GIS-Stromtransformator-Intelligence-Lösung: Mechanisches Fehlalarm-System basierend auf Vibration-Strom-Kopplung

Kernproblem: In seismisch aktiven Gebieten und in alternden GIS-Umspannwerken sind die mechanischen Strukturen (z. B. Verbindungsstücke, Isolierstützen) von Stromwandlern (CTs) anfällig für Schäden durch kontinuierliche Vibrationen oder plötzliche Erschütterungen. Dies kann zu versteckten Fehlern wie Lockerung, Abtrennung oder Verschiebung führen, was letztendlich zur Isolierstoffdegradation oder plötzlichen Ausfall der CTs und damit zur Bedrohung der Netzverlässlichkeit führt. Traditionelle Inspektionsmethoden, die auf Ausfällen basieren, sind ineffizient und kostenintensiv.

Innovative Lösung: Integriert die Überwachung von Vibration und Strom als Doppelparameter, nutzt einen KI-Motor, um eine frühzeitige Warnung und eine intelligente Diagnose von mechanischen Fehlern an CTs zu erreichen.

Kerntechnische Umsetzung

1. Multiparameter-Kollaborative Sensing:
• Hochfrequenz-Vibrationsüberwachung: Installieren Sie breitbandige piezoelektrische Beschleunigungsmesser (5Hz-10kHz) an kritischen CT-Komponenten (Flansche, Stützen), um abnormale Strukturvibrationsignale, die durch mechanische Lockerung, Teileverschiebung, Isolierstoffdegradation oder externe Vibrationen (Erdbebenschwingungen) verursacht werden, präzise zu erfassen.
• Erfassung von Transienten Einschaltströmen: Nutzen Sie passive Rogowski-Spulen für eine nicht-invasive, Echtzeit-Überwachung der Stromformen beim Schalten auf der Primärseite des CTs. In Kombination mit den Betriebssignalen des Schalters erlaubt dies eine präzise Identifizierung von Schaltvorgängen und die Analyse der Einschaltcharakteristiken und ihrer Wirkkräfte auf die mechanische Struktur des CTs.
2. KI-gesteuerter Edge-Intelligence-Diagnosemotor:
• Nutzt ein robustes Edge-Computing-Modul (weite Temperaturbereiche, stoßfest), das lokal am Gerät installiert ist, um Vibrations- und Stromformendaten in Echtzeit zu verarbeiten.
• Kernoperation verwendet ein proprietäres 1D-CNN (1D Convolutional Neural Network) intelligentes Diagnosemodell:
• Eingang: Zeit-Frequenzmerkmale der Vibrationsbeschleunigung (FFT-Analyse) + Charakteristika der Einschaltstromformen.
• Ausgang: Erkennung typischer mechanischer Fehlerarten ("Bolzenslockerung", "Verschiebung der Isolierstütze", "mechanische Resonanz") mit einer Diagnosegenauigkeit von 92%.
• Besitzt die Fähigkeit zum "adaptiven Lernen", um sich an verschiedene CT-Strukturen und Hintergrundvibrationen in verschiedenen Umspannwerken anzupassen.
3. Effiziente lokale Warnung & Kommunikation:
• Gestaffeltes Warnsystem: Bei der Erfassung verdächtiger Fehlermuster generiert der Edge-Motor sofort Warn- oder Alarmsignale (z. B. Warnung, Ernsthaft, Kritisch).
• Vereinfachte drahtlose Übertragung: Verschlüsselte Übertragung von wichtigen Alarmsignalen (nicht Rohdaten) an die lokale HMI-Plattform des Umspannwerks über LoRa LPWAN-Technologie, was die Kommunikationslast und -latenz erheblich reduziert.
• Lokale HMI-Anzeige: Echtzeitkartenanzeige, die die Nummer des defekten CTs, den Fehlertyp, die Alarmstufe und empfohlene Maßnahmen zeigt.

Zielanwendungszenarien

1. GIS-Umspannwerke in hochseismischen Gebieten:
• Frühwarnung bei Verschiebung oder strukturellen Schäden an CTs durch Erdbeben-Nachbeben, um sekundäre Fehler zu verhindern.
• Ständige Überwachung chronischer Geräteschäden, die durch langfristige geringfügige geologische Aktivitäten verursacht werden.
2. Modernisierung und Upgrade alter GIS-Umspannwerke:
• Einbau ohne Ausfall: Einfache Sensorinstallation, die keine Modifikation der Gaszellenstruktur erfordert und die Dichtheit gewährleistet. Besonders geeignet für ältere Umspannwerke mit begrenzten Ausfallfenstern.
• Kostengünstige schrittweise Modernisierung: Nutzt drahtlose Technologie und Edge-Computing, um den Bedarf an extensiver Verkabelung oder neuen Backend-Systemen zu eliminieren, was zu einem hohen ROI bei der Modernisierung führt.
3. Kritische Knotenpunkte und Hochlast-Umspannwerke: Verhinderung von Fehlfunktionen/Fehlern der Schutzrelais und großflächigen Stromausfällen, die durch plötzlichen Ausfall der CTs verursacht werden.

Kernwert & Vorteile

• Frühe Warnung vor großen Risiken: Effektive Vorhersage typischer mechanischer Fehler 7+ Tage im Voraus, wodurch ausreichend Zeit für proaktive Interventionen geschaffen wird.
• Signifikante Reduktion unplanmäßiger Ausfälle: Reduziert unplanmäßige Ausfälle, die durch plötzlichen Ausfall der CTs verursacht werden, um über 60%, was die Netzverfügbarkeit und Kundenzufriedenheit erheblich verbessert.
• Doppelte Sicherheits- und Kostenvorteile: Verhindert Fehlfunktionen des Schutzsystems, Bogenfehler und kaskadierende Geräteschäden innerhalb des Umspannwerks, die durch den Ausfall der CTs verursacht werden.
• Neues Smart O&M-Paradigma: Wechselt von "periodischer Wartung" zu "prädiktiver Wartung", optimiert die Verwaltung von Ersatzteilen und die Arbeitskräfteplanung erheblich.
• Design für starke seismische Zonen: Passive Sensoren + Edge-Computing + Drahtlose Übertragung – keine langen Leitungen, widerstandsfähig gegen starke Erdbeben.
• Optimale Kosten für die Modernisierung alter Umspannwerke: Leichtgewichtige Lösung, unabhängig von großen Umspannwerk-Überwachungssystemen; ermöglicht schnelle Bereitstellung und Amortisation.