Sistemang Pagsasabihang Maagang Babala sa Mekanikal na Sakit para sa GIS Current Transformer Intelligence Solution: Batay sa Vibration-Current Coupling

17yrs 700++ staff 108000m²+m² US$150,000,000+ China

Core Problem: Sa mga rehiyon na malapit sa lindol at sa mga lumang GIS substation, ang mga mekanikal na istraktura (halimbawa, fasteners, insulation supports) ng Current Transformers (CTs) ay madaling masira dahil sa patuloy na pagkakalindol o biglaang pag-impact. Ito ay maaaring magresulta sa mga itinatagong suliranin tulad ng pagluluwag, pagkalayo, o paglipat, na sa huli ay nagdudulot ng pagkasira ng insulasyon o biglaang pagkakasira ng CT, na nanganganib sa reliabilidad ng grid. Ang mga tradisyunal na paraan ng pagsusuri batay sa outage ay hindi epektibo at mahal.

Innovative Solution: Nagbibigay ng monitoring ng dalawang parametro (vibration at current), gamit ang AI engine upang makamit ang maagang babala at intelligent na diagnosis ng mga mekanikal na suliranin ng CT.

Core Technological Implementation

Multi-Parameter Collaborative Sensing:

High-Frequency Vibration Monitoring: Inilalapat ang mga wide-band piezoelectric accelerometer (5Hz-10kHz) sa mga mahahalagang bahagi ng CT (flanges, supports) upang makuha ang mga abnormal na vibration signal na dulot ng pagluluwag, pagkalayo, pagkasira ng insulasyon, o panlabas na pagkakalindol (seismic waves).
Transient Inrush Current Capture: Ginagamit ang passive Rogowski Coils para sa real-time monitoring ng switching operation current waveforms sa primary side ng CT. Kasama ang mga signal ng circuit breaker operation, ito ay nasisiguro ang pag-identify ng mga switching events at analisis ng mga inrush characteristics at kanilang impact forces sa mekanikal na istraktura ng CT.

AI-Driven Edge Intelligence Diagnostic Engine:

Ginagamit ang ruggedized edge computing module (wide-temperature, shock-resistant) na inilalagay sa lokal na device para sa real-time processing ng vibration at current waveform data.
Ang pangunahing operasyon ay gumagamit ng proprietary 1D-CNN (1D Convolutional Neural Network) intelligent diagnostic model:

Input: Mga time-frequency features ng vibration acceleration (FFT analysis) + Mga katangian ng switching inrush waveform.
Output: Tumpak na nai-identify 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 CT structural at background vibration characteristics sa iba't ibang substation.

Efficient Local Warning & Communication:

Tiered Warning Mechanism: Kapag natuklasan ang mga suspected fault signatures, ang edge engine ay agad na lumilikha ng mga warning/alarm signals (halimbawa, Warning, Severe, Critical).
Simplified Wireless Transmission: Nakakalipas ng encrypted transmission ng mga key alarm signals (hindi raw data) sa local HMI platform ng substation gamit ang LoRa LPWAN technology, na nagbabawas ng communication load at latency.
Local HMI Display: Real-time map-based display na nagpapakita ng CT number, fault type, alarm level, at recommended actions.

Target Application Scenarios

GIS Substations in High-Seismic Areas:

Maagang babala tungkol sa paglipat o pagkasira ng istraktura ng CT dahil sa mga aftershock ng lindol, na nagpapahinto sa mga secondary faults.
Patuloy na monitoring ng mga chronic equipment damage dahil sa matagal na minor geological activity.

Aging GIS Substation Retrofits & Upgrades:

Outage-Free Deployment: Simple na installation ng sensor na hindi nangangailangan ng pag-modify ng gas chamber structure, na nagpapanatili ng 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, na walang kailangan ng malaking cabling o bagong backend systems, na nagreresulta sa mataas na retrofit ROI.

Critical Hub & High-Load Substations: Pag-iwas sa mga risgo ng misoperation/failure ng protective relay at malawakang blackout dahil sa biglaang pagkakasira ng CT.

Core Value & Advantages

Early Major Risk Warning: Epektibong napapredict ang mga typical na mekanikal na faults 7+ days in advance, na nagbibigay ng sapat na oras para sa proactive intervention.
Significant Reduction in Unplanned Outages: Nasisira ang unplanned outages dahil sa biglaang pagkakasira ng CT ng over 60%, na 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 dahil sa pagkakasira ng CT.
New Smart O&M Paradigm: Nagbabago mula sa "periodic maintenance" patungo sa "predictive maintenance", na nag-o-optimize 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 for Aging Station Retrofits: Lightweight solution, independent ng malaking substation monitoring systems; nag-aasikaso ng mabilis na deployment at payback.