Multi-Source Datenerfassung und Convergence-Analyse

Das Online-Überwachungssystem für Gleichstrom-Paramagnetik des Transformators erfasst zunächst mehrdimensionale Daten wie Gleichstrom, Vibrationssignale, Geräuschpegel und Öltemperatur in Echtzeit durch Gleichstromsensoren, Vibrationssensoren, Geräuschsensoren, Geräuschsensoren und Temperatursensoren, die an den Transformator-neutralen Punkten eingesetzt werden. Diese Daten bilden die Grundlage für Analysen und Diagnosen.

Das System verwendet die Datenkonvergenz-Technologie, um verschiedene Quellen und verschiedene Arten von Überwachungsdaten zu assoziieren. Wenn beispielsweise ein erhöhter Gleichstrom erkannt wird, analysiert das System synchron, ob das Vibrationssignal eine bestimmte Frequenzkomponente verstärkt, ob der Geräuschpegel erhöht ist und ob sich die Temperatur abweichend ändert. Diese mehrparametrische gemeinsame Analyse verbessert die Genauigkeit der Fehlererkennung erheblich und verhindert die Möglichkeit, dass ein einzelner Parameter falsch beurteilt wird.

II. Charakteristikextraktion und Zustandsbewertung

Nach dem Erhalt der Rohdaten extrahiert das System die Menge an Merkmalen durch einen fortgeschrittenen Signalverarbeitungsalgorithmus. Für Vibrationssignale werden Methoden wie Kleinwellenanalyse, empirische Modulauflösung und andere verwendet, um die charakteristischen Frequenzkomponenten zu extrahieren, die mit Gleichstrommagnetismus verbunden sind; Bei Geräuschsignalen wird eine Spektrumanalyse durchgeführt, um die Geräuschmerkmale zu erkennen, die durch die magnetische Ausdehnung des Eisenherzs verursacht werden; Für Stromsignale werden die Änderungen ihrer harmonischen Zusammensetzung analysiert.

Auf der Grundlage der extrahierten Eigenschaften erstellt das System ein Zustandsbewertungsmodell des Transformators. Durch den Vergleich der Echtzeitdaten mit den Benchmarkdaten im normalen Betriebszustand kann das System die Schwere der Gleichstrommagnetisierung quantitativ bewerten, in der Regel mithilfe eines hierarchischen Frühwarnmechanismus: Normal, Aufmerksamkeit, Anomalie, Gefahr und andere Ebenen, um dem Betriebspersonal eine intuitive Zustandsbeurteilung zu bieten.

Intelligente Diagnose und Trendprognose

Intelligente Diagnose ist die Kernfunktion des Systems. Basierend auf maschinellen Lern- und Deep-Learning-Algorithmen kann das System die Entwicklungsmuster von Gleichstrom-Paramagnetismus erkennen, die Ursachen der Paramagnetismus (wie geomagnetische Stürme, Gleichstrom-Übertragungs-Monopolbetrieb usw.) beurteilen und ihre Auswirkungen auf die Alterung der Transformatorisolation und die Stabilität der mechanischen Struktur bewerten.

Das System verfügt auch über eine starke Trendvorhersage. Durch die tiefgreifende Ausgrabung und Analyse historischer Daten werden Prognosemodelle für Zeitreihen erstellt, die Trends bei Gleichstrompromagnetismus vorhersagen und vor möglichen Risiken warnen. Beispielsweise kann das System frühzeitig warnen, wenn eine Verschärfung der magnetischen Aktivität in der Erde in der Zukunft prognostiziert wird, so dass der Betrieb und die Wartung ausreichend Zeit haben, Vorsichtsmaßnahmen zu ergreifen.

Diagnostische Entscheidungsfindung und Betriebsunterstützung

Auf der Grundlage der Analyse der Diagnose kann das System einen professionellen Diagnosebericht erstellen, der das Problem, den Schweregrad, die möglichen Ursachen und die Entwicklungstendenzen eindeutig identifiziert und gezielte Behandlungsempfehlungen wie die Anpassung des Gleichstromübertragungsbetriebs, die Eingabe von Isolatoren usw. vorlegt.

Darüber hinaus verbindet das System die Diagnoseergebnisse mit dem Gerätemanagementsystem und dem Reparaturmanagementsystem, um die Entscheidungsfindung für die Zustandsreparatur und die präzise Wartung zu unterstützen, um den Übergang von "regelmäßigen Reparaturen" zu "Zustandsreparaturen" zu erreichen, um die Betriebseffizienz erheblich zu verbessern und die Wartungskosten zu senken.

Schlussfolgerung