Suluhisho la Takaifa la GIS Transformer: Mfumo wa Taarifa Mapema kwa Matukio ya Kimikono Kulingana na Muunganisho wa Uwelezi-Nyuzi

Matatizo Kikuu:​​ Katika eneo lenye matukio ya mizizi na steshoni za GIS zinazokua, muundo wa mifumo (kama vile viungo, mivumishi ya uongozi) wa Current Transformers (CTs) yanayopata hatari kutokwa kwa vibaleo vya kawaida au magonjwa mafupi. Hii inaweza kuongeza magonjwa yenye furaha, kupotea, au kutumaini, huku ikibadilisha uongozi au kusababisha upotoshaji wa CT mara moja, kusababisha hatari kwenye umuhimu wa grid. Mbinu za utafiti zinazotumika kwa kutumia mapema ni ghairi na gharama.

​Mbinu Jasiri:​​ Inajumuisha uwasilishaji wa data za vibaleo na current, kutumia muhimu ya AI kufanya tahadhari mapema na utambuzi wenye hekima wa magonjwa ya muundo wa CT.

​Uelekezaji wa Teknolojia Msingi​

1. ​Uwasilishaji wa Data za Viwango Vingine:​​
• ​Uwasilishaji wa Vibaleo vya Kiwango Cha Juu:​​ Tumia mikakati ya piezoelectric accelerometers (5Hz-10kHz) kwenye sehemu muhimu za CT (flanges, mivumishi) ili kudhibiti vibaleo vya muundo vilivyovunjika kwa undani, kuvunjika, kupotea, au vibaleo vya nje (mizizi).
• ​Kuthibitisha Inrush Current:​​ Tumia Rogowski Coils pasivu kwa uwasilishaji wa wakati wa current waveforms kwenye primary side ya CT. Pamoja na ishara za circuit breaker, inaweza kukubali kwa undani switch events na kuanaliza sifa za inrush na nguvu zake kwenye muundo wa CT.
2. ​Muhimu wa AI wa Edge Intelligence Diagnostic Engine:​​
• Inatumia moduli ya edge computing imara (wide-temperature, shock-resistant) iliyowekwa kwenye kifaa kwa uwasilishaji wa wakati wa data za vibaleo na current waveforms.
• Mchakato msingi unatumia modeli ya 1D-CNN (1D Convolutional Neural Network) yenye hekima:
• ​Ingizo:​​ Sifa za wakati na taarifa za vibaleo (FFT analysis) + Sifa za inrush waveform.
• ​Tokomeo:​​ Kuthibitisha kwa undani aina mbalimbali za magonjwa ya muundo ("bolt loosening," "insulation support displacement," "mechanical resonance") kwa asilimia 92% ya uwiano wa thibitisho.
• Ina uwezo wa "adaptive learning" kusaidia kwa tofauti za muundo wa CT na sifa za vibaleo vya nje katika steshoni mbalimbali.
3. ​Tahadhari na Mawasiliano Maeneo:​​
• ​Mechanismo ya Tahadhari ya Viwango:​​ Mara tu engine ya edge inapata ishara za magonjwa, inastartisha ishara za tahadhari (kama vile Warning, Severe, Critical).
• ​Mawasiliano ya Wireless Rahisi:​​ Uwasilishaji wa encrypted wa ishara muhimu za tahadhari (si data rasmi) kwenye platform ya HMI ya steshoni kwa kutumia teknolojia ya LoRa LPWAN, kusaidia kuchanganya mawasiliano na ukosefu wa muda.
• ​Onyesha ya HMI ya Maeneo:​​ Onyesha ya map kwa wakati inayonyesha nambari ya CT yenye magonjwa, aina ya magonjwa, kiwango cha tahadhari, na tanzo yaliyotolewa.

​Scenarios ya Matumizi​

1. ​Steshoni za GIS katika Maeneo ya Mizizi:​​
• Tahadhari ya mapema ya CT displacement au uvunjikao wa muundo uliotokana na mizizi, kusaidia kuzuia magonjwa ya pili.
• Kudhibiti kwa muda wa magonjwa ya vifaa kwa faida ya uhamiaji wa ardhi.
2. ​Retrofits & Upgrades za Steshoni za GIS Zinazokua:​​
• ​Uwasilishaji Bila Outage:​​ Usanidi rahisi usiwezekane kuboresha muundo wa gas chamber, kusaidia kudhibiti utambuzi wa airtight. Imependekezwa kwa steshoni zinazokua na muda wa outage ufupi.
• ​Retrofit Ya Gharama Ndogo:​​ Inatumia teknolojia ya wireless na edge computing, kusaidia kurejesha gharama za cabling au backend systems, kusaidia kufanya ROI ya retrofit kuwa juu.
3. ​Steshoni za Hub & High-Load:​​ Kuzuia risasi za protection relay au kusababisha blackout kubwa kwa sababu ya upotoshaji wa CT mara moja.

​Thamani Msingi & Faida​

• ​Tahadhari ya Mapema ya Hatari Kubwa:​​ Kuthibitisha kwa undani aina mbalimbali za magonjwa ​7+ siku kabla, kusaidia kupanga matumizi ya mapema.
• ​Kuridhisha Unplanned Outages:​​ Kuridhisha outages zisizopanganishwa kwa sababu ya upotoshaji wa CT mara moja kwa zaidi ya 60%, kusaidia kuboresha availability ya grid na furaha ya wateja.
• ​Faida za Afya & Gharama:​​ Kuzuia malfunctions za mfumo wa protection, arc faults, na magonjwa ya vifaa vingine kwenye steshoni kwa sababu ya upotoshaji wa CT.
• ​Paradigm Mpya ya Smart O&M:​​ Kutoka "periodic maintenance" hadi "predictive maintenance", kuboresha management ya spare parts na scheduling ya workforce.
• ​Design Iliyopendekezwa kwa Maeneo ya Mizizi Kubwa:​​ Sensors pasivu + Edge computing + Mawasiliano ya wireless - hakuna cabling refu, imara kwa mizizi makubwa.
• ​Gharama Optimali kwa Retrofits za Steshoni Zinazokua:​​ Suluhisho la gharama ndogo, lisilo laiteka kwa mfumo mkubwa wa monitoring; kusaidia uwasilishaji wa haraka na payback.