Transformateur de distribution intelligent et numérique

Les technologies IoT et de calcul en périphérie permettent une perception en temps réel

• Réseaux de capteurs multidimensionnels : Les futurs transformateurs de distribution intégreront des capteurs de température à haute précision, des capteurs de vibration, des capteurs de décharge partielle et des capteurs d'analyse des gaz dissous (DGA) pour assurer une surveillance complète des conditions de fonctionnement des équipements. Par exemple, les capteurs ultrasonores peuvent détecter les signaux de décharge partielle pour identifier à l'avance le vieillissement de l'isolation ou les défauts internes, prévenant ainsi les pannes soudaines.

• Déploiement de nœuds de calcul en périphérie : Des dispositifs de calcul en périphérie seront installés sur ou à proximité des corps de transformateurs pour traiter et analyser localement les données des capteurs, ne transmettant que les informations critiques d'anomalies au cloud. Cela réduit la latence de transmission des données et améliore la vitesse de réponse. Par exemple, le calcul en périphérie peut détecter instantanément les mutations de charge ou les anomalies de température et déclencher des actions de protection locales.

La technologie du jumeau numérique facilite la gestion de cycle de vie complet

• Cartographie virtuelle et simulation : Sur la base de la technologie du jumeau numérique, des modèles virtuels de transformateurs de distribution seront créés pour synchroniser en temps réel les données provenant des équipements physiques. Grâce à l'analyse par simulation, on peut prédire les performances de l'équipement dans différentes conditions de fonctionnement, optimisant ainsi les stratégies opérationnelles. Par exemple, les modèles de jumeaux numériques peuvent simuler les tendances de montée en température des transformateurs dans des conditions de températures élevées ou de surcharge, guidant le personnel de maintenance à prendre des mesures préventives à l'avance.

• Prognostics et gestion de la santé (PHM) : En combinant avec des algorithmes d'apprentissage automatique, les données opérationnelles historiques seront analysées en profondeur pour établir des modèles de prédiction de pannes. Par exemple, en analysant les signaux de vibration et les données de décharge partielle, on peut prédire les déformations de bobinages ou les pannes d'isolation des semaines voire des mois à l'avance, fournissant ainsi des bases scientifiques pour les décisions de maintenance.

L'IA et le Big Data favorisent la prise de décision intelligente

• Plateformes d'exploitation et de maintenance intelligentes : Les plateformes d'exploitation et de maintenance basées sur le Big Data et l'IA intégreront des données multi-sources (par exemple, données météorologiques, données de charge du réseau, données opérationnelles des équipements) pour permettre une analyse des causes profondes des pannes et optimiser la planification des ressources de maintenance. Par exemple, les plateformes peuvent prédire les risques d'équipement lors de conditions météorologiques extrêmes sur la base des prévisions météorologiques et des données historiques de pannes, ajustant automatiquement les plans d'inspection.

• Contrôle adaptatif et optimisation : Les algorithmes d'apprentissage par renforcement permettront aux transformateurs d'avoir des capacités de contrôle adaptatif. Par exemple, lors de fluctuations de charge, les transformateurs peuvent ajuster automatiquement les positions de prises ou les modes de fonctionnement des systèmes de refroidissement pour optimiser l'efficacité énergétique et la stabilité.

Les technologies 5G et de communication garantissent la sécurité des données et les performances en temps réel

• Réseaux de communication à haut débit : Les caractéristiques de faible latence et de bande passante élevée de la technologie 5G garantiront l'interaction en temps réel des données entre les transformateurs et les plateformes cloud. Par exemple, dans les scénarios d'accès à l'énergie distribuée, les transformateurs peuvent répondre rapidement aux instructions de dispatching du réseau, réalisant une régulation de puissance au niveau de la seconde.

• Protection contre les cyberattaques : Avec la numérisation accrue, les transformateurs feront face à des risques de cyberattaques. Les solutions futures adopteront la blockchain, le chiffrement quantique et d'autres technologies pour construire des systèmes de défense de sécurité multicouches, assurant la sécurité de la transmission des données et du contrôle des équipements.

Collaboration homme-machine et applications des technologies AR/VR

• Maintenance assistée par réalité augmentée (AR) : Le personnel de maintenance peut utiliser des lunettes AR pour accéder en temps réel aux données opérationnelles des transformateurs et aux directives de maintenance, améliorant ainsi l'efficacité des opérations sur le terrain. Par exemple, lors de la résolution de pannes, les dispositifs AR peuvent superposer la structure interne et les emplacements des points de panne de l'équipement, facilitant l'identification rapide des problèmes.

• Systèmes de formation basés sur la réalité virtuelle (VR) : Les environnements de simulation virtuelle basés sur la VR pour les transformateurs offriront au personnel de maintenance des expériences de formation immersive, améliorant leurs compétences et leurs capacités de réponse en cas d'urgence.

La normalisation et l'architecture ouverte favorisent la collaboration de l'écosystème

• Protocoles de communication ouverts : Les futurs transformateurs de distribution respecteront des normes internationales telles que IEC 61850 et DL/T 860, permettant l'interopérabilité avec les appareils de différents fabricants. Par exemple, les transformateurs peuvent se connecter de manière transparente avec des compteurs intelligents et des systèmes d'énergie distribuée via des interfaces standardisées, construisant des réseaux d'énergie flexibles.

• Architecture collaborative cloud-bord-terminal : Un système de distribution électrique intelligent collaboratif "cloud-bord-terminal" sera établi, avec le cloud responsable de l'optimisation globale et de la prise de décision, les nœuds de bord pour le traitement local des données, et les dispositifs terminaux (comme les transformateurs) pour exécuter les instructions de contrôle, réalisant ainsi une opération collaborative efficace.

Résumé

L'intégration approfondie des technologies d'intelligence et de numérisation transformera les transformateurs de distribution de dispositifs opérationnels passifs en nœuds d'énergie proactifs, dotés de capacités de perception, de prise de décision intelligente. À l'avenir, les transformateurs auront des capacités d'auto-perception, d'auto-diagnostic, d'auto-optimisation et d'auto-réparation, fournissant une base solide pour la construction de réseaux électriques intelligents sûrs, fiables et efficaces.