Řešení pro inteligentní provoz a údržbu GIS napěťového transformátoru: Systém prediktivní údržby založený na IoT

1.Výzvy:​​
Tradiční napěťové transformátory (VT) uvnitř GIS zařízení často vyžadují časté ruční kontroly, což představuje tři základní bolestivé body:

• ​Zpožděné detekce potenciálních selhání:​​ Uzavřená plynově izolovaná struktura (GIS) ztěžuje vizuální detekci nebo detekci tradičními metodami raných indikátorů vad, jako jsou vnitřní částečné výboje (PD), malé klesání hustoty plynu SF6 a nesprávné teplotní vzrůsty.
• ​Nízká efektivita odezvy:​​ Dlouhé cykly ručních kontrol (týdny/měsíce) znamenají, že náhlá selhání, jako je porucha izolace nebo únik plynu, často nastávají bez varování, což vedou k neočekávaným výpadkům.
• ​Vysoké náklady na O&M:​​ Preventivní testování a běžná údržba spotřebovávají významné množství lidských zdrojů a prostředků, s rizikem jak přetahování údržby, tak nedostatečné údržby.

​2. Řešení: Systém prediktivní údržby založený na IoT​
Toto řešení tyto výzvy řeší tím, že vytváří inteligentní monitorovací síť pokrývající celý životní cyklus GIS-VT:

​​(1) Komplexní senzorová vrstva:​​

• ​Přesné nasazení:​​ Vložení/připojení vysokopřesných senzorů do klíčových uzlů VT (např. vysokonapěťové spoje, blízko izolačních prvků, tělo plynové komory):
• Senzory částečných výbojů (PD): Vysokofrekvenční CT nebo ultra-vysokofrekvenční (UHF) senzory detekují signály degradace izolace v reálném čase.
• Senzory hustoty plynu a vlhkosti: Kontinuálně sledují změny tlaku, hustoty a obsahu vlhkosti plynu SF6.
• Tepelné senzory: Monitorují nesprávné teplotní vzrůsty v spojích vodičů a obalech.
• ​Spolehlivá přenosová vrstva:​​ Data ze senzorů jsou v reálném čase přenášena pomocí vestavěných brán IoT přes průmyslové bezdrátové/skenové sítě na cloudovou monitorovací platformu, což zajišťuje aktuálnost a integrity dat.

​​(2) Analytická platforma podporovaná AI:​​

• ​Fúze velkých dat:​​ Platforma integruje data z reálného času s vícedimenzionálními informacemi, jako jsou historické záznamy o provozu/údržbě, databáze vad podobného zařízení a podmínky prostředí (zatížení, teplota).
• ​Diagnostický motor AI:​​
• Extrakce charakteristik: Automaticky identifikuje vzory PD (např. plavající výboje, povrchové výboje), trendy úniku plynu a korelační mapy teplotních anomálií.
• Hluboké učení pro predikci: Používá algoritmy, jako jsou LSTM a Náhodný les, k vytvoření modelů predikce vad, kvantitativně hodnotí indexy zdraví komponent (HI) a zbývající užitečný život (RUL).
• Přesné varování předem: Predikuje kritická selhání, jako je "degradace povrchového výboje izolátoru" nebo "mikrounik plynu z důvodu stárnutí těsnicího kroužku" alespoň 7 dní předem, s přesností varování přesahující 92%.

​​(3) Vizualizační panel O&M:​​

• ​Panoramatická vizualizace:​​ Poskytuje přehled o stavu zdraví na více úrovních (GIS zařízení, sektor, jednotlivý VT), podporuje jednotkové správy záznamů majetku, dat v reálném čase, historických trendů a informací o poplachu.
• ​Inteligentní vydávání pracovních rozkazů:​​ Generuje a distribuuje přesné pracovní rozkazy pro údržbu na základě úrovní varování a výsledků predikcí (např. "Fáze A VT: Doporučuji opakování testu PD a inspekci těsnění do 3 dnů"), optimalizuje alokaci zdrojů.
• ​Akumulace znalostí:​​ Automaticky generuje zprávy o analýze vad, kontinuálně buduje základní banku znalostí O&M a podporuje optimalizaci modelů.

​3. Klíčové výhody​

​4. Referenční případ​

• ​Kluzová pobočka 500 kV GIS zařízení:​​ Po nasazení systému bylo úspěšně poskytnuto předem varování pro 3 potenciální vady izolace VT (2 plavající výboje, 1 anomálie těsnění plynové komory), s předstihem 8-14 dní, což zabránilo významným ekonomickým ztrátám. Roční náklady na údržbu byly sníženy o 28%, a frekvence nucených výpadků zařízení klesla na nulu.