A distinção entre o normal e o anormal é um processo complexo de convergência multitecnológica que requer a colaboração de detecção de hardware, processamento de sinal e algoritmos inteligentes. À medida que as tecnologias de sensores, inteligência artificial e IoT se desenvolvem, a precisão e a confiabilidade do monitoramento descentralizado vão melhorar continuamente, proporcionando garantias mais fortes para o funcionamento seguro dos cabos de energia. No futuro, a aplicação de novas tecnologias, como aprendizagem adaptativa e gêmeos digitais, permitirá que os sistemas de monitoramento descentralizado tenham uma maior capacidade de adaptação ambiental e capacidade de alerta precoce de falhas mais precisa.
Conceito básico de descarga local
Descarga local é o fenômeno de descarga não permeável que ocorre em áreas locais do sistema de isolamento de cabo. Essa descarga não resulta imediatamente em ruptura do isolamento, mas a presença prolongada pode deteriorar gradualmente o material isolante e, eventualmente, causar falhas graves. O sistema de monitoramento online da Agência de Cabos avalia o estado de isolamento do cabo detectando esses sinais de descarga em tempo real.
Diferenças entre sinais normais e sinais anormais
Características da amplitude do sinal: o sinal de interferência eletromagnética em condições normais geralmente é de baixa amplitude e estável, enquanto a amplitude do sinal local anormal é alta e pode apresentar uma tendência de crescimento.
Características da distribuição de fase: os sinais de interferência normais tendem a ser distribuídos aleatoriamente em todo o ciclo de frequência de trabalho, enquanto os sinais locais anormais se concentram em intervalos de fase específicos da tensão de frequência de trabalho (como a fase de aumento ou queda da tensão).
Características da frequência de repetição: a taxa de repetição do sinal de ruído normal é instável, e os sinais locais anormais geralmente têm uma taxa de repetição relativamente estável.
Características da forma de onda: as formas de onda de pulso locais anormais geralmente têm características específicas de aumento e decadência, com diferenças significativas da forma de onda do sinal de interferência normal.
Características do domínio de frequência: a análise do espectro pode descobrir que os sinais locais anormais têm uma concentração significativa de energia em uma faixa de frequência específica, enquanto o espectro do sinal de ruído normal é amplo e não tem picos significativos.
Principais métodos técnicos para distinguir entre o normal e o anormal
Método de comparação de limiar: o limiar de descarga padrão do sistema, número de descargas e outros parâmetros, excedendo o limiar, é considerado anormal. Este método é simples e direto, mas precisa definir um limiar razoável de acordo com o tipo de cabo, o ambiente operacional e outros fatores.
Tecnologia de reconhecimento de padrões: identificação categorizada de sinais de descarga usando algoritmos de inteligência artificial (como redes neurais, máquinas vetoriais de suporte, etc.). O sistema estabelece modelos de identificação através do treinamento de um grande número de amostras normais e anormais.
Análise de Resolução de Fases (PRPD): distingue entre o normal e o anormal analisando os padrões de distribuição de fases do sinal de descarga durante o ciclo de frequência de trabalho. Diferentes tipos de defeitos localizados (como descarga de gap, descarga de superfície, etc.) têm características do mapa PRPD.
Fusão de dados de múltiplos sensores: o uso de vários sensores para detectar sinais de diferentes locais distingue o sinal real da interferência externa através da diferença de tempo de chegada do sinal, análise de correlação e outros métodos.
Análise de tendência: Monitoramento a longo prazo de tendências de mudança de sinal na mesma posição, com padrões que aumentam súbitamente ou apresentam crescimento regular, muitas vezes indicando uma anomalia.
Análise de forma de onda de pulso: extração de características de formas de onda de pulso individuais capturadas, tais como tempo de subida, largura de pulso, número de oscilações e outros parâmetros, comparados com a biblioteca de características de pulsos locais típicas.
Medidas auxiliares para melhorar a precisão da distinção
Teste de referência de ruído ambiental: o sistema registra as características de ruído ambiental em condições de colocação sem cabos como referência para análise de sinal posterior.
Monitoramento conjunto de vários pontos: elimina interferências locais possíveis a um único ponto de monitoramento através da comparação de sinais entre vários pontos de monitoramento.
Análise de associação de condições operacionais: os dados de monitoramento serão associados à análise de parâmetros operacionais como mudanças de carga e mudanças de temperatura para excluir erros causados por mudanças de condições de trabalho.
Calibração e verificação regulares: Calibração regular do sistema de monitoramento com fontes de sinal padrão para garantir a sensibilidade e precisão da detecção.
Tomada de decisão assistida por sistemas de especialistas: codifica a experiência de especialistas no campo como um banco de regras para fornecer uma segunda opinião para sistemas de julgamento automático.
Desafios e soluções em aplicações práticas
Ambiente de interferência eletromagnética complexa: a interferência eletromagnética em locais como a subestação é complexa e requer a combinação de filtragem de hardware e processamento de sinal digital para melhorar a relação de sinal e ruído.
Diversidade de tipos de cabos: diferentes tipos de cabos (como XLPE, cabo de recarga de óleo) têm características locais diferentes, o sistema de monitoramento precisa ter configurações de parâmetros ajustáveis.
Identificação progressiva de defeitos: o sinal localizado precoce é fraco e requer sensores de alta sensibilidade e algoritmos avançados de melhoria do sinal.
Processamento de Big Data: a monitorização on-line gera grandes quantidades de dados que exigem técnicas eficientes de compressão de dados e extração de características.