La función de análisis de datos y diagnóstico inteligente del sistema de monitoreo en línea del campo magnético sesgado de corriente continua del transformador transforma el juicio tradicional de experiencia artificial en una decisión científica basada en datos, logrando una percepción precisa, evaluación precisa y alerta temprana inteligente del problema del campo magnético sesgado de corriente continua. Con el desarrollo continuo de la tecnología de inteligencia artificial, la capacidad de diagnóstico de este sistema se mejorará aún más, proporcionando una garantía técnica más fuerte para el funcionamiento seguro y estable de la red eléctrica.
I. adquisición de datos de múltiples fuentes y análisis de fusión
El sistema de monitoreo en línea del sesgo magnético de corriente continua del transformador primero recoge datos multidimensionales como corriente continua, señal de vibración, nivel de ruido y temperatura del aceite en tiempo real a través de sensores de corriente continua, sensores de vibración, sensores de ruido, sensores de temperatura, etc. desplegados en el punto neutro del transformador. Estos datos constituyen la base del análisis y el diagnóstico.
El sistema adopta la tecnología de fusión de datos para asociar y analizar diferentes fuentes y tipos de datos de monitoreo. Por ejemplo, cuando se detecta un aumento de la corriente continua, el sistema analiza simultáneamente si la señal de vibración presenta un aumento de un componente de frecuencia específico, si el nivel de ruido aumenta y si la temperatura tiende a cambiar anormalmente. Este análisis conjunto de múltiples parámetros mejora en gran medida la precisión de la identificación de fallas y evita la posibilidad de un juicio erróneo de un solo parámetro.
II. extracción de características y evaluación del Estado
Después de obtener los datos originales, el sistema extrae las cantidades características a través de algoritmos avanzados de procesamiento de señales. Para las señales de vibración, se utilizan métodos como el análisis de ondas y la descomposición del modo empírico para extraer los componentes de frecuencia característicos relacionados con el campo magnético sesgado de corriente continua; Para las señales de ruido, se realiza un análisis espectral para identificar las características de ruido causadas por la Magnetostricción del núcleo de hierro; Para la señal de corriente, se analizan los cambios en su composición armónica.
Sobre la base de las características extraídas, el sistema establece un modelo de evaluación del Estado del transformador. Al comparar los datos en tiempo real con los datos de referencia en el Estado de funcionamiento normal, el sistema puede evaluar cuantitativamente la gravedad del sesgo magnético de corriente continua, generalmente utilizando un mecanismo de alerta temprana jerárquica: normal, atención, anormal, peligro y otros niveles para proporcionar un juicio de Estado intuitivo para el personal de operación y mantenimiento.
III. diagnóstico inteligente y predicción de tendencias
El diagnóstico inteligente es la función central del sistema. Basado en algoritmos de Aprendizaje automático y aprendizaje profundo, el sistema puede identificar el modo de desarrollo del campo magnético sesgado de corriente continua, juzgar las causas del campo magnético sesgado (como tormentas geomagnéticas, operación unipolar de transmisión de corriente continua, etc.) y evaluar su impacto en el envejecimiento del aislamiento del transformador y la estabilidad de la estructura mecánica.
El sistema también tiene una fuerte capacidad de predicción de tendencias. A través de la minería y el análisis en profundidad de los datos históricos, se establece un modelo de predicción de series temporales para predecir la tendencia de desarrollo del campo magnético sesgado de corriente continua y advertir con antelación de los posibles riesgos. Por ejemplo, cuando se predice que la actividad magnética en el continente se intensificará en el futuro, el sistema puede emitir una alerta temprana para que el Departamento de operación y mantenimiento tenga tiempo suficiente para tomar medidas preventivas.
IV. toma de decisiones diagnósticas y apoyo a operaciones y mantenimiento
Sobre la base del análisis de los resultados del diagnóstico, el sistema puede generar informes de diagnóstico profesionales, señalar claramente el problema, la gravedad, las posibles causas y las tendencias de desarrollo, y presentar sugerencias de tratamiento específicas, como ajustar el modo de funcionamiento de la transmisión de corriente continua, poner en funcionamiento el dispositivo de aislamiento recto, etc.
Además, el sistema también vincula los resultados del diagnóstico con el sistema de gestión de equipos y el sistema de gestión de mantenimiento, proporciona apoyo a la toma de decisiones para el mantenimiento del Estado y el funcionamiento y mantenimiento precisos, realiza la transformación de "mantenimiento regular" a "mantenimiento del estado", mejora en gran medida la eficiencia del funcionamiento y mantenimiento y reduce los Costos de mantenimiento.
Conclusión