GIS spændingstransformator intelligent drift og vedligeholdelsesløsning: IoT-baseret prædiktiv vedligeholdelsessystem

1.Udfordringer:​​
Traditionelle spændingsomformere (VTs) i GIS-udstyr kræver ofte manuelle inspektioner med høj frekvens, hvilket giver anledning til tre centrale smertepunkter:

• ​Forsinket Opdagelse af Potentielle Fejl:​​ Den lukkede gasisolerede struktur (GIS) gør det svært at visuelt opdage eller finde tidlige fejlindikatorer som interne partielle udladninger (PD), små fald i SF6-gasdensitet og abnormale temperaturstigninger ved hjælp af konventionelle metoder.
• ​Lav Reaktionshastighed:​​ Lange manuelle inspektionscyklusser (uger/måneder) betyder, at pludselige fejl som isoleringsnedbrydning eller gaslejr ofte forekommer uden advarsel, hvilket fører til uforudsete driftsafbrydelser.
• ​Høje O&M Omkostninger:​​ Forebyggende test og rutinemæssig vedligeholdelse forbruger betydelig arbejdskraft og ressourcer, med risiko for både overvedligeholdelse og undervedligeholdelse.

​2. Løsning: IoT-baseret prædiktiv vedligeholdelsessystem​
For at løse disse udfordringer etablerer denne løsning en intelligent overvågningsnetværk, der dækker hele livscyklussen for GIS-VTs:

​​(1) Komplet sensorlag:​​

• ​Precis placering:​​ Integrer/hæft højpræcise sensorer på nøglepunkter for VT (f.eks. høvspændingsforbindelser, nær spacer, gasafsnitslegeme):
• Partielle udladnings (PD) sensorer: Højfrekvens CT eller Ultra-Høj-Frekvens (UHF) sensorer registrerer realtid signaler for isoleringsnedbrydning.
• Gasdensitet & fugtighedssensorer: Følger kontinuerligt ændringer i SF6-gaspressur, -densitet og -fugtighed.
• Temperatursensorer: Overvåger abnormale temperaturstigninger ved ledningsforbindelser og omslutninger.
• ​Relabel transmission:​​ Sensor data transmitteres i realtid via enhedsintegrerede IoT-gateways ved hjælp af industrielle trådløse/fiberoptiske netværk til en cloud-baseret overvågningsplatform, der sikrer dataets aktuelhed og integritet.

​​(2) AI-drevet analyserplatform:​​

• ​Big Data-fusion:​​ Platformen integrerer realtidsovervågningsdata med flerdimensional information såsom historiske drifts-/vedligeholdelsesregistre, fejl-databaser for lignende udstyr og miljøforhold (belastning, temperatur).
• ​AI-diagnosemotor:​​
• Egenskabsekstraktion: Identificerer automatisk PD-mønstre (f.eks. flydende udladninger, overfladeudladninger), gaslejretrendkurver og korrelationskort for temperaturanomalier.
• Dyb indlæringsprædiktion: Bruger algoritmer som LSTM og Random Forest til at bygge fejlprædiktionsmodeller, der kvantitativt vurderer komponenters sundhedsindeks (HI) og resterende nyttigt liv (RUL).
• Precis tidlig advarsel: Prædiker kritiske fejl som "overfladeudladningsdegradering af isolator" eller "gas mikrolejr pga. sealringens aldring" mindst 7 dage i forvejen, med en tidlig advarselsnøjagtighed, der overstiger 92%.

​​(3) Visualiseret O&M-dashboard:​​

• ​Panoramavisualisering:​​ Leverer multitrins (GIS-udstyr, bane, individuel VT) oversigter over sundhedsstatus, der understøtter enestop-styring af aktivregistranter, realtidsdata, historiske tendenser og alarminformation.
• ​Intelligent arbejdsordrefordeling:​​ Genererer og fordeler præcise vedligeholdelsesarbejdsordrer baseret på advarselniveauer og prædiktioner (f.eks. "Fase A VT: Anbefaler genkontrol af PD og tætskikinspection inden for 3 dage"), optimerer ressourceallokering.
• ​Videnakkumulation:​​ Genererer automatisk fejanalyserapporter, bygger kontinuerligt en O&M-videnbase og driver modelloptimering.

​3. Nøglefordele​

​4. Referencetilfælde​

• ​500kV-hubsubstation GIS-udstyrskluster:​​ Efter systeminstallation blev der succesfuldt givet tidlig advarsel for 3 potentielle VT-isoleringsfejl (2 flydende udladninger, 1 gasafsnit sealanomalie), med forhåndsmeddelelstider på 8-14 dage, hvilket undgik betydelige økonomiske tab. Årlige vedligeholdelsesomkostninger blev reduceret med 28%, og hyppigheden af udstyrs tvungen driftsafbrydelser sank til nul.