Интеллектуальный и цифровой распределительный трансформатор

Технологии IoT и вычислений на краю обеспечивают реальное время восприятия

• Многоуровневые сети датчиков: Будущие распределительные трансформаторы будут интегрировать высокоточные температурные датчики, вибрационные датчики, датчики частичных разрядов и датчики анализа растворенных газов (DGA) для комплексного мониторинга условий работы оборудования. Например, ультразвуковые датчики могут обнаруживать сигналы частичных разрядов, чтобы заблаговременно определить старение изоляции или внутренние дефекты, предотвращая внезапные отказы.

• Развертывание узлов вычислений на краю: Устройства вычислений на краю будут установлены на трансформаторах или в непосредственной близости от них для локальной обработки и анализа данных с датчиков, передавая в облако только критическую информацию о аномалиях. Это уменьшает задержку передачи данных и повышает скорость реакции. Например, вычисления на краю могут мгновенно обнаруживать изменения нагрузки или аномалии температуры и запускать локальные защитные действия.

Технология цифровых двойников способствует управлению полным жизненным циклом

• Виртуальное отображение и моделирование: На основе технологии цифровых двойников будут созданы виртуальные модели распределительных трансформаторов, которые будут синхронизироваться с данными в реальном времени от физического оборудования. С помощью анализа по моделированию можно прогнозировать производительность оборудования в различных условиях эксплуатации, оптимизируя стратегии операций. Например, модели цифровых двойников могут моделировать тенденции повышения температуры трансформаторов при высоких температурах или перегрузках, направляя технический персонал на принятие превентивных мер заранее.

• Прогнозирование и управление состоянием здоровья (PHM): В сочетании с алгоритмами машинного обучения исторические данные эксплуатации будут глубоко анализироваться для создания моделей прогнозирования неисправностей. Например, анализируя вибрационные сигналы и данные о частичных разрядах, можно предсказать деформацию обмоток или неисправности изоляции за несколько недель или даже месяцев до их возникновения, предоставляя научную основу для решений по обслуживанию.

ИИ и большие данные стимулируют интеллектуальное принятие решений

• Интеллектуальные платформы эксплуатации и обслуживания: Платформы эксплуатации и обслуживания, основанные на больших данных и ИИ, будут интегрировать данные из различных источников (например, погодные данные, данные о нагрузке сети, данные о работе оборудования) для анализа причин неисправностей и оптимизации планирования ресурсов обслуживания. Например, платформы могут прогнозировать риски оборудования в условиях экстремальных погодных условий на основе прогнозов погоды и исторических данных о неисправностях, автоматически корректируя планы осмотра.

• Адаптивное управление и оптимизация: Алгоритмы обучения с подкреплением позволят трансформаторам иметь адаптивные возможности управления. Например, при колебаниях нагрузки трансформаторы могут автоматически регулировать положения отводов или режимы работы системы охлаждения, чтобы оптимизировать энергоэффективность и стабильность.

Технологии 5G и связи обеспечивают безопасность данных и реальное время выполнения

• Высокоскоростные сети связи: Низкая задержка и высокая пропускная способность технологии 5G обеспечат реальное взаимодействие данных между трансформаторами и облачными платформами. Например, в сценариях доступа к распределенной энергии трансформаторы могут быстро реагировать на команды диспетчеризации сети, достигая регулирования мощности на уровне секунд.

• Защита кибербезопасности: С увеличением цифровизации трансформаторы будут сталкиваться с рисками кибератак. Будущие решения будут использовать блокчейн, квантовое шифрование и другие технологии для создания многоуровневых систем защиты, обеспечивая безопасность передачи данных и управления оборудованием.

Сотрудничество человека и машины и применение технологий AR/VR

• Обслуживание с использованием дополненной реальности (AR): Технический персонал может использовать очки AR для доступа к данным о работе трансформатора в реальном времени и получения руководств по обслуживанию, что повышает эффективность полевых операций. Например, при устранении неисправностей устройства AR могут накладывать внутреннюю структуру и местоположение точек неисправностей оборудования, помогая быстрому определению проблем.

• Системы обучения на основе виртуальной реальности (VR): Виртуальные среды моделирования для трансформаторов на основе VR предоставят техническому персоналу погружательные тренировочные опыты, улучшая их навыки и способности к реагированию в чрезвычайных ситуациях.

Стандартизация и открытая архитектура способствуют сотрудничеству в экосистеме

• Открытые протоколы связи: Будущие распределительные трансформаторы будут соответствовать международным стандартам, таким как IEC 61850 и DL/T 860, обеспечивая взаимодействие с устройствами разных производителей. Например, трансформаторы могут бесшовно соединяться с умными счетчиками и системами распределенной энергии через стандартизированные интерфейсы, создавая гибкие энергетические сети.

• Архитектура совместной работы "облачный край-конечное устройство": Будет создана интеллектуальная система распределения электроэнергии с совместной работой "облачный край-конечное устройство", где облако будет отвечать за глобальную оптимизацию и принятие решений, узлы на краю — за локальную обработку данных, а конечные устройства (такие как трансформаторы) — за выполнение команд управления, обеспечивая эффективное совместное функционирование.

Заключение

Глубокая интеграция интеллектуальных и цифровых технологий преобразует распределительные трансформаторы из пассивных устройств в активные узлы восприятия и интеллектуального принятия решений. В будущем трансформаторы будут обладать способностями самовосприятия, самообнаружения, самооптимизации и самовосстановления, предоставляя прочную основу для создания безопасных, надежных и эффективных умных сетей.