Solució d'operació i manteniment intel·ligent de transformadors de tensió GIS: Sistema de manteniment predictiu basat en IoT

1.Desafíos:​​
Els transformadors de tensió (VTs) tradicionals dins de l'equipament GIS sovint requereixen inspeccions manuals de alta freqüència, presentant tres punts de dolor clau:

• ​Detecció Retardada de Possibles Falles:​​ La estructura tancada de gas aïllat (GIS) fa que els indicadors de falles inicials com la descàrrega parcial interna (PD), una petita disminució de la densitat del gas SF6 i un augment anormal de la temperatura siguin difícils de detectar visualment o mitjançant mètodes convencionals.
• ​Baixa Eficiència en la Resposta:​​ Els cicles llargs d'inspecció manual (setmanes/meses) volen dir que les falles súbites com el trencament de l'aïllament o les filtracions de gas sovint ocorren sense avís, provocant interrupcions no planificades.
• ​Costs Alts d'Operació i Manteniment (O&M):​​ Les proves preventives i el manteniment rutinari consumeixen recursos humans i materials significatius, amb riscos tant d'excessiu manteniment com d'insuficient manteniment.

​2. Solució: Sistema de Manteniment Predictiu Basat en IoT​
Per abordar aquests reptes, aquesta solució establix una xarxa intel·ligent de monitorització que cobreix tot el cicle de vida dels GIS-VTs:

​​(1) Capa de Sensibilitat Complerta:​​

• ​Implementació Precisa:​​ Incorpora o adjunta sensors d'alta precisió als nodes VT clau (per exemple, connexions d'alta tensió, prop de separadors, cos de la compartiment de gas):
• Sensors de Descàrrega Parcial (PD): Sensors CT de alta freqüència o Ultra Alta Freqüència (UHF) detecten senyals de degradació de l'aïllament en temps real.
• Sensors de Densitat de Gas i Humitat: Segueixen continuament canvis en la pressió, densitat i humitat del gas SF6.
• Sensors de Temperatura: Monitoritzen punts d'augment anormal de temperatura a les connexions de conductors i les caixes.
• ​Transmissió Fiable:​​ Les dades dels sensors es transmeten en temps real a través de passarel·les IoT integrades en el dispositiu utilitzant xarxes sense fil o fibra òptica industrial fins a una plataforma de monitorització en núvol, assegurant la temporalitat i integritat de les dades.

​​(2) Plataforma d'Anàlisis Amb Suport d'IA:​​

• ​Fusió de Dades Massives:​​ La plataforma integra dades de monitorització en temps real amb informació multidimensional com registres històrics d'operació i manteniment, bases de dades de falles d'equips similars i condicions ambientals (càrrega, temperatura).
• ​Motiu Diagnòstic d'IA:​​
• Extracció de Característiques: Identifica automàticament patrons de PD (per exemple, descàrregues flotants, descàrregues superficials), corbes de tendència de filtració de gas i mapes de correlació d'anomalies de temperatura.
• Predicció amb Aprenentatge Profund: Utilitza algoritmes com LSTM i Random Forest per construir models predictius de falles, avaluant quantitativament índexs de salut dels components (HI) i la vida útil restant (RUL).
• Avís Precoç Precís: Prediu falles crítiques com "degradació de la descàrrega superficial de l'aïllador" o "microfiltració de gas deguda a l'envejeciment de l'anell d'estanquitat" com a mínim 7 dies endavant, amb una precisió d'avís superior al 92%.

​​(3) Tauler de Control O&M Visualitzat:​​

• ​Visualització Panoràmica:​​ Proporciona visió general de l'estat de salut a diversos nivells (equipament GIS, baia, VT individual), suportant la gestió d'un sol punt de registres d'actius, dades en temps real, tendències històriques i informació d'alarma.
• ​Assignació Intel·ligent d'Ordres de Treball:​​ Genera i assigna ordres de manteniment precises basades en nivells d'alerta i resultats de predicció (per exemple, "VT de la Fase A: S'aconseja retestar la PD i inspeccionar l'estanquitat en 3 dies"), optimitzant l'assignació de recursos.
• ​Acumulació de Coneixement:​​ Genera automàticament informes d'anàlisi de falles, construeix contínuament una base de coneixements d'O&M i impulsa l'optimització del model.

​3. Beneficis Clau​

​4. Cas de Referència​

• ​Agrupació d'Equips GIS d'una Subestació Nodal de 500kV:​​ Després de la implementació del sistema, va proporcionar avisos precoços per a 3 possibles falles d'aïllament dels VT (2 descàrregues flotants, 1 anomalia de l'estanquitat de la compartiment de gas), amb temps d'anticipació de 8-14 dies, evitant pèrdues econòmiques significatives. Els costos anuals de manteniment es van reduir en un 28%, i la freqüència d'interrupcions forçades de l'equipament va caure a zero.