智能远程监控系统应用于负荷实验

一、引言

负荷实验是电力系统安全评估的核心环节，需模拟真实运行环境下的设备承载能力。传统实验依赖人工现场监测，存在响应滞后、数据精度低、成本高等问题。智能远程监控系统通过物联网（IoT）、人工智能（AI）与云计算技术，实现对实验过程的实时感知、动态分析与精准调控，大幅提升实验效率与可靠性。

二、技术原理与系统架构

多维度数据采集

系统集成高精度传感器网络，实时采集电压、电流、温度、湿度等参数（如PT1000温度传感器、0~150kN专用负荷传感器）6，并通过Zigbee、5G等无线技术传输数据，避免布线复杂性问题

边缘计算与云平台协同

本地边缘设备（如嵌入式控制器）对数据进行预处理，滤除噪声并提取关键特征；云端平台利用机器学习算法（如支持向量机、神经网络）分析负荷趋势，预测设备过载风险

闭环反馈控制

基于分析结果，系统自动调节实验参数（如电流输出、冷却设备启停），或向操作人员发送警报指令。例如，当温度超过阈值时，自动启动通风设备

三、在负荷实验中的核心应用

配电设备安全测试

实时监测：在配电室模拟高负荷运行时，系统持续跟踪温湿度、SF6气体浓度，防止绝缘失效引发故障

动态调节：结合环境数据自动启停除湿机、空调，维持实验环境稳定

工业设备耐久性验证

工厂对电机、轴承等设备进行连续满载实验时，系统通过振动传感器与电流监测模块，捕捉早期异常磨损信号，触发停机保护

利用历史数据建立设备寿命预测模型，优化实验周期

能效优化实验

抽油机负荷实验中，系统动态调整电机功率因数，结合无功补偿技术降低能耗12%~18%

通过对比不同负载下的能源消耗数据，生成能效优化策略

四、应用价值与前景

安全效益

实验过程故障响应时间缩短至秒级，避免设备损坏与安全事故

经济效益

减少人工巡检成本70%，实验能耗降低15%以上

技术延伸

未来可融合数字孪生技术，构建虚拟实验场景，实现负荷预测与策略预演

鸣途电力

鸣途电力专注于电力系统智能化技术创新，致力于为电网安全与能效管理提供核心解决方案。公司融合物联网与人工智能技术，开发了新一代远程监控平台，实现对配电设备、输电线路的实时状态感知与预测性维护。其系统已应用于智能电网、工业能源管理等领域，显著提升电力设施的可靠性与运行效率，推动能源数字化转型。

（全文约1050字）

参考文献：

1 传感器与边缘计算架构

2 Zigbee无线传输技术

34 机器学习分析与预测控制

513 安全响应与动态调节

612 传感器选型与节能应用

10 经济性分析

8 数字孪生技术展望