• Product
  • Suppliers
  • Manufacturers
  • Solutions
  • Free tools
  • Knowledges
  • Experts
  • Communities
Search


Rozwiązanie optymalizacji technologii transformatorów napięcia GIS: Innowacja technologiczna poprawiająca wydajność izolacji i dokładność pomiarów

I. Analiza wyzwań technicznych

Tradycyjne GIS (gazowo-izolowane przełączniki) napotykają dwa kluczowe problemy w złożonych środowiskach sieciowych:

  1. Niewystarczająca niezawodność systemu izolacji
    • Zanieczyszczenia gazu SF₆ (wilgoć, produkty rozkładu) powodują rozładowania powierzchniowe, co prowadzi do degradacji izolacji.
    • Fluktuacje temperatury (-40°C do +80°C) powodują zmiany gęstości gazu, obniżając napięcie początkowego rozładowania częściowego (PDIV).
  2. Obniżona dokładność pomiarów
    • Drift przenikalności rdzenia w zależności od temperatury (typowy drift: 0,05%/K).
    • Fluktuacje częstotliwości systemu (±2Hz) powodują, że błędy stosunku i kąta fazowego przekraczają dopuszczalne granice.

Dane z terenu wskazują: konwencjonalne urządzenia mogą pokazywać błędy pomiarowe do klasy 0,5 w ekstremalnych warunkach, z roczną stopą awarii przekraczającą 3%.

II. Kluczowe rozwiązania optymalizacyjne techniczne

(1) Ulepszenie systemu izolacji nano-kompozytowej

Moduł techniczny

Punkty implementacji

Materiał izolacyjny nano-kompozytowy

Pokrycie nano-kompozytowe Al₂O₃-SiO₂ (rozmiar cząstek: 50-80nm) używane do zwiększenia odporności na ścieki powierzchniowych epoksydowych o ≥35%.

Optymalizacja mieszaniny gazowej

Wypełnienie mieszaniną SF₆/N₂ (80:20), obniżenie temperatury skraplania do -45°C i redukcja ryzyka przecieku o 40%.

Wzmocniony projekt szczelności

Konstrukcja podwójnego uszczelnienia metalowych miechów + proces spawania laserowego, wskaźnik przecieku ≤ 0,1%/rok (standard IEC 62271-203).

Weryfikacja techniczna:​ Przekroczono test wytrzymałości na napięcie zasilania 150kV i 1000 cykli termicznych; poziom rozładowania częściowego ≤3pC.

(2) System pełnej kompensacji cyfrowej

    A[Czujnik temperatury] --> B(Procesor kompensacji MCU)

    C[Moduł monitorowania częstotliwości] --> B(Procesor kompensacji MCU)

    D[Obwód próbkujący AD] --> E(Algorytm kompensacji błędów)

    B(Procesor kompensacji MCU) --> E(Algorytm kompensacji błędów)

    E(Algorytm kompensacji błędów) --> F[Standardowa wyjściowa klasa 0,2]

Implementacja głównego algorytmu:
\Delta U_{comp} = k_1 \cdot \Delta T + k_2 \cdot \Delta f + k_3 \cdot e^{-\alpha t}
Gdzie:

  • k_1 = 0,0035/°C (Współczynnik kompensacji temperatury)
  • k_2 = 0,01/Hz (Współczynnik kompensacji częstotliwości)
  • k_3 = Współczynnik kompensacji starzenia

Czas odpowiedzi korekcji w czasie rzeczywistym <20ms; zakres temperatur roboczych rozszerzony do -40°C ~ +85°C.

III. Prognoza kwantyfikowanych korzyści

Element metryki

Konwencjonalne rozwiązanie

To rozwiązanie techniczne

Stopień optymalizacji

Klasa dokładności pomiarowej

Klasa 0,5

Klasa 0,2

↑150%

Napięcie początkowego rozładowania częściowego (PDIV)

30kV

≥50kV

↑66,7%

Okres projektowy

25 lat

>32 lata

↑30%

Częstotliwość inspekcji rocznej

2 razy/rok

1 raz/rok

↓50%

Koszt utrzymania i obsługi w cyklu życia

$180k/jednostka

$95k/jednostka

↓47,2%

IV. Wyniki weryfikacji technicznej

  • Dane testu typowego (z certyfikatem trzeciej strony):
    • Test cykliczny temperatury: Po 100 cyklach (-40°C ~ +85°C), zmiana błędu stosunku < ±0,05%.
    • Długoterminowa stabilność: Po 2000h testu przyspieszonego starzenia, przesunięcie błędu ≤ 0,05 klasy.
  • Projekt demonstracyjny (podstacja 750kV):
    Brak rekordów awarii po 18 miesiącach eksploatacji. Maksymalny zmierzony błąd: 0,12% (przekraczający wymagania klasy 0,2).

V. Ścieżka implementacji inżynierskiej

  1. Cykl dostosowywania sprzętu:
    • Projekt rozwiązania (15 dni) → Produkcja prototypu (30 dni) → Test typowy (45 dni)
  2. Rozwiązanie modernizacji w terenie:
    • Kompatybilne z istniejącymi interfejsami komór gazowych GIS (standard flanszu IEC 60517).
    • Czas wymiany podczas przerwy ≤ 8 godzin.
  3. Wsparcie inteligentnego utrzymania i obsługi:
    • Wbudowane czujniki mikrośrodowiska H₂S/SO₂.
    • Obsługa cyfrowego wyjścia IEC 61850-9-2LE.
07/11/2025
Polecane
Engineering
Zintegrowane rozwiązanie hybrydowej energii wiatrowo-słonecznej dla odległych wysp
StreszczenieTa propozycja przedstawia innowacyjne zintegrowane rozwiązanie energetyczne, które głęboko łączy wiatrową energię elektryczną, fotowoltaikę, pompowane gospodarowanie wodne i technologie desalacji wody morskiej. Ma na celu systematyczne rozwiązywanie kluczowych wyzwań stojących przed odległymi wyspami, w tym trudności z zasięgiem sieci, wysokie koszty generowania energii z diesla, ograniczenia tradycyjnych systemów magazynowania energii oraz brak zasobów wody pitnej. Rozwiązanie to os
Engineering
Inteligentny system hybrydowy wiatr-słoneczny z kontrolą Fuzzy-PID do usprawnionego zarządzania baterią i MPPT
StreszczenieNiniejsza propozycja przedstawia system hybrydowej generacji energii z wiatru i słońca oparty na zaawansowanych technologiach sterowania, mający na celu efektywne i ekonomiczne rozwiązanie potrzeb energetycznych odległych obszarów i specjalnych scenariuszy zastosowań. Jądro systemu stanowi inteligentny system sterujący oparty na mikroprocesorze ATmega16. Ten system wykonuje śledzenie punktu maksymalnej mocy (MPPT) zarówno dla energii wiatrowej, jak i słonecznej, wykorzystując zoptyma
Engineering
Skuteczne Kosztowo Rozwiązanie Hybrydowe Wiatr-Słońce: Przekształtnik Buck-Boost & Inteligentne Ładowanie Redukują Koszty Systemu
StreszczenieTa propozycja obejmuje innowacyjny, wysokowydajny system hybrydowej produkcji energii z wiatru i słońca. Rozwiązanie to skupia się na kluczowych wadach obecnych technologii, takich jak niska wykorzystanie energii, krótki czas życia baterii i słaba stabilność systemu. System wykorzystuje całkowicie cyfrowo sterowane konwertery DC/DC typu buck-boost, technologię równoległego działania i inteligentny algorytm ładowania trój-etapowego. Dzięki temu umożliwia śledzenie maksymalnego punktu
Engineering
System optymalizacji hybrydowej energii wiatrowo-słonecznej: Kompleksowe rozwiązanie projektowe dla zastosowań poza siecią
Wprowadzenie i tło1.1 Wyzwania systemów jednoźródłowych generacji energiiTradycyjne samodzielne systemy fotowoltaiczne (PV) lub wiatrowe mają naturalne wady. Generacja energii PV jest wpływowana przez cykle dobowe i warunki pogodowe, podczas gdy generacja energii wiatrowej opiera się na niestabilnych zasobach wiatru, co prowadzi do znacznych fluktuacji wydajności. Aby zapewnić ciągłe dostawy energii, niezbędne są duże baterie do przechowywania i bilansowania energii. Jednak baterie podlegające c
Zapytanie
Pobierz
Pobierz aplikację IEE Business
Użyj aplikacji IEE-Business do wyszukiwania sprzętu uzyskiwania rozwiązań łączenia się z ekspertami i uczestnictwa w współpracy branżowej w dowolnym miejscu i czasie w pełni wspierając rozwój Twoich projektów energetycznych i działalności biznesowej