Решение за интелигентна експлоатация и поддръжка на GIS напрежен трансформатор: Прогнозна система за поддръжка, основана на IoT

1.Преципи:​​
Традиционните високонапрегови трансформатори (VT) в уреди GIS често изискват ръчни инспекции на висока честота, което води до три основни проблема:

• ​Забавено откриване на потенциални откази:​​ Затворената газова изолираща структура (GIS) прави ранните показатели за отказ, като вътрешния частичен разряд (PD), малки намаления на плътността на SF6 газа и аномално повишаване на температурата, трудни за визуално откриване или откриване чрез традиционни методи.
• ​Ниска ефективност на отговор:​​ Дългите цикли на ръчна инспекция (седмици/месеци) означават, че внезапни откази, като разпадане на изолацията или газови утечки, често се случват без предупреждение, водейки до непланирани прекъсвания.
• ​Високи разходи за О&М:​​ Предпазните тестове и рутинното поддръжка изискват значителни ресурси и работна ръка, с риск както от преувеличена, така и от недостигаща поддръжка.

​2. Решение: Система за прогнозна поддръжка, базирана на IoT​
За да се справят с тези предизвикателства, това решение създава интелигентна мрежа за наблюдение, покриваща целия жизнен цикъл на GIS-VT-овете:

​​(1) Комплексен слой за датчици:​​

• ​Точна инсталация:​​ Вмъкване/прикрепяне на високоточни датчици към ключови възли на VT (например, високонапрегови връзки, близо до разделители, тяло на газов компартмент):
• Датчици за частичен разряд (PD): Датчици с висока честота CT или ултра-висока честота (UHF) засичат сигнали за реално време за деградация на изолацията.
• Датчици за плътност на газ и влага: Непрекъснато следят промените в налягането, плътността и съдържанието на влага на SF6 газа.
• Датчици за температура: Мониторират аномални точки на повишаване на температурата при връзките на проводниците и обвивките.
• ​Надежден пренос:​​ Данные от датчиците се пренасят в реално време чрез вградени IoT шлюзове, използвайки индустриални безжични/волоконно-оптични мрежи до облачен платформа за наблюдение, осигурявайки актуалността и целостта на данните.

​​(2) Платформа за анализ, базирана на AI:​​

• ​Интеграция на големи данни:​​ Платформата интегрира данни за реално време за наблюдение с многомерна информация, като исторически записи за операция/поддръжка, бази данни за откази на подобни уреди и условия на околната среда (наглас, температура).
• ​Диагностичен двигател на AI:​​
• Извличане на характеристики: Автоматично идентифицира модели на PD (например, плаващи разрази, повърхностни разрази), криви на тренд за утечка на газ и корелациски карти на аномалии в температурата.
• Прогнозиране чрез дълбоко обучение: Използва алгоритми като LSTM и Random Forest, за да построи модели за прогнозиране на откази, количествено оценявайки индекси на здравето на компонентите (HI) и оставащия полезен живот (RUL).
• Точни предварителни предупреждения: Прогнозира критични откази като „деградация на повърхностния разряд на изолатора“ или „микро-утечка на газ поради стареене на уплътнителното кръгче“ поне 7 дни напред, с точност на предварителните предупреждения над 92%.

​​(3) Визуализиран панел за О&М:​​

• ​Панорамна визуализация:​​ Предоставя общ преглед на здравето на много нива (уреди GIS, секция, отделен VT), поддържа единен управление на записите на активи, реалните данни, историческите тенденции и информация за предупреждения.
• ​Интелигентно разпределяне на работни поръчки:​​ Генерира и разпределя точни поръчки за поддръжка въз основа на нива на предупреждения и резултати от прогнози (например, „Фаза A VT: препоръчва се повторно тестване на PD и проверка на уплътнение в рамките на 3 дни“), оптимизирайки разпределението на ресурси.
• ​Натрупване на знания:​​ Автоматично генерира отчети за анализ на откази, непрекъснато създава база на знания за О&М и подпомага оптимизацията на модела.

​3. Ключови предимства​

​4. Референтен случай​

• ​Кластър на уреди GIS в хаб 500kV:​​ След развертането на системата, успешно предостави предварителни предупреждения за 3 потенциални отказа на изолацията на VT (2 плаващи разрази, 1 аномалия на уплътнението на газовия компартмент), с предварителни срокове от 8-14 дни, предотвратявайки значителни икономически загуби. Годишните разходи за поддръжка бяха намалени с 28%, а честотата на принудителни прекъсвания на оборудването се сведе до нула.