دانلود پروپوزال روش های نوین تشخیص خطای آنلاین در تجهیزات سیستم های قدرت

این پروپوزال در قالب فایل ورد (WORD) قابل ویرایش و PDF تهیه شده و در ادامه نیز تصویر مربوط به یکی از صفحات آن قرار داده شده است:

اهمیت این تحول در گذار از فلسفه‌های سنتی نگهداری و تعمیرات (نت) نهفته است. در گذشته، نگهداری از تجهیزات گران‌قیمت و استراتژیک سیستم قدرت، مانند ترانسفورماتورها، ژنراتورها و کلیدهای فشار قوی، عمدتاً بر دو پایه استوار بود: نگهداری مبتنی بر زمان و نگهداری پس از خرابی. در روش اول، تجهیزات در فواصل زمانی ثابت و از پیش تعیین‌شده، صرف‌نظر از وضعیت واقعی‌شان، از مدار خارج و بازرسی یا تعمیر می‌شدند. این امر اغلب به معنای هزینه‌های غیرضروری برای تعمیر تجهیزاتی بود که هنوز در سلامت کامل به سر می‌بردند یا در حالت بدتر، نادیده گرفتن خطایی بود که در فاصله بین دو بازرسی در حال رشد بود. روش دوم نیز رویکردی کاملاً واکنشی بود که تنها پس از وقوع فاجعه و بروز خطا وارد عمل می‌شد و با خسارات سنگین و قطعی‌های طولانی‌مدت همراه بود. اما امروزه، با افزایش پیچیدگی شبکه‌ها، فرسودگی زیرساخت‌ها و نیاز مبرم به قابلیت اطمینان حداکثری، این رویکردهای سنتی دیگر پاسخگو نیستند. پایش وضعیت آنلاین به عنوان یک جایگزین مدرن، با نصب حسگرهای گوناگون بر روی تجهیزات، یک جریان پیوسته از داده‌های حیاتی را فراهم می‌کند. این داده‌ها می‌توانند شامل پارامترهای مختلفی از جمله دمای نقاط حساس، ارتعاشات مکانیکی، سیگنال‌های صوتی، آنالیز گازهای محلول در روغن ترانسفورماتور (DGA)، تخلیه جزئی و مشخصه‌های الکتریکی مانند ولتاژ و جریان باشند. این مجموعه داده‌های غنی، در واقع نبض دیجیتالی تجهیزات هستند و تصویری زنده و دقیق از وضعیت سلامت داخلی آن‌ها در هر لحظه ارائه می‌دهند.

صرفاً جمع‌آوری حجم عظیمی از داده‌ها به تنهایی کافی نیست؛ چالش و فرصت اصلی در چگونگی تحلیل این داده‌ها و استخراج دانش معنادار از آن‌ها نهفته است. اینجاست که روش‌های نوین تحلیلی، به‌ویژه هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین، نقشی محوری ایفا می‌کنند. الگوریتم‌های هوشمند می‌توانند الگوهای بسیار ظریف و پیچیده‌ای را در میان این داده‌های چندبعدی و نویزی شناسایی کنند که تشخیص آن‌ها برای یک انسان تقریباً غیرممکن است. این الگوها می‌توانند نشانه‌های اولیه و پنهان یک خطای در حال شکل‌گیری باشند. برای مثال، یک تغییر جزئی و تدریجی در طیف فرکانسی ارتعاشات یک ژنراتور یا تغییر در نسبت گازهای محلول در روغن یک ترانسفورماتور می‌تواند ماه‌ها قبل از وقوع یک خرابی جدی، توسط یک مدل هوش مصنوعی شناسایی شود. هدف نهایی، ساخت سیستم‌هایی است که به صورت خودکار و آنی، داده‌ها را تحلیل کرده و نه تنها وقوع یک خطا را هشدار می‌دهند، بلکه قادر به تعیین دقیق نوع خطا، محل آن و حتی پیش‌بینی عمر مفید باقی‌مانده تجهیز باشند. این قابلیت به مهندسان و اپراتورهای شبکه قدرت اجازه می‌دهد تا تصمیمات مدیریتی بهینه‌ای اتخاذ کنند، تعمیرات را دقیقاً در زمان مورد نیاز برنامه‌ریزی نمایند، از خروج‌های اضطراری و ناگهانی تجهیزات جلوگیری کرده و در نهایت، پایداری و بهره‌وری کل سیستم قدرت را به سطح کاملاً جدیدی ارتقا دهند. این فرآیند هوشمندسازی، سنگ بنای شبکه‌های قدرت خودترمیم در آینده خواهد بود.