GIS Spanningsmuundur Intelligeentselt Tehnilise Hoolduse Lahendus: IoT-põhine Ennustav Hooldussüsteem

1.Rask:​​
Traditsioonilised napitellimikud (VT-d) GIS-seadmetes nõuavad tihti kõrge sagedusega käsitsi kontrollimist, mis esitab kolme peamist probleemi:

• ​Hilinenud potentsiaalsete tõrgete tuvastamine:​​ Suletud gaasipaneeliga struktuur (GIS) teeb varajaseid tõrkesüsteeme, nagu sisemine osaline laeng (PD), väikese SF6-gaasi tiheduse langus ja ebatavaline temperatuuri tõus, raskeks näha või avastada tavapäraselt.
• ​Mahukas reageerimise efektiivsus:​​ Pika käsitsi inspekteerimiskutsuga (nädalad/kuu) kaasnevad sageli ootamatud tõrked, nagu eralduslik purunemine või gaasi vool, ilmuvad varjupaigata, mis viib planeerimata katkestusteni.
• ​Kõrge hoolduse ja menetluse kulu:​​ Ennetav testimine ja rutineeritud hooldus nõuavad olulist inimressursse ja ressursse, millel on risk over-maintenance ja under-maintenance.

​2. Lahendus: IoT-põhine ennustav hooldussüsteem​
Nende väljakutsete lahendamiseks see lahendus loob intelligentsi monitooringu võrgu, mis hõlmab kogu GIS-VT-lt elutsüklit:

​​(1) Täielik sensorite kiht:​​

• ​Täpne paigutamine:​​ Paiguta/integreeri kõrge täpsusega sensorid olulistele VT-süsteemi punktidele (nt kõrgepinge ühendused, läheduses spatsijaad, gaasi kompartimendi keha):
• Osaline laeng (PD) sensorid: Kõrge sagedusega CT või Ultra-Kõrge-Sageduse (UHF) sensorid tuvastavad realajas eralduslikku halvenemist signaale.
• Gasitihe ja niiskus sensorid: Jälgivad pidevalt SF6-gaasi rõhu, tiheduse ja niiskuse muutusi.
• Temperatuuri sensorid: Jälgi ebatavalisi temperatuuri tõusu punkte juhtmete ühendustes ja korpuses.
• ​Usaldusväärne edastamine:​​ Sensorandmed edastatakse reaalajas seadmesse integreeritud IoT-väravate kaudu tööstusliku taseme draadivaba/võrklaadi võrgustiku kaudu pilve jälgimisplatvormile, tagades andmete ajakohasuse ja täielikkuse.

​​(2) AI-toetatud analüüsi platvorm:​​

• ​Suurandmete füüsion:​​ Platvorm integreerib reaalaja jälgimisandmed mitmemõõtmeliste informatsiooniga, nagu ajaloolised toimimis- ja hooldusregistrid, sarnaste seadmete tõrkeandmebaasid ja keskkonnatingimused (koormus, temperatuur).
• ​AI-diagnostiline mootor:​​
• Omaduste ekstraktimine: Automaatne identifitseerimine PD-mustrid (nt liivadis, pinnadis), gaasi voolude trendikäigud ja temperatuuri ebatavaliste korrelatsioonikaartide.
• Sügav õppe prognoosimine: Kasutab algoritme nagu LSTM ja Random Forest, et luua tõrkeprognoosimismudelid, kvantitatiivselt hindama komponendi terviseindekseid (HI) ja jäänud kasutuselu (RUL).
• Täpne varajane hoiatus: Prognoositab kriitilisi tõrkeid, nagu "eralduse pinnadisdegradatsioon" või "gaasi mikro-vool sealringi vananemise tõttu" vähemalt 7 päeva eest, varajase hoiatuse täpsusega üle 92%.

​​(3) Visualiseeritud O&M paneel:​​

• ​Panoraamiline visualiseerimine:​​ Pakub mitme tasandi (GIS-seadmed, bay, individuaalne VT) tervisliku oleku ülevaateid, toetab ühe-stoppi haldust vara registrite, reaalaja andmete, ajalooliste trendide ja alarmi informatsiooni jaoks.
• ​Intelligentne töökorralduse saates:​​ Genereerib ja saadab täpseid hooldustöökorraldusi hoiatusettevõtmiste ja prognoosimistulemuste põhjal (nt "Fasa A VT: Soovitame PD uuesti testimist ja sealikontrolli 3 päeva jooksul"), optimeerides ressursside jaotamist.
• ​Teadmiste kumulatsioon:​​ Automaatne genereerimine tõrkeanalüüside aruandeid, pidev O&M teadmiste baasi ehitamine ja mudelite optimeerimine.

​3. Peamised eelised​

​4. Viidejuhtum​

• ​500kV hubi allikasseadme GIS-seadme rühm:​​ Süsteemi rakendamise järel edukalt antud varajane hoiatus 3 potentsiaalsele VT-isolatsioonitõrgele (2 liivadis, 1 gaasi kompartimendi sealringi ebatavalus), eelnevat 8-14 päeva, vältides olulisi majanduslike kahjusid. Aastane hoolduskulud vähendus 28%, ja seadme sunnitud katkestuse sagedus nullist.