파(UHF) 부분 방전 센서, 초음파 PD 센서, 코어 접지 전류 센서.
  • 환경 및 지원온도 및 습도 센서, 연기 감지기, 냉각 시스템 전류/유량 센서.

2. 네트워크 계층(데이터 전송 계층)

• 커뮤니케이션 방법::
  • 필드버스(예: Modbus, CANopen): 로컬 센서를 수집 장치에 연결합니다.
  • 무선 전송(4G/5G, LoRa, WiFi): 원격 사이트 또는 모바일 모니터링 시나리오에 적합합니다.
  • 광섬유 통신(OPGW): 높은 대역폭, 간섭 방지, 변전소 내 고속 데이터 전송에 적합합니다.
• 엣지 컴퓨팅 장치수집된 데이터의 예비 필터링 및 특징 추출을 통해 클라우드 전송 부담을 줄입니다.

3. 플랫폼 계층(데이터 처리 및 애플리케이션 계층)

• 클라우드 서버/로컬 서버::
  • 과거 데이터(예: 온도 추세, 오일 크로마토그램)를 저장하고 테라바이트 수준의 데이터 관리를 지원합니다.
  • 데이터 처리 알고리즘(예: 머신 러닝 모델, 문제 해결을 위한 전문가 시스템)을 배포합니다.
• 지능형 분석 플랫폼::
  • 문제 해결: 임계값 비교, 과거 데이터 비교, 패턴 인식(예: 오일 크로마토그램 분석을 위한 DGA 삼중 비율 방법)을 기반으로 합니다.
  • 수명 예측: 성능 저하 모델(예: 와이블 분포)을 통해 장비의 잔여 수명(RUL)을 예측합니다.
  • 건강 점수: "정상/주의/비정상/심각" 상태 수준으로 구분되는 기기 건강 지수(HI)를 생성하기 위한 종합적인 다차원 매개변수입니다.

4. 애플리케이션 레이어(HCI 레이어)

• 모니터링 터미널::
  • 웹 기반 관리 플랫폼: 실시간 데이터, 추세 곡선, 알람 목록 및 3D 장비 모델을 표시하는 시각적 인터페이스입니다.
  • 모바일 앱: 원격 보기, 알람 푸시(SMS/위챗), O&M 작업 발송을 지원합니다.
• 보고 및 의사 결정 지원운영 및 유지보수 보고서, 장애 분석 보고서를 자동으로 생성하고 유지보수 계획(예: 정기 유지보수 대신 상태 유지보수) 수립을 지원합니다.

II. 핵심 기능 및 기술적 특징

1. 다중 파라미터 퓨전 모니터링

• 다차원 데이터 상관관계예를 들어, 비정상적인 오일 온도를 부하 전류 및 냉각 시스템 상태와 함께 분석하여 단일 파라미터의 잘못된 판단을 방지합니다(예: 높은 오일 온도는 부하 과부하 또는 팬 고장으로 인해 발생할 수 있음).
• 사례(법률)오일 크로마토그램에서 C₂H₂ 농도가 상승하면 시스템이 자동으로 부분 방전 모니터링 데이터를 검색하고 아크 방전 결함 여부를 판단합니다.

2. 지능형 진단 및 조기 경보

• 알고리즘 모델::
  • 임계값 경고안전 임계값 사전 설정(예: 오일 온도 ≥95°C 알람, ≥105°C 트립).
  • 트렌드 알림과거 데이터를 기반으로 기준선 설정(예: 와인딩 온도 증가율이 5°C/h를 초과하는 경우 경고 트리거).
  • 머신 러닝신경망 또는 랜덤 포레스트 알고리즘을 사용하여 방대한 양의 데이터에서 숨겨진 결함(예: 초기 단열재 습기)을 식별합니다.
• 결함 위치진동 신호의 스펙트럼 분석 또는 PD 센서 배열을 통해 권선 변형 위치 또는 방전점 좌표를 추정합니다.

3. 상태 시각화 및 원격 O&M

• 3D 시각화변압기의 디지털 트윈 모델을 구축하여 내부 구조와 이상 위치(예: 강조 표시된 핫스팟)를 시각화합니다.
• 무인클라우드는 '모니터링-분석-조기 경보-폐기'의 폐쇄형 루프로, 엣지 컴퓨팅과 클라우드 협업을 통해 수동 점검의 빈도를 줄여줍니다.

III. 일반적인 적용 시나리오

1. 변전소 주 변압기 모니터링

• 요구 사항: 단락 오류 또는 절연 고장을 방지하기 위해 고전압 등급(110kV 이상) 변압기를 연중무휴 24시간 모니터링합니다.
• 솔루션: 오일 크로마토그래피에 의한 온라인 모니터링, 권선 변형에 대한 FRA 테스트, UHF 국부 방전 모니터링을 변전소의 통합 자동화 시스템과 결합하여 연계 보호를 달성합니다.

2. 배전 변압기의 지능형 모니터링

• 요구 사항: 저압 및 중압 배전 네트워크(10kV/0.4kV)의 변압기를 경량 모니터링하여 O&M 비용을 절감합니다.
• 솔루션: 저비용 센서(예: 무선 온도 센서, 진동 모듈)를 사용하여 과부하, 온도 상승 및 3상 불균형 모니터링에 중점을 두고 LoRa 네트워크를 통해 데이터를 업로드합니다.

3. 특수 변압기 모니터링

• 시나리오: 풍력 변압기(해상/고원 환경), 정류기 변압기(야금 산업), 견인 변압기(철도 운송).
• 특징: 특수 작업 조건(예: 염수 분무 방지, 진동 방지)을 위한 환경 적응성 설계, 향상된 온도 및 부분 방전 모니터링 기능을 제공합니다.

IV. 기술적 장점 및 가치

1. 장비 신뢰성 향상

• 잠재적 결함을 조기에 감지하면(예: 조기 부분 방전으로 결함 경고 시간을 3~6개월 앞당길 수 있음) 예기치 않은 정전 발생 가능성을 줄일 수 있습니다.
• 사례: 500kV 변압기의 오일 크로마토그래피 모니터링을 통해 C₂H₂가 지속적으로 증가하는 것을 발견하고 적시에 유지보수하여 권선 턴투턴 단락 사고를 피할 수 있었습니다.

2. O&M 효율성 최적화

• '정기 유지보수'를 '조건부 유지보수'로 전환하여 불필요한 중단 횟수를 줄입니다(O&M 비용을 30%-50% 절감할 수 있습니다).
• 유지보수 작업 지시를 자동으로 생성하여 O&M 담당자가 결함을 정확히 찾아낼 수 있도록 안내합니다(예: "권선 A 단계가 변형되었습니다, 주파수 응답 테스트 권장").

3. 스마트 그리드 구축 지원

• 전기 사물 인터넷(EIOT)을 위한 기본 데이터 지원을 제공하고 전력망의 디지털 전환을 지원합니다(예: SCADA 시스템 및 EMS 시스템과의 데이터 상호 운용성).

V. 개발 동향

• AI 심층 애플리케이션딥러닝 알고리즘(예: 트랜스포머 모델)을 도입하여 비정형 데이터(진동 파형, 적외선 이미지)를 처리하여 고장 인식 정확도를 개선합니다.
• 디지털 트윈 심화물리적 모델과 실시간 데이터를 결합하여 고정밀 변압기 가상 모델을 구축하여 다양한 작업 조건에서 성능 변화를 시뮬레이션합니다.
• Edge - 클라우드 협업경량 AI 모델을 엣지에 배포하여 실시간 데이터 분석 및 로컬 알림을 지원하여 클라우드 의존성을 줄입니다.

요약