Λύση Προσφυγής σε Τεχνητή Νοημοσύνη για την Επιχειρησιακή Διαχείριση και Συντήρηση GIS Voltage Transformer: Σύστημα Προληπτικής Συντήρησης Με βάση το IoT

1.Προκλήσεις:​​
Οι παραδοσιακοί μετατροπείς τάσης (VTs) εντός εξοπλισμού GIS συχνά απαιτούν υψηλή συχνότητα ελέγχων χειροκίνητα, παρουσιάζοντας τρεις βασικές πόνοιες:

• ​Καθυστερημένη Ανίχνευση Πιθανών Αποτυχιών:​​ Η κλειστή δομή του εξοπλισμού GIS καθιστά δύσκολη την οπτική ανίχνευση ή την εύρεση πρώιμων ενδείξεων λανθάνουσας αποτυχίας, όπως εσωτερική μερική διάβρωση (PD), μικρή μείωση της πυκνότητας του αερίου SF6 και ανωμαλίες στη θερμοκρασία.
• ​Χαμηλή Αποτελεσματικότητα Ανταπόκρισης:​​ Οι μακρές περίοδοι χειροκίνητων ελέγχων (εβδομάδες/μήνες) σημαίνουν ότι ξαφνικές αποτυχίες, όπως κατάρρευση απομόνωσης ή διαρροές αερίου, συχνά συμβαίνουν χωρίς προειδοποίηση, οδηγώντας σε απρογραμματισμένες παύσεις λειτουργίας.
• ​Υψηλός Κόστος Συντήρησης και Επισκευής (O&M):​​ Οι προληπτικοί έλεγχοι και η συνήθης συντήρηση καταναλώνουν σημαντικό προσωπικό και πόρους, με κίνδυνο και υπερσυντήρησης και υποσυντήρησης.

​2. Λύση: Σύστημα Προβλεπτικής Συντήρησης Βασισμένο στο IoT​
Επιλύοντας αυτές τις προκλήσεις, αυτή η λύση δημιουργεί ένα νοηματικό δίκτυο παρακολούθησης που καλύπτει το πλήρες ζωικό των GIS-VTs:

​​(1) Στρώμα Πλήρης Αίσθησης:​​

• ​Ακριβής Τοποθέτηση:​​ Ενσωμάτωση/ενσωμάτωση αισθητήρων υψηλής ακρίβειας σε κλειδιά VT (π.χ., υψηλής τάσης συνδέσεις, κοντά σε διαχωριστικά, σώμα γνωστικού αερίου):
• Αισθητήρες Μερικής Διάβρωσης (PD): Αισθητήρες CT υψηλής συχνότητας ή Ultra-High-Frequency (UHF) ανιχνεύουν σημάτια πραγματικού χρόνου κατάρρευσης απομόνωσης.
• Αισθητήρες Πυκνότητας & Υγρασίας Αερίου: Συνεχής παρακολούθηση των αλλαγών στην πίεση, την πυκνότητα και την υγρασία του αερίου SF6.
• Θερμοκρασικοί Αισθητήρες: Παρακολούθηση ανωμαλιών στην θερμοκρασία σημείων σύνδεσης κατανομής και συσκευασίας.
• ​Αξιόπιστη Μεταφορά:​​ Τα δεδομένα των αισθητήρων μεταφέρονται πραγματικού χρόνου μέσω ενσωματωμένων θυρών IoT, χρησιμοποιώντας βιομηχανικά φυσικά δίκτυα άδειας/φωτονικού ινδίου, σε πλατφόρμα παρακολούθησης στο cloud, διασφαλίζοντας την εγκαιρία και την ακεραιότητα των δεδομένων.

​​(2) Πλατφόρμα Ανάλυσης Βασισμένη στην AI:​​

• ​Σύνθεση Big Data:​​ Η πλατφόρμα ενσωματώνει τα δεδομένα πραγματικού χρόνου με πολυδιάστατες πληροφορίες, όπως ιστορικά έγγραφα λειτουργίας/συντήρησης, βάσεις δεδομένων παρόμοιων συσκευών και περιβαλλοντικές συνθήκες (φορτίο, θερμοκρασία).
• ​Μηχανή Διαγνωστικής AI:​​
• Ανάλυση Χαρακτηριστικών: Αυτόματη ανίχνευση μοτίβων PD (π.χ., πλαϊνές διαβρώσεις, επιφανειακές διαβρώσεις), καμπύλες τάσης διαρροής αερίου και χάρτες συσχέτισης ανωμαλιών θερμοκρασίας.
• Πρόβλεψη Deep Learning: Χρησιμοποιεί αλγόριθμους όπως LSTM και Random Forest για τη δημιουργία μοντέλων πρόβλεψης παθήσεων, ποσοτικοποιώντας τους δείκτες υγείας (HI) και την υπόλοιπη χρήσιμη ζωή (RUL) των συστατικών.
• Ακριβής Προειδοποίηση: Προβλέπει κρίσιμες αποτυχίες, όπως "κατάρρευση επιφανειακής διάβρωσης απομόνωσης" ή "μικρή διαρροή αερίου λόγω γήρανσης δακτυλίου σφραγίδας", τουλάχιστον 7 ημέρες πριν, με ποσοστό ακρίβειας προειδοποίησης πάνω από 92%.

​​(3) Πίνακας Οπτικοποίησης O&M:​​

• ​Πανοραμική Οπτικοποίηση:​​ Παρέχει επισκόπηση της κατάστασης υγείας σε πολλά επίπεδα (ξενοδοχείο GIS, σελίδα, ένας VT), υποστηρίζοντας την ολοκληρωμένη διαχείριση εγγραφών περιουσίας, πραγματικών δεδομένων, ιστορικών τάσεων και πληροφοριών προειδοποίησης.
• ​Νοηματική Αποστολή Εντολών Εργασίας:​​ Δημιουργεί και αποστέλλει ακριβείς εντολές συντήρησης βάσει επιπέδων προειδοποίησης και αποτελεσμάτων πρόβλεψης (π.χ., "Φάση A VT: Συνιστάται επανεξέταση PD και ελεγχος σφραγίδας εντός 3 ημερών"), βελτιώνοντας την κατανομή πόρων.
• ​Διαρκής Συσσώρευση Γνώσης:​​ Αυτόματη δημιουργία εκθέσεων ανάλυσης παθήσεων, συνεχής δημιουργία βάσης γνώσης O&M και προώθηση της βελτιστοποίησης των μοντέλων.

​3. Κύρια Πλεονεκτήματα​

​4. Παράδειγμα Αναφοράς​

• ​Σύνολο Εξοπλισμού GIS 500kV Κεντρικού Σταθμού:​​ Μετά την εφαρμογή του συστήματος, παρείχε προειδοποιήσεις για 3 πιθανές παθήσεις απομόνωσης VT (2 πλαϊνές διαβρώσεις, 1 ανωμαλία σφραγίδας αερίου), με προηγμένη προειδοποίηση 8-14 ημέρες, αποτρέποντας σημαντικές οικονομικές απώλειες. Τα ετήσια έξοδα συντήρησης μειώθηκαν κατά 28%, και η συχνότητα αναγκαστικών παύσεων έφτασε σε μηδέν.