Key points are not available for this paper at this time.
تعتبر محولات التوزيع جزءًا أساسيًا من شبكة نظام توزيع الطاقة والشبكات الذكية الناشئة. مع تزايد متطلبات الخدمة الديناميكية للمستهلكين، هناك احتمال أكبر لفشل المحولات بسبب التحميل الزائد، وأعطال خطوط التغذية، ونقص فعالية التبريد. وكنتيجة لذلك، انخفضت مدة استخدامها العامة، وأثبتت جهود الصيانة لمقدمي الخدمات عدم كفايتها في مراقبة واكتشاف حالات المحولات بشكل فعال. نقاط القياس الحالية لنظام التحكم الإشرافي وجمع البيانات (SCADA) موزعة بشكل نادر في الشبكة، مما يجعل اكتشاف الأعطال في خطوط التغذية محدودًا. لمعالجة هذه القضايا، يقترح هذا العمل نظام إنترنت الأشياء لمراقبة أحمال المحولات في الوقت الحقيقي واكتشاف الشذوذ. يتكون نظام المراقبة من بوابة إنترنت الأشياء منخفضة التكلفة ووحدة حساسية تجمع معلومات عن ملف تيار الحمل ثلاثي الطور، ومستويات الزيت/درجة الحرارة من شبكة المحولات الموزعة، تحديداً من جهة التغذية. يتم نقل البيانات من خلال نمط النشر/الاشتراك إلى قناة سحابية لإنترنت الأشياء وتخزينها في قاعدة بيانات سحابية بعد المعالجة. تم تطبيق خوارزمية اكتشاف الشذوذ على شكل غابة العزل لاكتشاف الأعطال المحتملة بذكاء خلال نافذة زمنية تبلغ 24 ساعة سابقة. تم تنفيذ تطبيق موبايل للتفاعل مع قاعدة البيانات السحابية، وتصور ظروف المحولات في الوقت الحقيقي، وتتبعها جغرافيًا. وبالتالي، يمكن أن يقلل العمل المقترح من تكاليف صيانة المحولات من خلال المراقبة في الوقت الحقيقي ويسهل تحليل الأعطال التنبؤية.
درس رمش وآخرون (الخميس) هذا السؤال.