Sistema ng Maagang Pagbabala sa Mekanikal na Sakit Batay sa Vibration-Current Coupling: IEE-Business GIS Current Transformer Intelligence Solution

Pangunahing Problema: Sa mga rehiyon na may pagkakataon ng lindol at matatandang GIS substation, ang mga mekanikal na istraktura (halimbawa, fasteners, insulation supports) ng Current Transformers (CTs) ay madaling masira dahil sa patuloy na pagbibigwas o biglaang pagsasarili. Ito ay maaaring magresulta sa mga nakatagong suliraning tulad ng pagluluwag, paghihiwalay, o paglipat, na sa huli ay nagdudulot ng pagkasira ng insulation o biglaang pagkabigo ng CT, na nanganganib sa reliabilidad ng grid. Ang mga pamamaraan ng inspeksyon batay sa pagkawala ng enerhiya ay hindi epektibo at mahal.

Inobyatibong Solusyon: Nagpapakilala ng monitoring ng dalawang parametro (vibration at current), gamit ang AI engine upang makamit ang maagang babala at intelligent na pagdiagnose ng mga mekanikal na suliran ng CT.

Pangunahing Teknolohikal na Implementasyon

1. Multisensoryang Collaborative Sensing:
• High-Frequency Vibration Monitoring: Ilapat ang malawak na bandang piezoelectric accelerometers (5Hz-10kHz) sa mga pangunahing bahagi ng CT (flanges, supports) upang makuhang tama ang mga abnormal na signal ng vibration na dulot ng mekanikal na pagluluwag, paglipat ng bahagi, pagkasira ng insulation, o panlabas na vibration (seismic waves).
• Transient Inrush Current Capture: Gumamit ng passive Rogowski Coils para sa hindi nakakapinsalang, real-time na monitoring ng waveform ng primary-side switching operation current ng CT. Kasama ang mga signal ng circuit breaker operation, ito ay tumpak na natutukoy ang mga event ng switching at pinag-aaralan ang mga katangian ng inrush at ang kanilang epekto sa mekanikal na istraktura ng CT.
2. AI-Driven Edge Intelligence Diagnostic Engine:
• Gumagamit ng ruggedized edge computing module (wide-temperature, shock-resistant) na ilapat sa lokal sa device para sa real-time na pagproseso ng data ng vibration at current waveform.
• Ang pangunahing operasyon ay gumagamit ng proprietary 1D-CNN (1D Convolutional Neural Network) intelligent diagnostic model:
• Input: Mga katangian ng time-frequency ng vibration acceleration (FFT analysis) + Katangian ng switching inrush waveform.
• Output: Tumpak na natutukoy ang mga typical na mekanikal na fault modes ("bolt loosening," "insulation support displacement," "mechanical resonance") na may diagnostic accuracy rate na 92%.
• Mayroong "adaptive learning" capability upang sumunod sa iba't ibang istraktura ng CT at background vibration characteristics sa iba't ibang substations.
3. Epektibong Lokal na Babala & Komunikasyon:
• Tiered Warning Mechanism: Kapag natukoy ang mga suspected fault signatures, agad na ginagawa ng edge engine ang mga warning/alarm signals (halimbawa, Warning, Severe, Critical).
• Simplified Wireless Transmission: Encrypted transmission ng mga key alarm signals (hindi raw data) sa lokal na HMI platform ng substation gamit ang LoRa LPWAN technology, na siyang nagbabawas ng communication load at latency.
• Lokal na HMI Display: Real-time map-based display na nagpapakita ng bilang ng faulted CT, uri ng fault, antas ng alarm, at recommended actions.

Target Application Scenarios

1. GIS Substations sa High-Seismic Areas:
• Maagang babala sa paglipat o pagkasira ng istraktura ng CT dulot ng aftershocks ng lindol, upang maiwasan ang secondary faults.
• Patuloy na monitoring ng chronic equipment damage dulot ng matagal na minor geological activity.
2. Aging GIS Substation Retrofits & Upgrades:
• Outage-Free Deployment: Simple sensor installation na walang kinakailangang pagbabago sa gas chamber structure, tiyak na airtight integrity. Partikular na angkop para sa mga lumang stations na may limitadong outage windows.
• Cost-Effective Incremental Retrofit: Gumagamit ng wireless tech at edge computing, walang kinakailangang extensive cabling o bagong backend systems, na nagreresulta sa mataas na retrofit ROI.
3. Critical Hub & High-Load Substations: Pag-iwas sa mga panganib ng misoperation/failure ng protective relay at large-scale blackouts dulot ng biglaang pagkabigo ng CT.

Pangunahing Halaga & Advantages

• Maagang Babala sa Malaking Panganib: Epektibong napapatawan ang mga typical na mekanikal na faults 7+ araw bago, nagbibigay ng sapat na oras para sa proactive intervention.
• Significant Reduction sa Unplanned Outages: Binabawasan ang unplanned outages dulot ng biglaang pagkabigo ng CT ng over 60%, na siyang nagpapataas ng grid availability at customer satisfaction.
• Dual Safety & Cost Benefits: Nagpaprevent ng mga malfunction ng protection system, arc faults, at cascading equipment damage sa loob ng substation dulot ng pagkabigo ng CT.
• Bagong Smart O&M Paradigm: Nagsisimula mula sa "periodic maintenance" hanggang sa "predictive maintenance," na siyang nag-ooptimize ng spare parts management at workforce scheduling.
• Design Suited for Strong Seismic Zones: Passive sensors + Edge computing + Wireless transmission – walang mahabang cabling, resilient sa malakas na lindol.
• Optimal Cost para sa Aging Station Retrofits: Lightweight solution, independent ng malalaking substation monitoring systems; nagse-ensure ng mabilis na deployment at payback.