L'analyse des données et les fonctions de diagnostic intelligentes du système de surveillance en ligne de la déflectance DC du transformateur transforment le jugement empirique artificiel traditionnel en décision scientifique basée sur des données, permettant une perception précise des problèmes de déflection DC, une évaluation précise et une alerte précoce intelligente. Avec le développement continu de la technologie de l'intelligence artificielle, les capacités de diagnostic de ce système seront encore améliorées, offrant des garanties techniques plus solides pour un fonctionnement sûr et stable du réseau électrique.
I. acquisition de données multisources et analyse convergente
Le système de surveillance en ligne de la métallisation DC du transformateur acquiert d'abord des données multidimensionnelles telles que le courant continu, le signal de vibration, le niveau de bruit, la température de l'huile, etc. en temps réel grâce à des capteurs DC, des capteurs de vibration, des capteurs de bruit, des capteurs de température, etc. déployés au neutre du transformateur. Ces données constituent la base de l'analyse et du diagnostic.
Le système utilise des techniques de fusion de données qui associent différentes sources et différents types de données de surveillance. Par exemple, lorsqu'une augmentation du courant continu est détectée, le système analyse de manière synchrone si le signal vibratoire présente une augmentation d'une certaine composante fréquentielle, si le niveau de bruit augmente et si la température a tendance à varier anormalement. Cette analyse conjointe multiparamétrique améliore considérablement la précision de l'identification des défauts et évite la possibilité d'erreurs de calcul sur un seul paramètre.
II. Extraction des caractéristiques et évaluation de l’état
Après avoir acquis les données brutes, le système extrait les quantités caractéristiques grâce à des algorithmes avancés de traitement du signal. Pour les signaux vibratoires, l'extraction des composantes fréquentielles caractéristiques associées à la magnétisation partielle continue est effectuée par analyse en ondelettes, décomposition modale empirique, etc.; Pour les signaux bruités, une analyse spectrale est effectuée pour identifier les caractéristiques de bruit induites par la magnétostriction du noyau; Pour un signal de courant, on analyse alors la variation de sa composition harmonique.
Sur la base des grandeurs caractéristiques extraites, le système établit un modèle d'évaluation de l'état du transformateur. En comparant les données en temps réel avec les données de référence en état de fonctionnement normal, le système est en mesure de quantifier l'évaluation de la sévérité de la magnétisation partielle en courant continu, généralement en utilisant un mécanisme d'alerte hiérarchique: différents niveaux de normal, attention, anormal, dangereux, etc., pour fournir au personnel d'exploitation et de maintenance un jugement d'état intuitif.
Iii. Diagnostic intelligent et prévision des tendances
Le diagnostic intelligent est une fonction centrale du système. Basé sur des algorithmes d'apprentissage automatique et d'apprentissage en profondeur, le système est capable d'identifier les modèles de développement de la polarisation magnétique continue, de juger les causes de la polarisation magnétique (telles que les orages géomagnétiques, le fonctionnement unipolaire de transmission de courant continu, etc.) et d'évaluer son impact sur le vieillissement de L'isolation du transformateur, la stabilité de la structure mécanique.
Le système dispose également d'une forte capacité de prévision des tendances. Grâce à l'exploration en profondeur et à l'analyse de données historiques, des modèles prédictifs de séries chronologiques sont établis pour prédire les tendances de développement de la magnétisation DC, prévenant les risques potentiels. Par exemple, lorsque l'on prévoit une intensification de l'activité magnétique à l'intérieur des terres au cours de la période à venir, le système peut émettre des alertes précoces, ce qui laisse suffisamment de temps aux opérations et à l'entretien pour prendre des mesures préventives.
Iv. Prise de décision diagnostique et soutien opérationnel
Sur la base du diagnostic analytique, le système peut générer des rapports de diagnostic professionnels indiquant clairement où se trouve le problème, sa gravité, ses causes possibles et ses tendances, ainsi que des recommandations de traitement ciblées, telles que l'ajustement du mode de fonctionnement de la transmission CC, la mise en place d'un dispositif d'isolation, etc.
En outre, le système relie également les résultats du diagnostic avec le système de gestion de l'équipement, le système de gestion des révisions, fournit un soutien décisionnel pour les révisions d'état et l'exploitation et la maintenance de précision, réalise la transition de « révision périodique» à « révision d'état», améliore considérablement l'efficacité de l'exploitation et de la maintenance et réduit les coûts de maintenance.
Conclusion