သင့်ရဲ့ Transformer ဘယ်အချိန်မှာ ပျက်မယ်ဆိုတာ ပြောပြနိုင်ပါသလား။ အွန်လိုင်းစောင့်ကြည့်ခြင်းလမ်းညွှန်

မိတ်ဆက်

၎င်းတို့၏ အလုပ်လုပ်ချိန်အများစုတွင် ထရန်စဖော်မာများသည် တိတ်ဆိတ်စွာ လည်ပတ်ကြသည်။ မြင်သာသော သတိပေးချက်မရှိဘဲ အတွင်းပိုင်းပြဿနာများ ဖြစ်ပေါ်လာသည် - လျှပ်စစ်လျှပ်ကာများ ယိုယွင်းပျက်စီးခြင်း၊ ချိတ်ဆက်မှုများ လျော့ရဲခြင်း၊ အပူလွန်ကဲမှုများ ဖြစ်ပေါ်လာခြင်း။ ရိုးရာကာကွယ်မှု လည်ပတ်ချိန်တွင် ပျက်စီးမှုများ ဖြစ်ပေါ်လေ့ရှိသည်။

အွန်လိုင်းစောင့်ကြည့်စနစ်များက ဤအရာကို ပြောင်းလဲစေသည်။ ၎င်းတို့သည် ထရန်စဖော်မာများအား အသံပေးစွမ်းပြီး အတွင်းပိုင်းအခြေအနေကို စဉ်ဆက်မပြတ်မြင်နိုင်စေပြီး ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းရေးအဖွဲ့များအား ချို့ယွင်းမှုများမဖြစ်ပွားမီ လုပ်ဆောင်နိုင်စေပါသည်။ ဝယ်ယူရေးပညာရှင်များအတွက် ဤစနစ်များ ဘာလုပ်နိုင်သည်ကို နားလည်ခြင်းသည် စက်ပစ္စည်းများကို သတ်မှတ်ခြင်းနှင့် ပေးသွင်းသူစွမ်းရည်များကို အကဲဖြတ်ခြင်းအတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။

အပိုင်းတစ်: အဘယ်ကြောင့် အဆက်မပြတ် စောင့်ကြည့်သင့်သနည်း။

ရိုးရာပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှုသည် ပုံမှန်စစ်ဆေးမှုများ—သုံးလတစ်ကြိမ်ယူသော ဆီနမူနာများ၊ နှစ်စဉ်သာမိုဂရပ်ဖီစကင်န်ဖတ်ခြင်း၊ နှစ်အနည်းငယ်တစ်ကြိမ် လျှပ်စစ်စစ်ဆေးမှုများ—အပေါ် မူတည်သည်။ ဤလျှပ်တပြက်များကြားတွင် အရေးကြီးသောပြောင်းလဲမှုများကို မတွေ့ရှိနိုင်ပါ။

အွန်လိုင်းစောင့်ကြည့်ခြင်းသည် ဤကွာဟချက်ကို ပိတ်ပေးသည်။ အာရုံခံကိရိယာများသည် အဓိက parameters များကို ၂၄/၇ ခြေရာခံပြီး ဖြစ်ပေါ်လာသည်နှင့်အမျှ ခေတ်ရေစီးကြောင်းများနှင့် မူမမှန်မှုများကို ထောက်လှမ်းသည်။ လေ့လာမှုများအရ စဉ်ဆက်မပြတ်စောင့်ကြည့်ခြင်းဖြင့် စွမ်းဆောင်နိုင်သော ကြိုတင်ခန့်မှန်းပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှုသည် မမျှော်လင့်ထားသော လျှပ်စစ်ပြတ်တောက်မှုများကို ၄၀ ရာခိုင်နှုန်းကျော် လျှော့ချပေးနိုင်ပြီး ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှုကုန်ကျစရိတ်ကို ၃၀ ရာခိုင်နှုန်းကျော် လျှော့ချပေးနိုင်ကြောင်း ပြသထားသည်။

စီးပွားရေးအခြေအနေက ဆွဲဆောင်မှုရှိပါတယ်။ စက်သင်ယူမှု မူဘောင်တစ်ခုကို အသုံးချထားပါတယ် ဖြန့်ဖြူးရေးထရန်စဖော်မာs သည် ကျရှုံးမှုများကို ရက် ၃၀ မှ ၉၀ အတွင်း ကြိုတင်ခန့်မှန်းရာတွင် ၉၄.၇ ရာခိုင်နှုန်း တိကျမှုရရှိခဲ့ပြီး ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုအပေါ် ၂၆၀ ရာခိုင်နှုန်း ပြန်ရရှိသည်။

အပိုင်းနှစ်: အဓိကနည်းပညာများ

ပျော်ဝင်နေသောဓာတ်ငွေ့ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း (DGA)။DGA သည် ထရန်စဖော်မာ စောင့်ကြည့်ခြင်း၏ အခြေခံအုတ်မြစ်အဖြစ် ရှိနေဆဲဖြစ်သည်။ အတွင်းပိုင်း ချို့ယွင်းချက်များ—အပူလွန်ကဲခြင်း၊ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်း စွန့်ထုတ်ခြင်း သို့မဟုတ် လျှပ်စစ်ဓာတ်အား လျှပ်စီးကြောင်း စီးဆင်းခြင်း—ဖြစ်ပေါ်သည့်အခါ ထုတ်လွှတ်လိုက်သော စွမ်းအင်သည် ရေနံမော်လီကျူးများကို ပြိုကွဲစေပြီး ထူးခြားသော ဓာတ်ငွေ့များကို ထုတ်လုပ်ပေးသည်။ ဟိုက်ဒရိုဂျင်သည် ကိုရိုနာကို ညွှန်ပြပြီး အီသလင်းသည် အပူချို့ယွင်းချက်များကို ညွှန်ပြပြီး အက်စီတလင်းသည် မြင့်မားသော စွမ်းအင် လျှပ်စစ်ဓာတ်အား လျှပ်စီးကြောင်း စီးဆင်းခြင်းကို အချက်ပြသည်။

အွန်လိုင်း DGA သည် ရေနံထုတ်ယူခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းကို အဆက်မပြတ် စောင့်ကြည့်ပြီး လပေါင်းများစွာအစား မိနစ်ပိုင်းအတွင်း ဓာတ်ငွေ့ပါဝင်မှုပြောင်းလဲမှုများကို ထောက်လှမ်းပါသည်။ အဆင့်မြင့်လေဆာအခြေခံစနစ်များသည် အက်စီတလင်းကဲ့သို့သော အရေးကြီးဓာတ်ငွေ့များအတွက် 0.1 ppm အောက် အာရုံခံနိုင်စွမ်းကို ရရှိစေပြီး ချို့ယွင်းချက်များဖြစ်ပေါ်လာခြင်းကို စောစီးစွာသတိပေးနိုင်စေပါသည်။

တစ်စိတ်တစ်ပိုင်း အားထုတ်လွှတ်မှု (PD) စောင့်ကြည့်ခြင်း။တစ်စိတ်တစ်ပိုင်း လျှပ်စီးကြောင်းများသည် insulation ချို့ယွင်းချက်များအတွင်းရှိ သေးငယ်သော လျှပ်စစ်မီးပွားများဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့သည် ချက်ချင်းပျက်စီးမှုကို မဖြစ်စေသော်လည်း၊ အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှ insulation ကို ပျက်စီးစေသည်။ PD စောင့်ကြည့်ခြင်းသည် ဤလျှပ်စီးကြောင်းများကို နည်းလမ်းများစွာဖြင့် ထောက်လှမ်းသည်- UHF အာရုံခံကိရိယာများသည် လျှပ်စစ်သံလိုက်ထုတ်လွှတ်မှုများကို ဖမ်းယူသည်။ ultrasonic အာရုံခံကိရိယာများသည် အသံတုန်ခါမှုများကို ထောက်လှမ်းသည်။ HFCT အာရုံခံကိရိယာများသည် လျှပ်စီးကြောင်း pulse များကို တိုင်းတာသည်။

Multi-sensor fusion သည် တိကျမှုကို သိသိသာသာ တိုးတက်စေသည်။ Electrical-acoustic ပေါင်းစပ်ထောက်လှမ်းမှုသည် PD အရင်းအမြစ်များကို ၁၀-၂၀ စင်တီမီတာအတွင်း ရှာဖွေနိုင်ပြီး ပစ်မှတ်ထား ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှုကို ပြုလုပ်နိုင်စေပါသည်။

အပူချိန်စောင့်ကြည့်ခြင်း။သတ်မှတ်ထားသော အပူချိန်ထက် ၈-၁၀°C မြင့်တက်လာတိုင်း insulation သက်တမ်း ထက်ဝက်တိုးလာပါသည်။ Hotspot အပူချိန်များသည် အပေါ်ယံဆီသာမက အိုမင်းမှုနှုန်းကို ဆုံးဖြတ်ပေးပါသည်။ ဝါယာကြိုးများတွင် ထည့်သွင်းထားသော fiber-optic sensor များသည် လျှပ်စစ်သံလိုက်ဝင်ရောက်စွက်ဖက်မှုကို ခံနိုင်ရည်ရှိပြီး တိုက်ရိုက် hotspot တိုင်းတာမှုကို ပေးစွမ်းသည်။

အပိုင်းသုံး: ဒေတာမှ ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းသို့

အာရုံခံကိရိယာဒေတာများကို အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုသည့်အခါတွင်သာ အဖိုးတန်လာပါသည်။ ခေတ်မီစောင့်ကြည့်ရေးပလက်ဖောင်းများသည် ကန့်သတ်ချက်များစွာကို ပေါင်းစပ်ထားပြီး လက်တွေ့လုပ်ဆောင်နိုင်သော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ဖန်တီးရန် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများကို အသုံးပြုပါသည်။

ကျန်းမာရေးအညွှန်းကိန်း။Static Asset Health Index (SAHI) စနစ်များသည် DGA ရလဒ်များ၊ လျှပ်စစ်စစ်ဆေးမှုများ၊ ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှုမှတ်တမ်းနှင့် လည်ပတ်မှုဒေတာများကို တစ်ခုတည်းသော ကျန်းမာရေးရမှတ်အဖြစ် ပေါင်းစပ်ထားသည်။ ၎င်းက ယာဉ်စုတစ်ခုလုံးအတွက် ဦးစားပေးမှုနှင့် အခြေအနေအခြေခံ ကြားဝင်ဆောင်ရွက်မှုကို ဖြစ်စေသည်။

လက်တွေ့ဖြစ်ရပ်တစ်ခုက တန်ဖိုးကို ပြသနေသည်- ထရန်စဖော်မာတစ်ခုတွင် သုံးလအတွင်း ဟိုက်ဒရိုဂျင်နှင့် မီသိန်း မြင့်တက်လာမှုကို ပြသခဲ့သည်။ ပါဝါအချက်စမ်းသပ်မှုရလဒ်များနှင့် စိုထိုင်းဆတိုင်းတာမှုများပါဝင်သည့် SAHI ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုသည် တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းစွန့်ထုတ်မှုအန္တရာယ်ကို အမှတ်အသားပြုပြီး ဝန်ဆောင်မှုမှ ဖယ်ရှားရန် အကြံပြုထားသည်။ အတွင်းပိုင်းစစ်ဆေးမှုက ရောဂါရှာဖွေတွေ့ရှိမှုကို အတည်ပြုခဲ့သည် - ညစ်ညမ်းနေသောဆီသည် PD လုပ်ဆောင်ချက်ကို ဖြစ်စေသည်။ ဆီအစားထိုးခြင်းသည် ပြဿနာကို ဖြေရှင်းပေးခဲ့ပြီး ကြီးမားသောပျက်ကွက်မှုဖြစ်နိုင်ခြေကို ကာကွယ်ခဲ့သည်။

စက်သင်ယူမှုပေါင်းစည်းမှု။အဆင့်မြင့်စနစ်များသည် စက်သင်ယူမှုကို သမိုင်းဝင်ဒေတာများတွင် အသုံးချပြီး ထရန်စဖော်မာတစ်ခုစီ၏ ပုံမှန်အပြုအမူပုံစံများကို သင်ယူကြသည်။ သွေဖည်မှုများဖြစ်ပေါ်လာသောအခါ၊ အယ်လဂိုရီသမ်များသည် ရိုးရာကန့်သတ်ချက်များ မစတင်မီ ရက်သတ္တပတ်အနည်းငယ်အလိုတွင် ပုံမှန်မဟုတ်သောအချက်အလက်များကို အလံပြသည်။

အပိုင်းလေး: စောင့်ကြည့်ရေးစနစ်တစ်ခု ရွေးချယ်ခြင်း

ဝယ်ယူရေးပညာရှင်များအတွက် ထည့်သွင်းစဉ်းစားရမည့်အချက်များစွာရှိပါသည်။

ကန့်သတ်ချက် လွှမ်းခြုံမှု။မော်နီတာအားလုံး တူညီကြသည်မဟုတ်ပါ။ အခြေခံစနစ်များသည် DGA ကိုသာ ခြေရာခံသည်။ ပြည့်စုံသောပလက်ဖောင်းများသည် DGA၊ PD၊ အပူချိန်၊ အစိုဓာတ်နှင့် ဝန်ဒေတာများကို ပေါင်းစပ်ထားသည်။ သင့်အပလီကေးရှင်းအတွက် မည်သည့်ကန့်သတ်ချက်များသည် အရေးကြီးသည်ကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားပါ။

အာရုံခံကိရိယာ အရည်အသွေး။အဓိကစွမ်းဆောင်ရည်ညွှန်းကိန်းများတွင် ထောက်လှမ်းမှုအကွာအဝေး၊ တိုင်းတာမှုတိကျမှု (ပုံမှန်အားဖြင့် ±၅ ရာခိုင်နှုန်း) နှင့် ထပ်ခါတလဲလဲလုပ်ဆောင်နိုင်မှု (ပြောင်းလဲမှု

ဆက်သွယ်ရေး ပရိုတိုကောများ။မော်နီတာများသည် Modbus၊ IEC 61850 သို့မဟုတ် အခြားစံပရိုတိုကောများမှတစ်ဆင့် ရှိပြီးသား SCADA အခြေခံအဆောက်အအုံနှင့် ပေါင်းစပ်သင့်သည်။ ဝယ်ယူမှုမပြုမီ လိုက်ဖက်ညီမှုကို သေချာစေပါ။

ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်စွမ်း။ဦးစားပေးအချက်ပေးမှုများကိုထုတ်ပေးသည့် စက်ပစ္စည်းပေါ်ရှိ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများသည် raw data dumps များထက် ပိုမိုနှစ်သက်ပါသည်။ ခေတ်ရေစီးကြောင်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၊ ပြောင်းလဲမှုနှုန်းသတိပေးချက်များနှင့် ကျန်းမာရေးညွှန်းကိန်းများကို ပေးစွမ်းသည့် စနစ်များကို ရှာဖွေပါ။

နိဂုံးချုပ်

Transformer အွန်လိုင်းစောင့်ကြည့်ခြင်းသည် အထူးပြုနည်းပညာမှ အဓိကပိုင်ဆိုင်မှုစီမံခန့်ခွဲမှုကိရိယာတစ်ခုအဖြစ် ရင့်ကျက်လာခဲ့သည်။ DGA သည် ဓာတုဗေဒပြောင်းလဲမှုများကို ထောက်လှမ်းသည်၊ PD သည် လျှပ်စစ်ချို့ယွင်းချက်များကို ထောက်လှမ်းသည်၊ အပူချိန်အာရုံခံကိရိယာများသည် အပူဖိစီးမှုကို ခြေရာခံသည်—အတူတကွ ၎င်းတို့သည် ထရန်စဖော်မာကျန်းမာရေးကို ပြည့်စုံစွာမြင်သာစေသည်။

အရေးကြီးသောပိုင်ဆိုင်မှုများကို စီမံခန့်ခွဲသည့် အဖွဲ့အစည်းများအတွက် မေးခွန်းမှာ စောင့်ကြည့်ရမည်၊ မရမည် မဟုတ်ဘဲ မည်မျှပြည့်စုံစွာ စောင့်ကြည့်ရမည်ဆိုသည့် မေးခွန်းဖြစ်သည်။ ၎င်း၏ အာရုံခံကိရိယာများနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများမှတစ်ဆင့် စကားပြောသော ထရန်စဖော်မာသည် ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းရေးအဖွဲ့များအား ချို့ယွင်းမှုမဖြစ်ပွားမီ နားထောင်၊ နားလည်ပြီး လုပ်ဆောင်နိုင်စေပါသည်။