GIS電流変換器インテリジェンスソリューション：振動-電流結合に基づく機械故障早期警報システム

核心問題： 地震多発地域や老朽化したGIS変電所では、電流変換器（CT）の機械構造（例：固定具、絶縁支持部）が連続的な振動や突然の衝撃によって損傷しやすい。これにより、緩み、脱落、または移動などの隠れた故障が発生し、最終的には絶縁劣化やCTの突然の故障につながり、電力網の信頼性を脅かす可能性がある。従来の停止に基づく検査方法は非効率的でコストが高い。

​革新的なソリューション： 振動と電流の二重パラメータ監視を統合し、AIエンジンを利用してCTの機械故障の早期警告と知能診断を実現する。

​主要技術実装​

1. ​多パラメータ協調センシング：​
• ​高周波振動監視： CTの重要な部分（フランジ、支持部）に広帯域圧電加速度計（5Hz-10kHz）を設置して、機械的な緩み、部品の移動、絶縁劣化、または外部振動（地震波）によって引き起こされる異常な構造振動信号を正確に捕捉する。
• ​一時的なインラッシュ電流キャプチャ： パッシブロゴウスキー・コイルを使用して、CT一次側のスイッチング操作電流波形を侵入せずにリアルタイムで監視する。回路遮断器の動作信号と組み合わせて、スイッチングイベントを正確に識別し、インラッシュ特性とそのCT機械構造への影響力を分析する。
2. ​AI駆動型エッジインテリジェンス診断エンジン：​
• 堅牢なエッジコンピューティングモジュール（広範囲温度対応、耐衝撃）をデバイス上にローカルに設置して、振動と電流波形データをリアルタイムで処理する。
• コア動作は独自の1D-CNN（1次元畳み込みニューラルネットワーク）知能診断モデルを使用する：
• ​入力： 振動加速度時間周波数特徴（FFT解析）+ スイッチングインラッシュ波形特性。
• ​出力： 通常の機械故障モード（「ボルトの緩み」、「絶縁支持部の移動」、「機械共振」）を92%の診断精度で正確に識別する。
• 異なる変電所の様々なCT構造と背景振動特性に対応するための「適応学習」機能を持つ。
3. ​効率的なローカル警告＆通信：​
• ​階層警告メカニズム： 疑わしい故障シグネチャを検出した場合、エッジエンジンはすぐに警告/アラーム信号（例：警告、深刻、危急）を生成する。
• ​簡易無線伝送： LoRa LPWAN技術を使用して、重要なアラーム信号（生データではない）を暗号化して変電所のローカルHMIプラットフォームに伝送し、通信負荷と遅延を大幅に削減する。
• ​ローカルHMI表示： 故障したCT番号、故障タイプ、アラームレベル、推奨アクションを地図ベースでリアルタイムに表示する。

​ターゲット適用シナリオ​

1. ​地震多発地域のGIS変電所：​
• 地震余震によるCTの移動や構造損傷の早期警告を行い、二次故障を防ぐ。
• 長期的な微小な地質活動による慢性設備損傷の継続的な監視を行う。
2. ​老朽化したGIS変電所の改造とアップグレード：​
• ​停止なしでの展開： ガスチャンバー構造の変更を必要としないシンプルなセンサー設置により、気密性を確保する。特に停電時間が限られている古い変電所に適している。
• ​コスト効率の高い段階的な改造： 無線技術とエッジコンピューティングを利用することで、大規模なケーブリングや新しいバックエンドシステムの必要性を排除し、高い改造ROIを達成する。
3. ​重要なハブおよび高負荷変電所： 突然のCT故障による保護リレーの誤動作/故障リスクと大規模な停電を防止する。

​主要価値と利点​

• ​早期の大リスク警告： 典型的な機械故障を7日以上前に効果的に予測し、積極的な介入に十分な時間を提供する。
• ​計画外停止の大幅削減： 突然のCT故障による計画外停止を60%以上削減し、電力網の可用性と顧客満足度を大幅に向上させる。
• ​二重の安全性とコストメリット： CT故障による保護システムの誤動作、アーク障害、および変電所内の連鎖的な設備損傷を防止する。
• ​新しいスマートO&Mパラダイム： 「定期メンテナンス」から「予測メンテナンス」へとシフトし、スペアパーツ管理と人員スケジューリングを大幅に最適化する。
• ​強震地域向けデザイン： パッシブセンサー + エッジコンピューティング + 無線伝送 - 長距離ケーブルなし、強震に耐える。
• ​老朽化した変電所改造の最適コスト： 軽量なソリューションであり、大規模な変電所監視システムに依存せず、迅速な展開とペイバックを保証する。