Soluzione di Manutenzione e Operazione Intelligente per Trasformatori di Tensione GIS: Sistema di Manutenzione Predittiva Basato su IoT

1.Sfide:​​
I tradizionali trasformatori di tensione (VT) all'interno delle apparecchiature GIS spesso richiedono ispezioni manuali ad alta frequenza, presentando tre punti di dolore principali:

• ​Rilevamento ritardato di potenziali guasti:​​ La struttura chiusa a gas isolante (GIS) rende difficili da rilevare o individuare visivamente indicatori precoci di guasto come la scarica parziale (PD) interna, piccole diminuzioni della densità del gas SF6 e aumenti anomali di temperatura mediante metodi convenzionali.
• ​Efficienza di risposta bassa:​​ Cicli di ispezione manuale lunghi (settimane/mesi) significano che guasti improvvisi come il cedimento dell'isolamento o perdite di gas spesso si verificano senza preavviso, causando interruzioni non pianificate.
• ​Costi elevati di O&M:​​ I test preventivi e la manutenzione regolare consumano una quantità significativa di risorse umane e materiali, con rischi sia di sovramanutenzione che di sottomanutenzione.

​2. Soluzione: Sistema di manutenzione predittiva basato su IoT​
Per affrontare queste sfide, questa soluzione stabilisce una rete di monitoraggio intelligente che copre l'intero ciclo di vita dei GIS-VT:

​​(1) Strato di sensoristica complessivo:​​

• ​Distribuzione precisa:​​ Incorpora/attacca sensori ad alta precisione ai nodi chiave dei VT (ad esempio, connessioni ad alta tensione, vicino a separatori, corpo del compartimento di gas):
• Sensori di scarica parziale (PD): Sensori CT ad alta frequenza o UHF (Ultra-High-Frequency) rilevano in tempo reale i segnali di degradazione dell'isolamento.
• Sensori di densità e umidità del gas: Tracciano continuamente le variazioni di pressione, densità e contenuto di umidità del gas SF6.
• Sensori di temperatura: Monitorano i punti di aumento anormale di temperatura nelle connessioni dei conduttori e nelle custodie.
• ​Trasmissione affidabile:​​ I dati dei sensori vengono trasmessi in tempo reale tramite gateway IoT integrati nei dispositivi utilizzando reti wireless/fibra ottica di livello industriale verso una piattaforma di monitoraggio cloud, garantendo la tempestività e l'integrità dei dati.

​​(2) Piattaforma di analisi alimentata dall'IA:​​

• ​Fusione di big data:​​ La piattaforma integra i dati di monitoraggio in tempo reale con informazioni multidimensionali come registri storici di operazioni/manutenzione, database di guasti di apparecchiature simili e condizioni ambientali (carico, temperatura).
• ​Motore diagnostico IA:​​
• Estrazione di caratteristiche: Identifica automaticamente schemi di PD (ad esempio, scariche galleggianti, scariche superficiali), curve di tendenza di perdita di gas e mappe di correlazione di anomalie termiche.
• Predizione con apprendimento profondo: Utilizza algoritmi come LSTM e Random Forest per costruire modelli di previsione di guasti, valutando quantitativamente gli indici di salute dei componenti (HI) e la vita utile rimanente (RUL).
• Allarme precoce preciso: Prevede guasti critici come "degradazione della scarica superficiale dell'isolatore" o "microperdita di gas dovuta all'invecchiamento dell'anello di tenuta" almeno 7 giorni in anticipo, con un tasso di accuratezza degli allarmi precoci superiore al 92%.

​​(3) Dashboard O&M visualizzato:​​

• ​Visualizzazione panoramica:​​ Fornisce panorami dello stato di salute a più livelli (apparecchiatura GIS, cella, singolo VT), supportando la gestione one-stop di registri di asset, dati in tempo reale, tendenze storiche e informazioni di allarme.
• ​Dispatch intelligente degli ordini di lavoro:​​ Genera e invia ordini di manutenzione precisi in base ai livelli di allarme e ai risultati delle previsioni (ad esempio, "VT fase A: Si consiglia di ripetere il test PD e l'ispezione della tenuta entro 3 giorni"), ottimizzando l'allocazione delle risorse.
• ​Accumulo di conoscenze:​​ Genera automaticamente rapporti di analisi dei guasti, costruisce continuamente una base di conoscenze O&M e guida l'ottimizzazione del modello.

​3. Benefici chiave​

​4. Caso di riferimento​

• ​Cluster di apparecchiature GIS della sottostazione hub a 500kV:​​ Dopo lo schieramento del sistema, ha fornito con successo avvisi anticipati per 3 potenziali guasti di isolamento dei VT (2 scariche galleggianti, 1 anomalia di sigillatura del compartimento di gas), con tempi di anticipo di 8-14 giorni, evitando significative perdite economiche. I costi di manutenzione annuali sono stati ridotti del 28%, e la frequenza di interruzioni forzate dell'apparecchiatura è scesa a zero.