通过无监督学习温度条件来检测MV开关装置的故障检测
Grazia Iadarola1, Alessandro Mingotti2, Virginia Negri2
1Department of Information Engineering, Polytechnic University of Marche, 60131 Ancona, Italy.
这项研究介绍了一种使用温度传感器和人工智能的智能系统,用于监测电气开关设备的健康状况. 它可以用于预测性维护的早期故障检测,提高安全性和设备寿命.
科学领域:
- 电气工程 电气工程
- 人工智能的人工智能
- 传感器技术 传感器技术
背景情况:
- 开关设备健康监测对于电网可靠性至关重要.
- 传统的方法往往缺乏实时功能,而且成本高昂.
- 不同的温度条件可以显著影响开关设备的性能,并表明潜在的故障.
研究的目的:
- 开发一个分布式测量系统,实时监测开关设备的健康状况.
- 在低成本硬件上实施无监督学习技术,用于故障检测.
- 提高预测性维护策略,延长开关设备的使用寿命.
主要方法:
- 热电偶的部署用于中压 (MV) 开关装置的连续温度传感.
- 集成一个低成本的微控制器单元用于车载数据处理.
- 应用预先训练的无监督学习算法来检测温度模式中的异常.
主要成果:
- 证明了强大的聚类性能,用于识别异常温度模式.
- 实现了较低的执行时间,适用于资源有限的硬件.
- 使用合成和现实世界的测量数据验证了系统.
结论:
- 拟议的系统为MV开关设备健康监测提供了一个可扩展和具有成本效益的解决方案.
- 车载处理减少了延迟和通信开销,提高了系统响应能力.
- 通过温度分析及早检测故障,支持预测性维护,提高运行安全.
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