S nepřetržitým rozšiřováním měřítka a zvyšováním složitosti sítě energetické komunikace nejsou modely tradičních provozů a údržby schopny uspokojit potřeby efektivní a přesné diagnostiky poruch. Tento článek prozkoumá inteligentní systém diagnostiky poruch provozu a údržby pro sítě pro komunikaci s energií založený na technologii umělé inteligence, analyzuje jeho architekturu, klíčové technologie a scénáře aplikací a těší se na budoucí vývojové trendy.
1, Úvod
Power Communication Network je důležitou infrastrukturou pro zajištění bezpečného a stabilního provozu napájecí sítě. S pokrokem v konstrukci inteligentní mřížky se rozsah komunikační sítě napájení neustále rozšiřuje a struktura sítě se stává stále složitější. Tradiční režim provozu a údržby, který se spoléhá na manuální zážitek, čelí obrovským výzvám:
Obtížné umístění poruchy: Vzhledem k velkému měřítku sítě je obtížné rychle najít poruchový bod.
Nízká účinnost diagnostiky poruch: Spoléhání se na manuální analýzu, nízkou účinnost a obtížné splňovat požadavky v reálném čase.
Vysoké náklady na provoz a údržbu: vyžaduje velký počet profesionálních pracovníků provozu a údržby, což má za následek vysoké náklady na práci.
Klíčem ke zlepšení účinnosti a kvality provozu a údržby sítě napájení a údržby a údržby sítě napájení a údržby a údržby sítě a údržbě sítě napájení a údržbě a kvalitě kvality a údržby sítě a údržbě údržby údržby a údržby údržby.
2, Systémová architektura
Systém diagnostiky inteligentních operací a údržby pro diagnózu poruch pro energetické komunikace obvykle přijímá vrstvenou architekturu, zejména včetně následujících modulů:
Vrstva sběru dat: Sběr dat stavu provozu sítě v reálném čase, včetně provozu, latence, míry ztráty paketů, stavu zařízení atd., Senzory, agenty a další zařízení nasazená v různých uzlech sítě.
Vrstva přenosu dat: Pomocí kabelové nebo bezdrátové komunikační technologie jsou shromážděná data přenášena do vrstvy zpracování dat.
Vrstva zpracování dat: Čisté, předběžné zpracování, extrahování funkcí a provádění dalších operací na shromážděných datech, aby poskytovala vysoce kvalitní základ pro diagnostiku poruch.
Vrstva diagnostiky poruch: Využití algoritmů umělé inteligence, jako je strojové učení a hluboké učení k analýze předběžných zpracovaných dat, dosažení automatické lokalizace poruch, diagnostiku a predikci.
Vrstva zobrazení aplikace: Vizualizujte výsledky diagnostiky poruch pro personál provozu a údržby a poskytněte návrhy na zacházení s poruchami a podporu rozhodování.
3, klíčové technologie
Systém diagnostiky inteligentních operací a údržby pro sítě komunikace napájení zahrnuje více klíčových technologií, zejména:
Technologie sběru a zpracování dat: včetně protokolů pro sběr dat, algoritmů čištění dat, technik komprese dat atd., Slouží k zajištění integrity, přesnosti a výkonu dat v reálném čase.
Algoritmy strojového učení, včetně dozorovaného učení, učení bez dozoru, učení zesílení atd., Slouží k konstrukci modelů diagnostiky poruch a dosažení automatické klasifikace, lokalizace a predikce poruch.
Algoritmy hlubokého učení, včetně konvolučních neuronových sítí, opakujících se neuronových sítí atd., Slouží ke zpracování vysokorozměrných nelineárních sítkových dat a zlepšení přesnosti diagnostiky poruch.
Technologie grafu znalostí: Používá se k vytvoření základny znalostí o poruchách pro sítě pro komunikaci s energií, dosažení reprezentace, ukládání a odvozování znalostí o poruchách a zvýšení úrovně inteligence diagnostiky poruch.
Technologie vizualizace: Používá se k prezentaci diagnózy poruch výsledkem grafického a intuitivního způsobu, což usnadňuje porozumění a použití personálem provozu a údržby.
4, scénáře aplikací
Systém diagnostiky inteligentních operací a údržby pro sítě pro komunikaci s energií lze použít na následující scénáře:
Varování o poruchách: Monitorováním a analýzou stavu provozu sítě v reálném čase se předpovídá potenciální rizika poruch a preventivní opatření se provádějí předem.
Umístění poruchy: Když dojde k selhání sítě, rychle najděte bod poruchy a zkráťte dobu manipulace s poruchami.
Diagnóza poruch: Analyzujte příčinu poruchy, identifikujte typ poruchy a poskytněte podporu rozhodování pro zpracování poruch.
Optimalizace sítě: Analyzujte data provozu sítě, identifikujte úzká místa v síti a navrhujte návrhy optimalizace sítě.
5, Budoucí vývojové trendy
V budoucnu se v následujících směrech vyvine systém inteligentních operací a údržby pro diagnostiku poruch pro energii:
Inteligence: Integrace více technologií umělé inteligence pro zlepšení samo-learningových a adaptivních schopností systému a dosažení přesnější diagnostiky poruch.
Automatizace: Dosažení automatizace při manipulaci s poruchami, snížení manuálního zásahu a zlepšení provozní účinnosti.
Platformizace: Vytvořte jednotnou platformu provozu a údržby, integrujte různé údaje a aplikace pro provoz a údržbu a dosahujte sdílení zdrojů a provozu a údržbu spolupráce.
Cloudizace: Využití technologie cloud computingu k dosažení elastické expanze a služeb systému na vyžádání, snižování nákladů na provoz a údržbu.
6, Závěr
Inteligentní systém diagnostiky poruch pro provoz a údržbu pro sítě napájecí komunikace je důležitým prostředkem ke zlepšení účinnosti a kvality provozu a údržby sítě energie. S nepřetržitým vývojem technologie umělé inteligence se systém diagnostiky inteligentních provozních a údržby pro sítě energetických komunikací stane inteligentnější, automatizovanější, založenou na platformě a založeno na platformě a poskytne silné záruky pro bezpečný a stabilní provoz výkonných komunikačních sítí.