Intelligenter und digitaler Verteilungstransformator

IoT- und Edge-Computing-Technologien ermöglichen Echtzeitwahrnehmung

• Mehrdimensionale Sensornetze: Zukünftige Verteilungstransformatoren werden Hochpräzisions-Temperatursensoren, Vibrationssensoren, Teilentladungssensoren und gelöste-Gas-Analyse (DGA)-Sensoren integrieren, um eine umfassende Überwachung des Betriebszustands der Ausrüstung zu erreichen. So können zum Beispiel Ultraschallsensoren Teilentladungssignale detektieren, um im Voraus Alterungserscheinungen oder interne Defekte in der Isolierung zu identifizieren und plötzliche Ausfälle zu verhindern.

• Bereitstellung von Edge-Computing-Knoten: Edge-Computing-Geräte werden auf oder in der Nähe der Transformatorkörper installiert, um Sensordaten vor Ort zu verarbeiten und zu analysieren und nur kritische Anomalieinformationen in die Cloud zu übertragen. Dies reduziert die Latenz bei der Datenübertragung und verbessert die Reaktionsgeschwindigkeit. Zum Beispiel kann Edge-Computing sofort Lastmutationen oder Temperaturanomalien erkennen und lokale Schutzmaßnahmen auslösen.

Digitale Zwillingstechnologie fördert die ganzheitliche Lebenszyklus-Verwaltung

• Virtuelle Abbildung und Simulation: Basierend auf der Technologie des digitalen Zwillings werden virtuelle Modelle von Verteilungstransformatoren erstellt, um Echtzeitdaten der physischen Ausrüstung zu synchronisieren. Durch Simulationsanalysen kann die Leistung der Ausrüstung unter verschiedenen Betriebsbedingungen vorhergesagt werden, was strategische Optimierungen ermöglicht. Zum Beispiel können digitale Zwillinge Trends zur Temperaturerhöhung in Transformatora bei hohen Temperaturen oder Überlast simulieren, um Wartungspersonal dabei zu unterstützen, präventive Maßnahmen frühzeitig zu ergreifen.

• Prognostik und Gesundheitsmanagement (PHM): In Kombination mit Machine-Learning-Algorithmen werden historische Betriebsdaten tiefgehend analysiert, um Fehlervorhersagemodelle zu erstellen. Zum Beispiel können durch die Analyse von Vibrationsignalen und Teilentladungsdaten Wicklungverformungen oder Isolationsfehler Wochen oder sogar Monate im Voraus prognostiziert werden, was wissenschaftliche Grundlagen für Wartungsentscheidungen bietet.

KI und Big Data treiben intelligente Entscheidungsfindung an

• Intelligente Betriebs- und Wartungsplattformen: Plattformen für den Betrieb und die Wartung, die auf Big Data und KI basieren, werden mehrquellenbasierte Daten (z.B. Wetterdaten, Netzlastdaten, Betriebsdaten der Ausrüstung) integrieren, um die Ursachenanalyse von Fehlern zu ermöglichen und die Planung von Wartungsressourcen zu optimieren. Zum Beispiel können Plattformen aufgrund von Wettervorhersagen und historischen Fehldaten Risiken für die Ausrüstung bei Extremwetter bedingen, automatisch Inspektionspläne anpassen.

• Adaptives Steuerung und Optimierung: Verstärkungslernalgorithmen ermöglichen es Transformatora, adaptive Steuerungsfähigkeiten zu besitzen. Zum Beispiel können Transformatora während Lastfluktuationen Tap-Stellungen oder Betriebsmodi der Kühlung automatisch anpassen, um Energieeffizienz und Stabilität zu optimieren.

5G und Kommunikationstechnologien garantieren Datensicherheit und Echtzeitleistung

• Hochgeschwindigkeitskommunikationsnetze: Die Eigenschaften von 5G-Technologie, nämlich geringe Latenz und hohe Bandbreite, gewährleisten die Echtzeit-Dateninteraktion zwischen Transformatora und Cloud-Plattformen. Zum Beispiel können in Szenarien der dezentralen Energieversorgung Transformatora schnell auf Netzzuweisungen reagieren und eine Sekunden-genau Energieregulierung erreichen.

• Cybersicherheitsschutz: Mit zunehmender Digitalisierung werden Transformatora vor Cyberangriffen gefährdet. Zukünftige Lösungen werden Blockchain, Quantenkryptographie und andere Technologien einsetzen, um mehrschichtige Sicherheitsverteidigungssysteme aufzubauen, um die Sicherheit der Datenübertragung und der Gerätesteuerung zu gewährleisten.

Mensch-Maschine-Kollaboration und Anwendung von AR/VR-Technologien

• Augmented-Reality-gestützte Wartung: Wartungspersonal kann AR-Brillen nutzen, um in Echtzeit auf Betriebsdaten und Wartungsanleitungen für Transformatora zuzugreifen, was die Effizienz der Feldarbeit verbessert. Zum Beispiel können AR-Geräte während der Fehlerbehebung die interne Struktur und die Standorte der Fehlerstellen der Ausrüstung überlagern, um die schnelle Identifikation von Problemen zu unterstützen.

• Virtual-Reality-Trainingsysteme: VR-basierte virtuelle Simulationsumgebungen für Transformatora bieten dem Wartungspersonal immersive Trainingerfahrungen, um ihre Fähigkeiten und Notfallreaktionen zu verbessern.

Standardisierung und offene Architektur fördern Ökosystem-Zusammenarbeit

• Offene Kommunikationsprotokolle: Zukünftige Verteilungstransformatoren werden internationalen Standards wie IEC 61850 und DL/T 860 entsprechen, was die Interoperabilität mit Geräten verschiedener Hersteller ermöglicht. Zum Beispiel können Transformatora durch standardisierte Schnittstellen nahtlos mit Smart-Metern und dezentralen Energiesystemen verbunden werden, um flexible Energienetze aufzubauen.

• Cloud-Edge-End-Kollaborationsarchitektur: Ein "Cloud-Edge-End"-kollaboratives intelligentes Stromverteilungssystem wird eingerichtet, wobei die Cloud für globale Optimierung und Entscheidungsfindung zuständig ist, Edge-Knoten für lokale Datenverarbeitung und Endgeräte (wie Transformatora) für die Ausführung von Steuerbefehlen, um effiziente kollaborative Operationen zu erreichen.

Zusammenfassung

Die tiefe Integration von Intelligenz- und Digitalisierungstechnologien wird Verteilungstransformatoren von passiven Betriebsgeräten in aktive Wahrnehmungs- und intelligente Entscheidungsenergienoden verwandeln. In Zukunft werden Transformatora Fähigkeiten zur Selbstwahrnehmung, Selbstdiagnose, Selbstoptimierung und Selbstreparatur besitzen, was eine solide Grundlage für die Erstellung sicherer, zuverlässiger und effizienter intelligenter Netze bereitet.