GIS Voltage Transformer Intelligent Operation and Maintenance Solution: IoT-Based Predictive Maintenance System Solvo por inteligenta operacio kaj matroĉo de GIS-volttransformilo: Prognoza matroĉa sistemo bazita sur IoT

1.Problemoj:​​
Tradiciaj voltagtransformiloj (VT) en GIS-equipaĵo ofte postulas frekventajn manuajn inspekciojn, prezentante tri kernajn dolorpunktojn:

• ​Malfrua Detektado de Potencialaj Defektoj:​​ La fermita gasizolita strukturo (GIS) faras fruan detektadon de internaj partaj disŝargoj (PD), malgrandaj malsuprenigoj de la denseco de SF6-gazo, kaj neordinaraj temperaturmontoj malfacilige detekteblaj per vizualaj aŭ konvenciaj metodoj.
• ​Malalta Reagada Efikeco:​​ Longaj cikloj de manuaj inspekcioj (semajnoj/mensagoj) signifas, ke subitaj defektoj kiel izolbreko aŭ gaz-fugado ofte okazas sen avizo, kondukantaj al neplanitaj interrompoj.
• ​Alta O&M-Kosto:​​ Preventivaj testadoj kaj rutinaj mantenadoj konsumas signifan kvanton da homlaboro kaj resursoj, kun riskoj de troa kaj malplena manteno.

​2. Solvo: IoT-Bazita Prediktiva Mantenadosistemo​
Por solvi ĉi tiujn problemojn, ĉi tiu solvo starigas inteligentan monitoradsanon, kovrantan la tutan ciklon de GIS-VT:

​​(1) Kompleta Sensa Nivelo:​​

• ​Preciza Dislokigo:​​ Enmetu/almetu alt-precizajn sensorojn al klavaj VT-nodoj (ekz., alta-volta konektadoj, proksime de spacoj, gazkompartimenta korpo):
• Partaj Disŝargaj (PD) Sensoroj: Alta-frekvencaj CT-aŭ Ultra-Alta-Frekvencaj (UHF) sensoroj detektas realtempan signalon de degradado de izolado.
• Gaz-Denseco & Humidecsensoroj: Kontinue sekvas ŝanĝojn en la premo, denseco, kaj humideckontenton de SF6-gazo.
• Temperatursensoroj: Monitoras neordinarajn temperaturmontojn je konduktorkonektadoj kaj kuirejoj.
• ​Fidinda Transmisiono:​​ Sensordatumoj estas transsendataj reale en tempo per aparate-integritaj IoT-porportiloj uzantaj industri-grada senfada/fiber-optika retoj al nubmonitorada platformo, garantianta datumtemponecon kaj integrecon.

​​(2) AI-Potencigita Analizaplatformo:​​

• ​Granda Datumfuzio:​​ La platformo integras realtempan monitoradodatumon kun multidimensia informo kiel historioperformanc-/mantenadregistroj, defektdatumbazo de similaj equipaĵoj, kaj kondiĉoj de medio (ŝargo, temperaturo).
• ​AI-Diagnostika Motoro:​​
• Trajttrafo: Aŭtomate identigas PD-modelojn (ekz., flotantaj disŝargoj, surfacdisŝargoj), gaz-fugada tendenco-kurboj, kaj temperaturanomalajn korelaciomapojn.
• Profunda Lernanta Predikcio: Uzas algoritmojn kiel LSTM kaj Hazarda Foresto por konstrui defektajn prediktmodelojn, kvantecante komponent-sanecon indeksas (HI) kaj restantan utilan vivon (RUL).
• Priskribita Frua Avizo: Predikcias kritajn defektojn kiel "izol-surfacdisŝargadegradado" aŭ "gaz-mikrofugado pro etendaĝado de sigelringo" minimume 7 tagojn antaŭe, kun frua avizakurakto super 92%.

​​(3) Vidiga O&M Panelo:​​

• ​Panorama Vido:​​ Proponas multnivelajn (GIS-equipaĵo, baje, individua VT) sanstatovervidojn, subtenante unu-stopan administradon de aktivo-registroj, realtajdatenoj, historiakurzoj, kaj alarminformo.
• ​Inteligenta Laborordo Disdonado:​​ Generas kaj disdonas priskribitajn mantenadolaborordonojn bazitajn sur avizaj niveloj kaj prediktresultoj (ekz., "Fazo A VT: Recomendas PD-reteston kaj sigelinspekton ene de 3 tagoj"), optimigante resursallotadon.
• ​Scienca Akumulo:​​ Aŭtomate generas defektanalizraportojn, kontinue konstruas O&M-scienca bazaro, kaj drivas modeloptimigon.

​3. Kerna Beneficoj​

​4. Referencokazo​

• ​500kV Hub Substation GIS Equipaĵo Klustro:​​ Post sistemelektado, sukcese provizis fruajn avizojn pri 3 potencialaj VT-izoldefektoj (2 flotantaj disŝargoj, 1 gazkompartimenta sigelanormalo), kun pli fruaj tempoj de 8-14 tagoj, evitante signifajn ekonomiajn perdojn. Jara mantenadkosto malpliiĝis je 28%, kaj forta equipinterrompo-frekvenco malpliiĝis al nul.