一、多源データ収集と融合分析

変圧器直流バイアス磁気オンラインモニタリングシステムは、まず変圧器の中性点に配置された直流センサ、振動センサ、ノイズセンサ、温度センサなどを通じて、直流電流、振動信号、ノイズレベル、油温などの多次元データをリアルタイムで収集する。これらのデータは分析と診断の基礎を構成している。

システムはデータ融合技術を採用し、異なるソース、異なるタイプのモニタリングデータを関連分析する。例えば、直流電流の増大が検出されると、システムは振動信号に特定の周波数成分の増強が現れたかどうか、ノイズレベルが上昇したかどうか、温度に異常な変化傾向があるかどうかを同期的に分析する。このようなマルチパラメータ共同解析は故障認識の正確性を大幅に高め、単一パラメータの誤審の可能性を回避した。

二、特徴抽出と状態評価

生データを取得した後、システムは先進的な信号処理アルゴリズムによって特徴量を抽出する。振動信号に対して、ウェーブレット分析、経験モード分解などの方法を用いて直流バイアス磁気に関連する特徴周波数成分を抽出する、ノイズ信号に対して、スペクトル分析を行い、鉄心磁歪によるノイズ特徴を識別する、電流信号については、その高調波成分の変化を分析する。

抽出された特徴量に基づいて、システムは変圧器の状態評価モデルを構築する。リアルタイムデータと正常運転状態における基準データを比較することにより、システムは直流バイアス磁気の深刻度を定量的に評価することができ、通常は等級別警報メカニズム：正常、注意、異常、危険などの異なる等級を採用し、運行・メンテナンス人員に直観的な状態判断を提供する。

三、知能診断とトレンド予測

知能診断はシステムの核心機能である。機械学習と深さ学習アルゴリズムに基づいて、システムは直流バイアス磁気の発展モデルを識別し、バイアス磁気の原因（例えば地磁気嵐、直流送電単極運転など）を判断し、変圧器の絶縁老化、機械構造の安定性に対する影響を評価することができる。

システムには強い傾向予測能力も備えている。履歴データの深度マイニングと分析を通じて、時系列予測モデルを構築し、直流バイアス磁気の発展傾向を予測し、出現する可能性のあるリスクを早期に警報する。例えば、今後しばらくの間に内陸部の磁気活動が激化すると予測される場合、システムは事前に警報を出し、運行・メンテナンス部門に十分な時間を持たせて防犯対策を講じることができる。

四、診断決定と運行維持のサポート

分析診断結果に基づいて、システムは専門的な診断報告書を生成することができ、問題の所在、深刻度、可能性のある原因と発展傾向を明確に指摘し、直流送電運転方式の調整、隔線装置の投入など、的確な処理提案を提出することができる。

また、システムは診断結果を設備管理システム、点検管理システムと連動させ、状態点検と正確な運行維持に意思決定サポートを提供し、「定期点検」から「状態点検」への転換を実現し、運行維持効率を大幅に高め、維持コストを削減する。

おわりに