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B. die Anzahl der Besuche, durchschnittliche Verweildauer auf der Website und welche Seiten gelesen wurden.1 TagHTTP_hjSessionUser_#HotjarErfasst Statistiken über Besuche des Benutzers auf der Website, wie z. B. die Anzahl der Besuche, durchschnittliche Verweildauer auf der Website und welche Seiten gelesen wurden.1 JahrHTTP_hjTLDTestHotjarDas Cookie wird verwendet, um das SEO-Ranking für die aktuelle Website zu ermitteln - Dieser Service wird vom Statistik- und Analysedienst eines Drittanbieters bereitgestellt.SessionHTTPclientIdwww.omicronenergy.comRegistriert eine eindeutige ID, die verwendet wird, um statistische Daten darüber zu generieren, wie der Besucher die Website nutzt.PersistentHTMLln_orLinkedInRegistriert statistische Daten über das Verhalten der Besucher auf der Webseite. 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Włącz JavaScript, aby móc korzystać ze wszystkich oferowanych przez nas funkcji. SZTUCZNA INTELIGENCJA ZWIĘKSZA WIARYGODNOŚĆ TWOICH DANYCH POMIAROWYCH UCZENIE MASZYNOWE POPRAWIA DOKŁADNOŚĆ I UJAWNIA POTENCJALNE NIEZGODNOŚCI W WYNIKACH TESTÓW NA WCZESNYM ETAPIE BADANIA. Wzrastający udział odnawialnych źródeł energii prowadzi do coraz większej decentralizacji produkcji energii elektrycznej. Dlatego też w sieci energetycznej pojawia się coraz więcej obciążeń regulowanych, a wraz z nimi ryzyko wystąpienia negatywnych efektów, takich jak zwarcia, składowe harmoniczne i stany przejściowe. Zmienne warunki pracy urządzeń sprawiają, że pożądanym działaniem staje się staranna kontrola ewentualnych zmian danych pomiarowych. Gwałtownie zmieniające się warunki obciążenia w sieci energetycznej mają również wpływ na kosztowne transformatory elektroenergetyczne. Obecnie potrzebne są odpowiednie działania konserwacyjne, aby zapewnić długi i bezawaryjny cykl życia zainstalowanych transformatorów. Metoda SFRA jest powszechnie stosowaną procedurą offline. Dowiedziono, że jest to najczulsza nieinwazyjna metoda wykrywania usterek mechanicznych i elektrycznych. Jest to jedna z ważniejszych procedur realizowanych w ramach oceny transformatora w oparciu o jego stan. Co oznacza skrót SFRA? SFRA jest akronimem nazwy Sweep Frequency Response Analysis oznaczającej analizę odchyleń charakterystyki częstotliwościowej. Procedura ta opiera się na porównaniu pomiarów rzeczywistych z pomiarami referencyjnymi (tzw. odciskiem palca). Jakie są możliwości metody SFRA? W ramach analizy można dokonywać pomiarów na transformatorach elektroenergetycznych w dziedzinie częstotliwości. Jakie są zalety zasady SFRA? Metoda jest odporna na zakłócenia szerokopasmowe i wąskopasmowe, co pozwala na uzyskanie wysokiego stosunku sygnału do szumu. Dlaczego SFRA jest tak popularną metodą pomiarową? W porównaniu z innymi metodami SFRA jest nieinwazyjną szybką metodą pomiaru. Dlaczego wyniki analizy SFRA są stosunkowo wiarygodne? Pomiary opierają się na porównaniu pomiaru rzeczywistego z referencyjnym (tzw. odciskiem palca). Odchylenia spowodowane błędami pomiaru można więc dość łatwo wykryć. OD CZASU WPROWADZENIA NORMY IEC 60076-18 METODA TA STAŁA SIĘ JEDNYM Z POWSZECHNIE STOSOWANYCH TESTÓW ELEKTRYCZNYCH, A JEJ AKCEPTACJA WŚRÓD UŻYTKOWNIKÓW ZNACZNIE WZROSŁA. FIRMA OMICRON OPRACOWAŁA OPTYMALNE ROZWIĄZANIE DLA TESTÓW SFRA, KTÓRE TERAZ JEST DODATKOWO ULEPSZONE O ALGORYTMY DAJĄCE PEWNOŚĆ, ŻE POMIAR NIE MUSI BYĆ POWTARZANY. - DAVID GOPP, MENEDŻER PRODUKTU Uczenie maszynowe z wykorzystaniem metody SFRA Metoda SFRA dostarcza wyników opisujących mechaniczną integralność struktury rdzenia, uzwojeń i zacisków, a także integralność elektryczną, związaną z takimi problemami jak zwarte uzwojenia i zwoje. Jak dokładnie działa pomiar SFRA? Na zacisk transformatora elektroenergetycznego jest podawany sygnał niskonapięciowy o zmiennej częstotliwości, który następnie jest mierzony na innym zacisku. Porównanie sygnałów wyjściowych i wejściowych pozwala na określenie charakterystyki częstotliwościowej, która może być porównywana z wcześniejszymi pomiarami, takimi jak pomiar referencyjny. W jaki sposób uczenie maszynowe może stanowić tu wartość dodaną? Z pomocą uczenia maszynowego / sztucznej inteligencji jest możliwe porównywanie wyników testu wspierane przez algorytmy oparte na wiedzy eksperckiej i dużej ilości danych. Takie modele pomagają w bardzo wczesnym wykrywaniu błędów pomiarowych związanych z urządzeniem i zastosowaniem oraz problemów z jakością. Które czynniki zewnętrzne mogą wpływać na wyniki pomiaru? Zmiany konfiguracji pomiaru, stanu transformatora, konfiguracji transformatora i czynników zewnętrznych mogą wpływać na wyniki pomiaru, a tym samym prowadzić do błędnej diagnozy. Dlatego też ważne jest sprawdzanie wiarygodności i jakości wyników pomiaru przed dokonaniem oceny. Jakie są wzorce oceny dla pomiarów SFRA? Uzyskane krzywe SFRA są oceniane w odniesieniu do danych referencyjnych, przy użyciu jednego z dwóch standardowych algorytmów: algorytmu NCEPRI (NCEPRI, Północnochiński Instytut Badań nad Energią Elektryczną) lub algorytmu DLT (DLT, Norma Przemysłowa Chińskiej Republiki Ludowej dla Energii Elektrycznej (DL/T 911 – 2004)). W jaki sposób można połączyć uczenie maszynowe / sztuczną inteligencję z pomiarami SFRA? Dla procesu uczenia maszynowego było dostępnych 19 787 krzywych SFRA reprezentujących ponad 2000 transformatorów elektroenergetycznych w celu wytrenowania algorytmów. Wyniki pokazują, że algorytmy oparte na sztucznej inteligencji są zdatne do automatycznej kwalifikacji i walidacji pomiarów SFRA. Obecnie algorytmy bardzo dobrze nadają się do celów pomocniczych. Użytkownik może wstępnie zweryfikować swoje krzywe SFRA w oparciu o trzy różne klasy. Wyniki pomiaru można zakwalifikować jako OK, Sprawdź lub Błąd. Ta możliwość pozwala na uzyskanie ogromnego wzrostu jakości danych i jeszcze większego skupienia się na urządzeniu przez użytkownika. Dowiedz się więcej o systemie do testów SFRA FRANEO 800 firmy OMICRON i jej dogłębnej wiedzy o badaniach SFRA. Więcej informacji POSŁUCHAJ NASZEGO PODCASTU Nagraliśmy odcinek podcastu, z którego możesz dowiedzieć się, jak ważna jest walidacja danych pomiarowych dla bardziej wiarygodnej oceny. W tym odcinku eksperci firmy OMICRON w dziedzinie transformacji danych, David Gopp i Lukas Klingenschmid, rozmawiają o walidacji danych pomiarowych i jej roli dla sukcesu transformacji cyfrowej w branży energetycznej. Posłuchaj naszego podcastu! W podcaście Energy Talks gościmy różnych ekspertów zajmujących się testowaniem systemów elektroenergetycznych. Wszystkie odcinki możesz znaleźć na naszej stronie docelowej podcastu. ODKRYJ WIĘCEJ ARTYKUŁÓW OMICRON września 1, 2022 ŁATWE TESTOWANIE HIPOT Pokaż wszystkie artykuły wiodące POSŁUCHAJ NASZYCH PODCASTÓW stycznia 13, 2023 CIRCUIT BREAKER TESTING AROUND THE WORLD 2 | EUROPE with Bastian Wölke & Stefan Achberger as our host Episode 47 - Energy Talks grudnia 21, 2022 CIRCUIT BREAKER TESTING AROUND THE WORLD 1 | NORTH AMERICA with Charles Sweetser & Stefan Achberger as our host Episode 46 - Energy Talks grudnia 7, 2022 SOLVING POWER SYSTEM TESTING CHALLENGES – IN THE MIDDLE EAST with Mohamed Ali, Fadi Zatari & Ahmed Abdelwahab Episode 45 - Energy Talks Pokaż wszystkie odcinki Skontaktuj się z nami Aktualności Dział prawny Wydawca Privacy Statement Wszystkie produkty ARCO 400, CIBANO 500, CMC 256plus, CMC 353, CMC 356, CMC 430, CMControl P, COMPANO 100, CPC 100, CPC 80 + CP TD12/15, CT Analyzer, DANEO 400, DIRANA, FRANEO 800, IEDScout, ISIO 200, MBX1, MONGEMO, MONTESTO 200, MPD 800, PDL 650, Primary Test Manager (PTM), PTMate, RBX1, RelaySimTest, StationScout, SVScout, TANDO 700, TESTRANO 600, UHF 800, VBX1, VOTANO 100 OMICRON obsługuje przemysł elektroenergetyczny dzięki innowacyjnym produktom i usługom do testowania, diagnostyki i monitorowania urządzeń na całym świecie. Pomagamy uczynić wytwarzanie, przesył i dystrybucję energii elektrycznej bezpiecznym i niezawodnym. © 2023 OMICRON Nawigacja Skontaktuj się z nami Aktualności Dział prawny Wydawca Privacy Statement You are using an outdated browser version. 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