Трансформатор интеллектуальная система онлайн мониторинга производитель

I. Архитектура и состав системы

1. Слой восприятия (слой сбора данных)

• сенсорная сеть::
  • Электрические параметры: Трансформаторы напряжения/тока, тестеры сопротивления обмоток, датчики сопротивления короткого замыкания.
  • Контроль температуры: PT100 RTD (температура масла), волоконно-оптический датчик (температура обмотки), инфракрасная камера (корпус/корпус).
  • состояние обслуживания масла: Прибор онлайн-мониторинга хроматографии масла (встроенный газовый хроматограф), датчики качества масла (содержание воды, кислотность, напряжение пробоя).
  • Механика и изоляция: датчики виброускорения, сверхвысокочастотные (СВЧ) датчики частичных разрядов, ультразвуковые датчики ЧР, датчики тока в грунте.
  • Окружающая среда и поддержка: Датчики температуры и влажности, детекторы дыма, датчики тока/потока системы охлаждения.

2. Сетевой уровень (уровень передачи данных)

• метод связи::
  • Полевая шина (например, Modbus, CANopen): подключает локальные датчики к блоку сбора данных.
  • Беспроводная передача данных (4G/5G, LoRa, WiFi): для удаленных объектов или сценариев мобильного мониторинга.
  • Оптоволоконная связь (OPGW): высокая пропускная способность, защита от помех, подходит для высокоскоростной передачи данных на подстанциях.
• пограничный вычислительный блок: Предварительная фильтрация и извлечение признаков из собранных данных, чтобы уменьшить давление облачной передачи.

3. Уровень платформы (уровень обработки данных и приложений)

• Облачный сервер / локальный сервер::
  • Хранит исторические данные (например, температурные тренды, хроматограммы нефти) и поддерживает управление данными на уровне терабайта.
  • Развертывание алгоритмов обработки данных (например, моделей машинного обучения, экспертных систем для поиска и устранения неисправностей).
• Интеллектуальная аналитическая платформа::
  • Поиск и устранение неисправностей: на основе сравнения пороговых значений, сравнения исторических данных и распознавания образов (например, метод тройного соотношения DGA для анализа хроматограмм нефти).
  • Прогнозирование срока службы: оценка оставшегося срока службы (RUL) оборудования с помощью модели деградации (например, распределения Вейбулла).
  • Health Score: комплексные многомерные параметры для создания индекса здоровья устройства (HI), разделенного на уровни состояния "нормальный / внимание / ненормальный / серьезный".

4. Уровень приложений (уровень HCI)

• терминал мониторинга::
  • Веб-платформа управления: визуальный интерфейс для отображения данных в реальном времени, кривых трендов, списков аварийных сигналов и 3D-моделей оборудования.
  • Мобильное приложение: поддержка удаленного просмотра, отправка сигнала тревоги (SMS / WeChat), диспетчеризация задач O&M.
• Отчетность и поддержка принятия решенийАвтоматическое создание отчетов об эксплуатации и техническом обслуживании, отчетов об анализе неисправностей и помощь в разработке планов технического обслуживания (например, обслуживание по состоянию вместо периодического обслуживания).

II. Основные функции и технические характеристики

1. Многопараметрический мониторинг слияния

• Межразмерная корреляция данныхНапример, ненормальная температура масла анализируется в сочетании с током нагрузки и состоянием системы охлаждения, чтобы избежать ошибочной оценки отдельного параметра (например, высокая температура масла может быть вызвана перегрузкой нагрузки или отказом вентилятора).
• дело (право)При повышении концентрации C₂H₂ в хроматограмме масла система автоматически извлекает данные мониторинга частичного разряда и определяет наличие неисправности дугового разряда.

2. Интеллектуальная диагностика и раннее предупреждение

• алгоритмическая модель::
  • Предупреждение о пороге: Предустановленные пороги безопасности (например, температура масла ≥95°C - сигнал тревоги, ≥105°C - срабатывание).
  • Предупреждения о тенденциях: Установление базовой линии на основе исторических данных (например, включение предупреждения, если скорость роста температуры обмотки составляет >5°C/ч).
  • машинное обучение: Использование нейронных сетей или алгоритмов случайного леса для выявления скрытых неисправностей (например, раннего увлажнения изоляции) на основе огромного количества данных.
• место повреждения: Оценка положения деформации обмотки или координат точек разгрузки с помощью спектрального анализа вибрационных сигналов или массива датчиков ЧР.

3. Визуализация состояния и удаленное обслуживание и ремонт

• 3D-визуализация: Постройте цифровую двойную модель трансформатора, визуализируя внутреннюю структуру и расположение аномалий (например, выделенные горячие точки).
• без присмотраОблако представляет собой замкнутый цикл "Мониторинг - Анализ - Раннее предупреждение - Утилизация", который позволяет сократить частоту ручных проверок благодаря вычислениям на границе и совместной работе в облаке.

III. Типичные сценарии применения

1. Мониторинг главных трансформаторов подстанций

• Требование: круглосуточный мониторинг трансформаторов высокого класса напряжения (110 кВ и выше) для предотвращения короткого замыкания или пробоя изоляции.
• Решение: онлайн-мониторинг хроматографии масла, FRA-тестирование деформации обмоток, мониторинг локальных разрядов UHF в сочетании с интегрированной системой автоматизации подстанции для достижения связанной защиты.

2. Интеллектуальный мониторинг распределительных трансформаторов

• Требование: облегченный мониторинг трансформаторов в распределительных сетях низкого и среднего напряжения (10 кВ/0,4 кВ) для снижения затрат на эксплуатацию и обслуживание.
• Решение: Используйте недорогие датчики (например, беспроводные датчики температуры, модули вибрации) и загружайте данные через сеть LoRa, уделяя особое внимание мониторингу перегрузки, повышения температуры и трехфазного дисбаланса.

3. Контроль специальных трансформаторов

• Сценарии: ветроэнергетические трансформаторы (оффшор/плато), выпрямительные трансформаторы (металлургическая промышленность), тяговые трансформаторы (железнодорожный транспорт).
• Характеристики: повышенная адаптивность к окружающей среде для особых условий работы (например, антисолевые брызги, антивибрация), улучшенный контроль температуры и частичного разряда.

IV. Технические преимущества и стоимость

1. Повышение надежности оборудования

• Раннее обнаружение скрытых неисправностей (например, ранние частичные разряды могут ускорить время предупреждения о неисправности на 3-6 месяцев) снижает вероятность незапланированных отключений.
• Случай: В трансформаторе 500 кВ было обнаружено постоянное повышение C₂H₂ благодаря мониторингу с помощью хроматографии масла, и своевременное техническое обслуживание позволило избежать аварии с коротким замыканием обмотки на виток к витку.

2. Оптимизация эффективности эксплуатации и управления

• Переход от "Периодического технического обслуживания" к "Условному техническому обслуживанию" для сокращения числа ненужных отключений (расходы на эксплуатацию и техническое обслуживание могут быть сокращены 30%-50%).
• Автоматически генерирует наряды на техническое обслуживание, чтобы помочь персоналу по эксплуатации и техническому обслуживанию точно определить неисправность (например, "Фаза обмотки A деформирована, рекомендуется провести тест частотной характеристики").

3. Поддержка строительства интеллектуальных сетей

• Обеспечение базовой поддержки данных для Интернета вещей в электроэнергетике (EIOT) и содействие цифровой трансформации энергосистемы (например, взаимодействие данных с системой SCADA и системой EMS).

V. Тенденции развития

• Глубокое применение искусственного интеллекта: Внедрение алгоритмов глубокого обучения (например, модели трансформатора) для обработки неструктурированных данных (осциллограммы вибрации, инфракрасные изображения) с целью повышения точности распознавания неисправностей.
• углубление цифрового двойника: Сочетая физическую модель с данными реального времени, построена высокоточная виртуальная модель трансформатора для имитации изменения характеристик при различных условиях работы.
• Edge - облачное взаимодействиеРазвертывание легких моделей ИИ на границе для анализа данных в реальном времени и локальных оповещений, что снижает зависимость от облака.

резюме